李天慈 賴貞 陳立群 李美嶺
智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)是2018年興起的概念,是指系統(tǒng)通過各種信息傳感器實時采集各類信息(一般在監(jiān)控、互動、連接情境中)后,在終端設備、邊緣域或云中心通過機器學習對數(shù)據(jù)進行智能化分析,包括定位、比對、預測、調度等。
在技術層面,人工智能使物聯(lián)網(wǎng)獲取了感知與識別能力,物聯(lián)網(wǎng)為人工智能提供訓練算法的數(shù)據(jù)。在商業(yè)層面,二者共同作用于實體經(jīng)濟,促使產(chǎn)業(yè)升級、體驗優(yōu)化。從具體類型來看,主要有具備感知和交互能力的智能聯(lián)網(wǎng)設備、通過機器學習進行設備資產(chǎn)管理、涵蓋聯(lián)網(wǎng)設備和AI能力的系統(tǒng)性解決方案等三大類。從協(xié)同環(huán)節(jié)來看,主要解決感知智能化、分析智能化與控制、執(zhí)行智能化的問題。
圖1 2015-2019 年中國AIoT 領域投融資情況。來源:根據(jù)IT 桔子資料、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制
AIoT體系架構中主要包括智能設備及解決方案、操作系統(tǒng)OS層、基礎設施等三大層級,并最終通過集成服務進行交付。智能化設備是AIoT的“五官”與“手腳”,可以完成視圖、音頻、壓力、溫度等數(shù)據(jù)收集,并執(zhí)行抓取、分揀、搬運等操作,通常與物聯(lián)網(wǎng)設備與解決方案一起搭配向客戶提供,而且涉及的設備形態(tài)多樣化,玩家眾多。OS層相當于AIoT的“大腦”,主要負責對設備層進行連接與控制,提供智能分析與數(shù)據(jù)處理能力,將面向場景的核心應用固化為功能模塊等,這一層對業(yè)務邏輯、統(tǒng)一建模、全鏈路技術能力、高并發(fā)支撐能力等要求較高,所以通常以PaaS形態(tài)存在。基礎設施層是AIoT的“軀干”,提供服務器、存儲、AI訓練和部署能力等所需的IT基礎設施。
受益于物聯(lián)網(wǎng)技術多年來的積累與近年來人工智能的快速發(fā)展,AIoT賽道備受資本關注。
成熟項目中單筆最大融資額Top5 企業(yè)。來源:根據(jù)IT 桔子資料、艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制
2015年-2019年11月間,AIoT領域共發(fā)生1718起投融資事件,總融資額達1919億元。從融資輪次上看,新興企業(yè)占9成。從2015年至2018年的投資增速來看,投資事件數(shù)復合增速近14%,融資額增速高達73%??梢钥闯?,資本在追逐熱度,新創(chuàng)企業(yè)在搶灘布局,AIoT成為創(chuàng)投風口。從獲投企業(yè)角度來看,技術的商業(yè)化應用至關重要,統(tǒng)計顯示,成熟項目中單筆最大融資額的Top5明星企業(yè)所獲得的單筆融資,合計共占五年市場總融資金額的10%。
物聯(lián)網(wǎng)為物理世界通往虛擬世界建立了通道,不同的用戶和終端通過各制式的物聯(lián)網(wǎng)連接協(xié)議互聯(lián)互通,然后將虛擬化的“現(xiàn)實世界”實時反饋至各個行業(yè)或場景,從而推動各領域效率和效益的提升。因此,先連接、再爆發(fā)是物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)“萬物互聯(lián)”終極形態(tài)的重要路徑。
2015年始,伴隨物聯(lián)網(wǎng)技術的更迭,中國物聯(lián)網(wǎng)連接量開始一路高歌猛進地增長。
2018年中國物聯(lián)網(wǎng)連接量直逼30億,年復合增長率高達67%。艾瑞推測,受益于智能家居場景的率先爆發(fā),2019年物聯(lián)網(wǎng)連接量將達45.7億,而后由于5G的商用、低功耗廣域物聯(lián)網(wǎng)的超廣覆蓋,中國物聯(lián)網(wǎng)連接量將在2025年增至199億。
目前,物聯(lián)網(wǎng)正處于連接高速增長的階段,未來數(shù)百億的設備并發(fā)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的交互需求、數(shù)據(jù)分析需求將促使IoT與AI的更深融合。
AIoT對實體經(jīng)濟融合賦能,使AIoT整體業(yè)務享有十萬億級市場空間。2019年,受益于城市端AIoT業(yè)務的規(guī)模化落地及邊緣計算的初步普及,中國AIoT市場規(guī)模突破3000億元大關,并直指4000億元量級。相比于物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)量的快速增長,由于AIoT的落地過程中需要重構傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)價值鏈,這其中既需要適應傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的特性、平衡傳統(tǒng)利益鏈條,也需要與生態(tài)合作伙伴共同搭建最適宜產(chǎn)業(yè)AI賦能的架構體系,因此,未來幾年將處于較為穩(wěn)定的發(fā)展節(jié)奏。經(jīng)過未來幾年的產(chǎn)品優(yōu)化、渠道打通、商業(yè)模式的驗證,將在遠期迎來高速增長。
圖2 2015-2025年中國物聯(lián)網(wǎng)連接量。來源:艾瑞《2020年中國物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)研究報告》
AIoT商業(yè)模式分為兩類:分別是直接2C與先2B、再2C。直接2C的場景中,從硬件到軟件的標準化程度均較高,經(jīng)驗與渠道豐富的大品牌廠商更有競爭優(yōu)勢。先2B、再2C模式中,建筑人居與產(chǎn)業(yè)場景的項目差異化高,需要更強的定制開發(fā)能力,深耕垂直場景的團隊更有競爭優(yōu)勢。城市場景除了施工需要因地制宜外,項目架構的可復制性也高于建筑人居與產(chǎn)業(yè)場景。
AIoT是一個綜合性市場,其容量足夠巨大,且目前呈現(xiàn)多層級、碎片化狀態(tài),因此吸引了眾多從原賽道切入AIoT的玩家。主要分為四大類:云計算企業(yè)、AI公司、SI公司、IoT公司。這四類企業(yè)積極構建AIoT生態(tài)合作圈,相互之間存在合作和競爭關系,它們均可提供較為完整的技術和業(yè)務解決方案,但各自的優(yōu)勢有所差異,率先布局的版塊也有差異。
圖3 中國AIoT玩家分布。來源:艾瑞根據(jù)公開資料自主研究繪制
云計算企業(yè)與AI公司攜新生產(chǎn)要素AI入場,對人工智能技術的前沿性研發(fā)相對較為注重,并整合成模塊化能力向合作伙伴和客戶輸出;而SI公司、 IoT公司貼近用戶,從技術整合到最終產(chǎn)品及用戶需求理解上有著天然優(yōu)勢。
AIoT技術落地后形成了一套成熟的方案,以云+端的形式構成各個細分場景的產(chǎn)品矩陣。即布設在場景中的感知設備將數(shù)據(jù)傳至云平臺的各個智能系統(tǒng)單元,通過設備互相感知、系統(tǒng)相互配合,完成一系列場景聯(lián)動。
目前,人居場景的AIoT應用主要表現(xiàn)為AI“領班”模式,即場景中的設備聯(lián)動需要用戶的指令觸發(fā),例如家居場景中需要智能音箱來調度設備之間的聯(lián)動。未來,人居類場景將可以實現(xiàn)AI“管家”模式應用,設備可根據(jù)用戶生活行為、習慣與環(huán)境變化自主感知與聯(lián)動。
AIoT的消費生活類場景中將“人”作為服務對象,需要圍繞以下四個維度:
1、人的使用體驗、行為模式;
2、安全、防災預警;
3、節(jié)約能耗、人力、時間成本;
4、提高工作效率。
不同的場景會有不同的側重點,但內核還是給予人類舒適、安全、便捷的體驗。如金山云依托AIoT平臺,發(fā)揮云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的技術和資源優(yōu)勢,為武漢長江青年城賦能,將長江青年城打造成為新時代的智慧社區(qū)樣板。金山云AIoT已與上百家企業(yè)達成合作,可為用戶提供千余種智能硬件的統(tǒng)一采購、部署和安裝服務。
AIoT的家庭與人居場景更多應用是在實現(xiàn)系統(tǒng)自動學習人的習慣,適應人的喜好從而調整其工作居住環(huán)境方面。因此該場景下的結構主要分為感知層、平臺層與智能系統(tǒng)層。通過向室內和室外各環(huán)境配備智能終端產(chǎn)品,并配以智能系統(tǒng),以人與產(chǎn)品、產(chǎn)品與平臺、平臺與人的交互方式實現(xiàn)從環(huán)境感知、用戶行為分析、場景輔助決策到自主聯(lián)動場景的狀態(tài)。場景的最終聯(lián)動并非以單個智能系統(tǒng)或割裂的智能終端完成,因此系統(tǒng)與解決方案發(fā)揮著重要作用,它們通過打包智能單品與系統(tǒng)面向B與C端布控,最終幫助用戶改善環(huán)境,提高居住體驗。
在2019年開發(fā)商的“智慧人居”樓盤中,過半數(shù)項目在一線城市、新一線城市及二線城市落地,業(yè)內競爭最為激烈、需求最強有力的市場依然以一二線城市為主。此外,從智慧人居項目中的智能化功能落地情況看,安防場景下的出入口管理、小區(qū)安全管理覆蓋率分列第一、第二名,而智能家居的前裝也備受地產(chǎn)商青睞,發(fā)展迅猛,位列第三。綜合來看,反映在房屋售價上均高于同一區(qū)域的其他樓盤的價格,當然,售價因素除了受到AIoT智能化項目加持以外,還受到精裝修、星級物業(yè)服務等增值維度影響,因此,商品房市場邁入了精耕細作下半場,頭部地產(chǎn)商正通過全方位升級產(chǎn)品與服務的方式提高新房交易量。
為促使要素資源的高效利用、生產(chǎn)過程的柔性配置,工業(yè)領域積極推動實現(xiàn)自動化與信息化深度融合。其中工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是重要突破口,強調從物聯(lián)網(wǎng)接入點采集高速、復雜的機器數(shù)據(jù),提升對設備的監(jiān)控管理能力,并基于數(shù)據(jù)開展后續(xù)服務。目前AIoT在工業(yè)領域的使用體現(xiàn)為單點式應用,多通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺開發(fā)接口實現(xiàn)某幾項與機器預測相關的應用開發(fā)及數(shù)據(jù)處理強化。另外,還有智能工業(yè)機器人及通過工業(yè)視覺相關的軟硬件實現(xiàn)感知識別與定位。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)分為感知、決策、執(zhí)行,OS與軟件是大腦+神經(jīng)。
工業(yè)領域物端既包括采集數(shù)據(jù)的傳感器,還囊括執(zhí)行指令的機器人等執(zhí)行器。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)與應用層工業(yè)軟件和SaaS應用,被認為是工業(yè)制造的大腦和神經(jīng),既承擔分析決策任務,還需控制物端自動化設備。
其核心能力有兩點:一是與多樣性的連接協(xié)議、應用系統(tǒng)互通,實現(xiàn)協(xié)同,二是開放可擴展的服務架構,通過模塊化應用增強靈活性和定制功能。AIoT通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺整體輸出會帶來更明顯的智能體驗,包括對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的傳感器的感知賦能、優(yōu)化OS與軟件層分析決策能力和為自動化設備的執(zhí)行提供控制能力。
工業(yè)智能化的理想狀態(tài)是鏈接用戶端和生產(chǎn)端,建立一個高度協(xié)同的數(shù)字化產(chǎn)能生態(tài),使企業(yè)能夠快速經(jīng)濟地處理采購、庫存、生產(chǎn)控制、質檢、銷售、供應鏈全鏈條。
這一愿景需要借助工業(yè)自動化與信息化軟硬件、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和邊緣智能網(wǎng)關、AI與大數(shù)據(jù)分析能力以及互聯(lián)網(wǎng)對接用、產(chǎn)兩端資源的能力共同實現(xiàn),企業(yè)主需要將上述技術納入頂層設計模型中統(tǒng)一思考。
目前工業(yè)領域的AIoT使用率較低,解決的問題也較為單一,偏單點的、輕量級場景,未來隨著兩化融合的深化,以及AI在工業(yè)場景中解決問題的能力更加完善、能夠真正在無人返工的情境下有效使用,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺將支持或集成全場景的AI能力,獨立的AI工業(yè)軟硬件產(chǎn)品也將普及開來,屆時AIoT能夠對線下廣泛存在的數(shù)據(jù)進行實時在線、智能化的分析,與線上數(shù)據(jù)相結合,服務于全數(shù)字化產(chǎn)能生態(tài)。
城市的運營和管理涉及到海量的人員、設備、數(shù)據(jù)、行為的管理,城市物聯(lián)網(wǎng)能夠利用遍在的城市基礎設施,采集和處理原本需要大量城市管理人員才能處理的城市運營信息,從而實現(xiàn)城市的自動化運轉。
目前AIoT與城市公共管理的結合主要集中在視覺識別、分析預測、優(yōu)化調度等領域,可通過功能開發(fā)應用于城市安全防控、交通監(jiān)管調度、公共基礎設施管網(wǎng)優(yōu)化、智能巡檢、民生服務。
AIoT為智慧城市增添了智能終端感知和分析能力,將城市中數(shù)量眾多、種類多樣的公共設施和設備轉化為信息采集、分析處理、優(yōu)化控制的終端,為多部門協(xié)同的城市級中臺系統(tǒng)提供應用落地和控制管理途徑,從而提升城市精細化管理的效率。
在城市領域,AIoT的應用主要集中在安防、交通大腦等領域,其他領域由于設施連接和大數(shù)據(jù)儲備基礎薄弱,各類AIoT應用尚處在探索階段,在智慧城市總體市場中所占比并不高。
艾瑞認為,在未來3-5年的時間內,隨著新增智慧城市項目中AI能力部署的比例的增加,城市基礎設施聯(lián)網(wǎng)門檻降低,智慧城市的總體發(fā)展將從初級智慧階段邁向AIoT引領的智能階段。
圖4 AIoT的行業(yè)機會。來源:艾瑞根據(jù)自主研究繪制
AIoT應用集中在通過視覺識別、語音交互、預測規(guī)劃等核心技術實現(xiàn)效率提升中,這種以通用性核心技術為內核的特性使得產(chǎn)品設計的邏輯都將圍繞采集和分析有價值的通用信息展開,則產(chǎn)品形態(tài)不再有強烈的行業(yè)鴻溝,行業(yè)競爭也圍繞高價值通用信息帶來的數(shù)據(jù)分析展開,因此相應的競爭業(yè)態(tài)將更加復雜。
在此過程中,G端和C端場景問題可通過識別比對、便捷交互得到較大程度解決,因此AIoT在G端與C端率先受益,但AIoT在企業(yè)級市場的應用尚不能觸及核心痛點,因此有待提升其核心業(yè)務環(huán)節(jié)效率,推動的步調也相對較緩。
AIoT在上半場的特點與下半場策略的建議:
1、需求端更青睞于優(yōu)質的硬件鋪設,軟件難以成為獨立收費項目或用戶入口,但這是行業(yè)發(fā)展早期的必經(jīng)階段;
2、新建類項目效果好、難度低、場景可塑性強,但也出現(xiàn)供給端過剩的現(xiàn)象,企業(yè)應著手籌備改造類項目方案化、標準化,以迎接升級轉型的存量市場改造的機遇;
3、硬件量級與前沿AI能力都將聚攏在少數(shù)巨頭上,初創(chuàng)企業(yè)應從垂直應用和開發(fā)入手,以對場景更深入的理解能力在垂直領域扎根成長。