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5G的到来，将会让AI人工智能和IoT融合的速度、进程加快。

（挚物·AIoT产业领袖峰会）

近日，在AIoT产业领袖峰会论坛上，来自中国信通院、中国工程院、中移物联、亚信集团、华为、阿里巴巴等等机构、企业的专家、代表共同探讨了5G新形势下，AIoT的发展趋势，以及企业AIoT实践经验分享。 6月6日早间，我国5G牌照尘埃落地，三大运营商、广电各持有一张5G牌照。 至此，从去年开始沸沸扬扬的传闻与猜测正式终结。 5G的三大特征mMTC海量机器类通信、uRLLC低时延、eMBB增强移动宽带，已经被大众所熟知。 当然，5G相比于以往网络，还有其他很多变化。 比如，泛在化，NFV的硬件白盒化，SDN业务控制层和传送承载层分离……更为重要的是，2/3/4G更多面向于消费互联网，5G的应用场景更多在于产业互联网。 趋势、场景与机遇 毫无疑问，5G将作为基础技术推动物联网产业的发展。 4G末期，IoT刚刚崭露头角，5G初期，在AI人工智能第三次浪潮强势回归下，AIoT成为共识。 而AIoT的发展需要经过三个阶段。 中国工程院邬贺铨说，第一，单机智能阶段，单机系统需要精确感知、识别、理解用户的各类指令，如语音、手势等，并正确决策、执行和反馈。 这个过程中设备与设备之间是不发生相互联系的。 第二，互联智能阶段，采用集中的云或者边缘计算控制多个终端（感知器）的模式，构成互联的产品矩阵，打破了单机智能的孤岛效应，对智能化体验场景进行了不断升级和优化。 当用户晚上在卧室对着空调说“睡眠”时，客厅的电视、音箱、窗帘、灯都自动进入关闭状态。 第三，主动智能阶段，智能系统根据用户行为偏好、用户画像、环境等各类信息，自我学习、主动提供适用于用户的服务。 如清晨光线的变化，窗帘自动缓缓地开启，音箱传来悦耳的起床音乐，空调调整温度。 MarketsandMarkets报告显示，2019年AIoT全球市场规模为51亿美元，2024年将会增长到162亿美元。 埃森哲预计，到2030年，工业物联网将为全球经济，带来14.2万亿美元的经济增长。 移动互联网、物联网、大数据、云计算、AI共同催生了很多产业，诸如，视频娱乐、智慧交通、智慧城市、智慧能源、智慧工业、智慧农业、智慧医疗、智慧教育等等。 尽管目前，智能家居处于第一阶段，智能产业已经进入第二阶段。

（家居的智能入口） 但AIoT确实既带动了产业链的发展，又通过融入其他技术，改变了原有产业。 首先，芯片模组技术升级后需求开始激增，接着芯片模组渗透至终端产业，可穿戴设备、智能家居、行业终端、车联网等。 终端增多又带动物联网平台的发展，比如，中移动的PaaS层物联网开放平台，解决协议适配、海量连接、数据存储、设备管理、规则引擎、事件告警等应用开发。 互联互通产生海量的数据，数据的管理与治理又推动数据行业。

（5G在工业物联网的应用）

Ericsson AB 2016数据显示，AIoT整个产业链中，硬件／终端占据25％，通信服务占10%，平台服务占10%，软件开发／系统集成／增值服务占据55%。
在企业数字经营转型的大环境下，AIoT驱动着行业数字化的变革。 目前，已经有不少成功的案例，据华为IoT服务产品部总经理王强介绍，电力＋AIoT让配电更加的智能化，其包括了四个方面，末端设别全接入； 数据全采集； 数据预处理； 智能控制／调度。 此外，还有AIoT＋物流，AIoT＋交通，AIoT＋汽车等。 物流与AIoT融合后，较以往在仓库效率、配送效率、单检查效率、发票效率等均有很大的提升。 AIoT＋交通，通过聪明的车、数字化的路、超低时延的网、智能的云平台，减少事故、减少拥堵。 而物联网破局之路，也绝不仅仅限于云计算、中台等机遇中。 传统行业的场景需求或许更大，以农业为例，中国每年生产7亿头猪，占全球48%，产值两亿。 然而国内较先进的养猪场每头种猪年产20头，和欧美的25头有不小差距。 国内每年有8千万头仔猪在出生72小时内死亡，母猪的误压致死是一个主要原因。 另，国内玉米年产量2.57亿吨，东北占据40%。 然而2019年7月锦州港东北玉米离岸价1870元／吨，美国2号黄玉米离岸价1253元／吨，到岸税前价1595元／吨。 农产品成本高的背后原因是，金融资本难打通产业链。 那么，AIoT则是未来改变这些行业的关键变量。 养猪引入传感器、监控、计算机视觉等，金融行业引入专注管理的AIoT系统......AIoT正在以超越人们想象的发展，激活、渗透、覆盖到各种新兴的场景中。 问题与挑战 当然，硬币具有两面，AIoT的发展也存在诸多问题和挑战。 AIoT的标准化问题，企业间合作兼容性问题，威胁情报共享，安全保障性问题等。 众所周知，IoT多种技术制式并存，且分属不同阵营，NB-IoT窄带物联网、LTE-M属授权频段，LoRa、Sigfox、Weightless、HaLow等属非授权频段。 不同技术的特性、特点、优势有所不同，国际上主要以NB-IoT、LTE-M、LoRa三种为主。 在我国三大运营商、设备商华为，推进授权频段NB-IoT、LTE-M； 阿里巴巴、腾讯等互联网厂商则推进非授权频段技术LoRa。 无论是NB-IoT还是LTE-M，均基于4G的基础之上。 2016年NB-IoT最先推出时，因其覆盖能力、连接数比移动互联网高，简单、功耗低、成本低等优点，非常适合不需要单独组网，基于运营商网络的中、小型企业。 5G到来后，NB-IoT、LTE-M需要技术升级； 另外，NB-IoT存在一些缺点，如带宽固定在一定范围之内的问题； 传感器是固定的，不能移动； 模块不支持语音通话。 正是这些缺点的存在与限制，给其他物联网技术、标准带来机会。 如eMTC可支持1M带宽，支持语音对话，传感器可移动。 从IoT到AI＋IoT，AIoT既有IoT的缺点，又有AI行业存在的缺点和问题。 正如邬贺铨所说，AIoT面临四个方面的挑战，第一，算力问题，普通计算机计算能力有限，训练模型往往需要数周、数月时间。 密集和频繁地使用高速计算资源面临成本压力。 第二，算法问题，AI训练需要时间非常长，目前仅训练一些简单的识别尚需数周时间，面对未来场景的丰富性，有必要在算法层面进行增强。 基础算法非常复杂，应用的企业开发能力不足。 而华为IoT服务产品部总经理王强也称，AI存在用不起的情况。 第三，平台兼容性问题，物联网产品本身碎片化，而各AI公司生态之间又缺乏协同，本地算力、网络连接能力、平台间不兼容，要把框架里的算法部署到数量众多的物联网设备上，大规模部署问题重重。 第四，安全问题，AI智能决策性正确性受到IoT数据精确度影响，AI分析结果还缺乏可解释性。 AIoT存在被攻击而成为僵尸物联网的风险。 AIoT未来的发展之路，必定光明中有曲折。

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