AIoT＝AI＋IoT，背後究竟是誰更需要誰？

AIoT是什麼？想必「AI IoT」會是很多人的答案。

自去年年初，伴隨著BAT、小米、華為、京東、曠視等相繼喊出AIoT的口號，這一名詞以及其所代表的的背後產業引發新一輪行業熱議。

只不過，「AIoT」是一個新名詞，但它背後的產業早在之前就已經出現，並有了一定的規模。

AIoT很新，但也不新

前面也說到，AIoT是AI與IoT的結合體，將「智能」與「連接」深度融合。

是誰第一個提出「AIoT」這一新概念的？不知道。唯一能夠確定的是，這一概念首次在公開市場露面是在2017年11月28日舉辦的「萬物智能·新紀元AIoT未來峰會」上。

從這一節點開始算起的話，AIoT的「年齡」才只有1年零5個月，確確實實是一個「新生兒」。然而從市場的角度來看，AIoT其實早已經「露面」。

這其中較為典型的產業包括智能家居、智慧工廠等等。以智能家居為例，在AI出現之後，人們在生活中享受到一種「開口即來」的服務。該場景下，人們只需要將自己的需求用嘴說出來，具備「智能」屬性的智能音箱、智能機器人等就會依據指令執行任務，譬如打開電視、關上空調等在智能家居生活中已經日常化的操作。

這時候就需要考慮一個問題了，為什麼智能音箱這類硬體能夠「直接操控」家居設備呢？從原理來說，這類設備會將得到的指令信息回饋到家庭路由器，並由後者進行下一步的傳達，而這其中的每個家居設備都有自己唯一的IP號，當設備識別到指令中涉及自身IP，就會執行指令中所下達的任務。

很明顯，若設備之間是相互獨立的，那麼以上所描述的場景是不可能實現的。若產品之間不能實現連接，當人們想享受「開口即來」的服務，我們看到的將是這樣一個家居場景——每個設備都必須具備智能語音功能，且每次服務都得針對個體獨立呼喚和下達指令。比之現有的智能家居場景，這類場景服務雖然也具備「智能」，但是實施起來卻十分繁瑣，令人疲累。

最初的時候，智能家居在技術上更為強調的是「自動化」，人們基於觸摸式熒幕、鍵盤、手機等總控裝置來控制家居設備。在AI技術出現之後，智能家居發生了一次升級，最為明顯的變化就是總控裝置的交互入口變為語音，從而引起了智能家居產業的一次小高潮。

如果從AIoT的角度來看，經歷AI升級後的智能家居不就是一個典型的AIoT應用落地？這方面，蘋果Siri、亞馬遜Alexa都是典型案例。由此看來，AIoT這一概念雖然才被正式提出1年多的時間，是一個「新生兒」，但就產業而言，它已經摸索多年，且在落地方面頗有建樹。

人人都在說AIoT，最大受益者是誰？

2017年，小米提出要做AI IoT，並在2018年正式升級為AIoT；2018年5月，馬化騰在騰訊「雲 未來」峰會上表示要做智聯網，一個超級大腦；2018年12月，華為官方正式發布AIoT生態戰略；2019年1月，曠視宣布正式踏足AIoT領域，並同步公布AIoT OS「河圖」……與此同時，「AIoT」也成為了諸多會議上被熱議的焦點之一。

經過數年的發展，AIoT已然成為產業界的又一新風口。據市場調研機構Gartner的預測，2020年全球IoT設備數量將高達260億件，另有數據顯示IoT引領的市場規模將在2025年達到11.2萬億美元。作為基於IoT衍生的「升級版」，AIoT未來的市場規模可見一斑。

就場景而言，AIoT的出現讓許多以往不易實現的場景或功能變得可能，比如遠程語音控制家居設備、工廠後台系統自動彙集處理來自各終端感測器的數據並給出診斷總結報告、智慧城市的實現等等。可以說，AIoT的發展已經是必然，它的出現實現了具備實質意義的AI賦能以及萬物智聯。

在諸多被開發出來的產業需求中，AIoT成為了一個「贏家」。只是追根溯源的話，作為IoT與AI的結合體，AIoT又造就了誰的勝利？

· 於IoT，融入AI是一種錦上添花

不管是技術還是產業，IoT都是由來已久。

IoT這一概念構想的最初是由Peter T. Lewis在1985年提出，正式在公開場合提出「IoT」這一詳細概念的則是英國工程師Kevin Ashton。Ashton於1998年在寶潔公司的一次演講中首次提出，他將IoT定義為：把所有物品通過射頻識別等信息感測設備與Internet連接起來，實現智能化識別和管理。

依據最初的定義，什麼是IoT？它是一個不同於Internet的網路，主要工作就是將所有能行使獨立功能的普通物體實現互聯互通，做的就是「連接」。

在IoT的推動下，以往被獨立使用的硬體埠被獨立使用，而基於對需求的創造和挖掘，越來越多的終端硬體也被研發出來。

在IoT場景下，工廠內的人們端坐電腦前就能夠看到攝像頭、溫度計等各類終端硬體設備採集並傳回的數據；家人們能夠在千里萬里之外遠程操控家裡的各類聯網設備；有車一族能夠提前通過網路或是小區、商場前的大屏獲知車位剩餘情況……

從上游的各類IoT晶元，到中游的NB-IoT、LoRa、Wi-Fi、BLE、ZigBee、RF等IoT通訊方案，再到下游硬體設備的生產製造和技術的應用落地，IoT的產業鏈已經相當成熟，並讓人們的生活實現了初級的「智能」化。

其中，或許有人會注意到，在IoT產業的某些場景中也曾出現AI技術的出現，譬如車庫、高速收費站的車牌識別等等。從AIoT的角度來解析，這屬於一種典型的、普遍落地的應用，但只是一種較淺層次的結合。彼時，還沒有大範圍被認知的AI技術猶如一滴水滴滴入IoT這片海洋，雖能泛起漣漪，卻並不能夠引起大規模的重視與變革。

早在AI大舉進軍IoT之前，後者在產業鏈、規模等方面已經較為成熟。僅從「萬物互聯」這一本質出發，IoT已經基本完成了自己的任務，需要繼續打磨的是其中涉及的通訊技術等等。於它而言，AI是一種創新，但更多的只是一種錦上添花，即使沒有AI技術的出現，它也能夠活下去，並成為一個長足產業。

· 於AI，結合IoT是一種必要舉措

認真說來，AI的歷史溯源可比IoT久遠數十年。然而相比於後者，鑒於技術研發難度與落地難等問題，AI的路程走的十分之艱難，此起彼伏，直至近幾年才在技術層面實現了突破性的進展，並在大眾認知度不斷提高的同時，找到了技術落地的可能性。

目前，因為技術上的突破，我們日常能夠接觸的AI技術後產品包括手機的指紋識別、交通樞紐的人臉識別安檢、商場導購機器人等等。雖然一些AI技術或產品有時候在性能方面還不能夠令人滿意，甚至可以稱為「智障」，但不可否認的是，相比於過去的幾次巔峰期，如今AI技術是能夠讓人看到未來的。

只不過，作為一項新技術，AI也必不可免的遭遇了「落地難」的問題。

根據艾瑞諮詢的數據，2020年全球AI市場規模約1190億人民幣，未來10年，人工智慧將會是一個2000億美元的市場。從數據的角度出發，AI的市場前景是被認可的，但是僅憑AI自己真的能夠承擔起這麼大的市場嗎？顯然是不可行的。

針對AI，正如阿里雲首席智聯網科學家柯鎮所說，缺少IoT的AI會成為雞肋，缺少互聯的AI則更加形同擺設。

舉一個簡單的例子，以當下議論較多的AI產品智能音箱為例，它是一個AIoT的典型應用。就智能音箱，它的「智能」主要體現在兩方面，分別是指令接收與執行——為了很好的接收指令，智能音箱需要能夠捕捉並理解消費者的語音命令，其中涉及語音識別、自然語言處理等AI技術；執行的過程中，它則需要承擔一個管家的責任，「指揮」其他設備根據指令作出相應的反饋，這個時候就需要IoT出場了。

如果沒有IoT的融入，智能音箱只能作為一個完全獨立的個體而存在，這時候，不能結合IoT的智能音箱只能自嗨，比如查個天氣、放首歌、購個物等等，一切服務只能依賴互聯網上的內容。另外，在追求個性化服務的眼下，只能提供純內容服務的智能音箱最終能夠輸出的服務也是「不全面」的。這種處處受限情況下，AI技術的價值顯然不能夠被最大化利用。

可以說，如果沒有IoT的加入，AI技術或硬體有時候並不能很好的融入到落地場景中，從而面臨落地難的問題。

對於AI而言，之所以會結合IoT催生出AIoT，是它在尋求價值最大化、尋求更好落地的一種必要措施。正如行業人士所講，AI已經進入了發展的下半場，與IoT的結合，將能夠幫助AI打開真正落地的重要通道。

最後

繼IoT、AI、AI晶元之後，AIoT已經成為了一個新的風口。在AIoT場景內，IoT負責連接萬物，並向擔任「大腦」角色的AI提供數據，雙向聯動，才能夠完整的搭建一個場景。

這其中，相比於IoT，AI還是一個新產業，雖有規模卻仍舊需要繼續探索，尤其是在技術研發和應用落地方面。技術研發創新是時間、資源和人才所積累的成果，而應用落地所關乎的卻不僅僅只有自身技術，該需要其他勢力的幫助。於AI而言，IoT所搭建的網路是一個能夠讓它物盡其用的處所，這裡天然存在著成千上萬的數據，這是它的動力來源，也是它能夠實踐自身、落地商用必不可少的「配件」。

與之不同，IoT雖然在概念上「年輕」於AI，但在落地上卻是一個「老手」，已經很好地完成了自己的使命。再往後，其所發生的變化只是時代發展加註在它身上的一種隨其自然。因此看來，在啃噬AIoT這一藍海市場方面，Ai是最為迫切的，也是最大的贏家。

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