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AIoT系列:AI赋能物联网,探索AIoT发展新趋势

2021-07-29 17:30:01 来源: 电脑知识大全 记者 电脑知识大全

  AIoT,即人工智能技术驱动下的物联网行业(AI+IoT)。作为各大传统行业智能化升级的通道,在To B/To G端,我们看到AIoT 已经在工业、智慧安防等场景中实现规模落地 ;而在To C侧,智能家居也在不断获得消费者认可。我们认为,未来五到十年间,AIoT将成为物联网行业发展的重要趋势,在感知、传输、应用及服务层有望驱动万亿元市场。

摘要

解决碎片化是AIoT行业的核心痛点。我们认为,AIoT的核心价值在于万物互联带来的降本增效,市场前景广阔,但目前落地的痛点是下游应用场景与需求的高度碎片化,进而导致物联网终端异构、网络通信方式与平台多样化,对互联互通的实现造成较大挑战。我们认为,未来AIoT行业大发展第一需要平台型企业支撑,向更底层来看,新的操作系统软件有望打破碎片化的信息孤岛。

分布式+微内核操作系统是AIoT行业发展的重要支撑。我们认为,未来AIoT的应用场景不会是泛性化的,而必然是场景化的(如:人脸识别、语音识别等),其硬件特点是包含大量不同规格、品牌的电子设备的互联互通。因此,当前操作系统与硬件绑定、生态无法共享的特征无法满足AIoT时代的需求,造成了用户体验差、开发效率低下、成本高启等诸多问题。我们认为未来操作系统必然迎来与硬件解绑,且能在包含诸多不同资源场景、碎片化设备的大系统中实现一次开发、多次部署等功能。“微内核”即对应极简的操作系统的核心代码库,使得操作系统可以高效适配不同终端;而“分布式”即通过分布式软总线、分布式数据管理技术赋能无感互联,使应用无缝在不同设备中运行。目前华为鸿蒙、谷歌Fuchsia都是最典型的微内核分布式操作系统,致力于建立AIoT行业统一生态,打造超级终端。

平台层发展终局如何?目前,我们看到众多业者陆续推出物联网平台,并借助私有云亦或是公有云服务,来管理设备的互联互通,其中主要参与者包括操作系统提供商(如华为、谷歌等)和软硬件一体化方案提供商(如涂鸦、小米等)。我们认为,虽然当前实力较强、市场占有率较高的终端品牌商目标仍以自身为中心打造生态,且在部分细分领域已经形成了多个相对封闭的生态圈,平台层市场的竞争也更为多样化,但行业发展的瓶颈将助力各企业打破封闭,推动生态的互联互通,最终实现“统一大平台”的建立目标。

风险

  AIoT芯片、模组等技术迭代不及预期;5G网络发展不及预期;AIoT设备智能化渗透率提升不及预期;AIoT生态系统建立不及预期。

正文

AIoT核心价值在于提升效率及便利性,已在部分领域铺开

  近年来,物联网(Internet of Things,以下简称IoT)加快与产业融合并逐步落地,其中不乏大量人工智能技术的参与和支持, “AI+IoT”(AIoT)这一名词应运而生。当前,随着AI与IoT同时出现的频次与场景越来越多,我们认为,AIoT作为各大传统行业智能化升级的通道,已经成为物联网发展的必然趋势。

  我们认为,IoT在中国新型工业化、城镇化、信息化、农业现代化建设,传统产业的转型与升级、智慧城市的建设等方面取得了明显的成果。根据IDC数据,中国IoT支出规模在从2020年已经超过1,500亿美元,并预计在2025年达到3,069.8亿美元。另外,IDC预计在2024年,制造业在物联网行业支出占比规模最大,达到29%,政府支出与消费者支出次之,分别为约13%/13%。随着人工智能技术的成熟,在AI的加持下,IoT有望进入更广阔的市场应用。

图表:中国物联网支出规模预测(2020-2025)

资料来源:IDC,中金公司研究部

图表:中国物联网支出占比预测(2024)

AIoT系列:AI赋能物联网,探索AIoT发展新趋势

资料来源:IDC,中金公司研究部

AIoT在工业场景的应用

在大规模工业生产过程中,我们认为工业物联网作为工业领域推动自动化与信息化建设的重要突破口,可以通过物联网感知终端实时采集大量、复杂的机器数据,并基于数据提升对设备的监控管理、以及后续服务,提高设备的自适应和主动智能能力。目前AIoT在工业场景中多以单点式应用的形式出现,从而实现某几项与机器预测、数据处理相关的功能,另外还有智能工业机器人、工业视觉检测、感知识别与定位等应用。

  具体来看,AIoT在工业场景的落地遍布与以下几个方面,1)数字化排产(在数字工厂中,AIoT系统可以监测、收集工厂生产中的物料数据、生产时间数据等,借助数字孪生技术可以对工厂的生产流程进行建模、仿真与分析,然后生成最优的排产计划);2)供应链优化(AIoT可以使原材料采购、销售更加具有可预测性,能够优化供应链选品、库存管理、调拨、补货的决策);3)设备管理(AIoT可以提供强大的高效、可视化的批量管理设备管理功能,管理的设备范围涉及传感器、微控制器以及功能强大的路由设备组通信的网关等);4)预测性维护(AIoT可以通过安装在实体工业设备上的传感器采集数据,然后通过仿真手段预测设备未来运行情况,从而采取预防性维护,降低宕机风险、缩短停机时间);以及更重要的5)工业视觉功能(AIoT可以基于机器视觉和AI技术,对关键的设备运行参数进行建模,从而实现工业视觉的检测、识别、定位功能)。我们认为,AIoT在工业领域的应用明显提升了生产效率、生产质量、产线良率,为定制化、柔性生产、产线数字化转型奠定了基础。

图表:智能化排产:天准电子真空泵组装解决方案

AIoT系列:AI赋能物联网,探索AIoT发展新趋势

资料来源:天准科技官网,中金公司研究部

图表:工业视觉案例:天准汽车外观检测解决方案

AIoT系列:AI赋能物联网,探索AIoT发展新趋势

资料来源:天准科技官网,中金公司研究部

AIoT在智慧安防的应用

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