一、方案背景 随着全球水资源管理复杂度提升，有智云融合新一代信息技术，推出基于数字孪生的智慧水库管理系统。该系统通过构建与现实水库1:1映射的虚拟模型，实现： 二、技术架构 五层协同架构体系 架构层 核心组件 技术指标 ​​数据采集层​​ 物联网传感器网络、卫星遥感、无人机 9类数据采集、分钟级更新 ​​智能分析层​​ AI预警算法、洪水模拟引擎 20种预警模型、92%预测准确率 ​​孪生模型层​​ 三维地理模型、水动力模型 厘米级精度、1000+节点仿真 三、核心优势 1. 全景可视化管理 2. 智能调度系统 四、成功案例 ​​某大型水库应用成效​​： 五、服务价值矩阵 维度 短期价值 长期价值 ​​管理​​ 全流程闭环管理 知识沉淀与传承 ​​经济​​ 成本降低30% 资产寿命延长5-8年 ​​生态​​ 污染减排15% 绿色水电认证 技术演进路线  

随着5G技术的普及，我国水产养殖业正经历从传统经验型向数字化、智能化的转型。在这一进程中，有智云物联网平台通过整合大数据、云计算与人工智能技术，构建了覆盖全产业链的智慧渔业解决方案，推动渔业迈入”高精准、低风险、可持续”的新发展阶段。 一、平台架构：全链路数字化管理 有智云物联网平台采用”云-边-端”协同架构，通过智能硬件采集数据、边缘计算实时处理、云端平台分析决策的三层体系，实现养殖全流程的闭环管理。平台支持多账号协同操作，既可实现单账号管理多设备，也能满足多账号共管同一设备的需求，尤其适合规模化养殖企业的分布式管理。 二、核心硬件：精准感知与智能控制 三、多端协同：可视化决策支持 四、应用场景：覆盖全业态养殖 有智云解决方案已成功应用于： 五、价值成效：从降本增效到产业升级 江苏某鲈鱼养殖企业接入有智云平台后： 结语有智云物联网平台正重新定义水产养殖的边界。未来，随着AI鱼病诊断、区块链溯源等技术的深度融合，智慧渔业将加速推动我国从”养殖大国”向”质量强国”的跨越。

有智云物联网平台：赋能多行业智能化变革的核心引擎 在数字化浪潮席卷全球的当下，有智云物联网平台凭借其强大的功能集成与灵活的定制能力，深度渗透智慧能源、制造、园区、农业等多个领域，成为推动各行业智能化转型的核心技术支撑。 一、智慧能源：构建高效节能的能源生态 在能源行业，有智云物联网平台构建起全方位的能源管理体系。通过接入智能电表、燃气表、水表等终端设备，平台以毫秒级的响应速度实时采集能耗数据，涵盖工业用电峰谷值、居民燃气消耗量、区域水资源流量等关键指标。依托平台的大数据分析引擎，能源企业可建立动态能源消耗模型，精准识别高耗能环节，例如发现某工厂生产线在特定时段存在电力浪费，从而针对性地优化生产流程，实现能源利用率提升15%-20%。 同时，平台的智能预警系统结合AI算法，对能源设备运行状态进行7×24小时监测。当检测到变电站变压器温度异常升高时，系统自动生成预警工单，并联动维修团队与备品备件系统，将设备故障修复时间缩短60%以上。此外，平台还能基于用户历史能耗数据，预测未来能源需求趋势，为能源生产调度提供科学依据，助力企业降低运营成本的同时，推动“双碳”目标的实现。 二、智慧制造：打造柔性高效的智能工厂 在制造业，有智云物联网平台推动生产模式向智能化、柔性化转型。通过连接数控机床、工业机器人、AGV物流小车等设备，平台实现生产全流程数据贯通。利用可视化物模型功能，管理人员可在虚拟界面中实时查看每台设备的运行参数、故障代码及生产进度，甚至能以3D形式模拟整条生产线的运行状态，快速定位生产瓶颈。 规则引擎赋予平台强大的自动化控制能力。例如，当汽车零部件生产线的质检设备检测到产品尺寸超差时，系统自动暂停生产，并联动模具调整设备进行参数修正，同时将问题数据反馈至研发部门进行工艺优化。AI质量检测模块通过深度学习数万张产品图像，能够识别0.1毫米级的表面缺陷，将产品不良率降低至0.3%以下。此外，平台还支持设备预防性维护，通过分析振动、温度等传感器数据，提前3-5天预测设备故障，减少停机损失达40%。 三、智慧园区：构建安全便捷的数字空间 在智慧园区领域，有智云物联网平台整合安防、环境、设施等10余个系统，打造一体化管理中枢。安防系统中，人脸识别门禁与高清摄像头联动，实现人员无感通行与异常行为智能识别。当发现陌生人长时间徘徊时，系统自动追踪其行动轨迹，并通知安保人员前往处理，使园区安全事件响应速度提升至分钟级。 环境监测方面，平台通过部署PM2.5、温湿度、噪音等传感器，实时感知园区环境质量。当夏季气温超过35℃时，系统自动开启公共区域的喷雾降温设备，并调节空调系统运行参数，将能耗降低12%。在设施运维上，平台通过物联网技术实现电梯、配电房等设备的远程监控，结合工单管理系统，将设备巡检效率提升50%，故障修复周期缩短至2小时内，显著提升园区服务水平。 四、智慧农业：推动精准科学的现代农业发展 在农业领域，有智云物联网平台助力传统农业向精准化、智能化升级。在大田种植场景中，土壤墒情传感器实时监测不同深度的土壤含水量，当检测到某区域缺水时，系统自动启动滴灌系统，并根据作物生长阶段调整灌溉量，节水效果可达40%。温室大棚内，光照、CO₂浓度传感器与自动遮阳、通风设备联动，为作物创造最佳生长环境，使草莓等经济作物的产量提高30%以上。 病虫害防治方面，AI图像识别技术通过分析叶片图像，可在发病初期识别霜霉病、蚜虫等10余种常见病虫害，准确率超过92%，并自动推荐精准的防治方案。此外，平台还支持农产品溯源管理，消费者扫描二维码即可获取从种植、施肥到采收的全流程数据，增强农产品品牌信任度，助力农业产业化发展。 从能源到制造，从园区到农业，有智云物联网平台以技术创新为驱动，持续为各行业注入智能化发展动能，推动产业升级与社会进步。未来，随着技术的不断迭代，平台将在更多领域创造价值，成为数字经济时代的核心基础设施。

有智云物联网平台是集设备连接、子系统对接、运维管理等功能于一体的智能化管理平台，通过云端与边缘服务的协同，实现对园区设备及系统的全生命周期管理，以下是核心功能及优势介绍： 一、核心功能架构 ◦ 支持HTTP、MQTT、TCP/IP、OPC等多种协议，适配边缘服务器、子系统网关及设备终端的接入需求。 ◦ 云端核心服务提供数据存储、Web控制台管理、App接入等功能；边缘服务部署于项目现场，作为本地网关向上对接云端，向下连接子系统（如BA系统、能耗子系统、智能照明等）。 ◦ 设备接入服务支持通过SDK动态库、ModBus、RS232/485等协议，实现设备数据采集与指令下发。 ◦ 支持HTTP、Socket、OPC等方式对接第三方子系统，整合设备运行数据、指标数据及系统状态，形成统一概览页面。 ◦ 自定义首页组件可展示设备运行类、指标类等数据，点击可追溯至组态页面、指标分析或历史告警，实现数据可视化追溯。 ◦ 调试与模拟：提供测试环境与设备模拟器，支持开发人员基于协议模拟设备接口，加速应用集成。 ◦ 固件升级（OTA）：支持固件版本管理、分发下载及批量升级，可配置可选更新或强制更新。 ◦ 注册与运维：支持设备批量导入、二维码标签生成、空间属性绑定，以及设备拓扑关系、主从关系配置。 ◦ 可视化监控：运用数据孪生技术（支持扩展），在三维场景中实现设备定位、状态实时显示及远程控制。 ◦ 告警与联动：实时采集设备异常告警，结合工单流程自动生成任务；支持规则引擎与场景引擎，自定义设备联动触发条件（如温感报警时自动开启消防设备）。 ◦ 支持巡检路线、排班、计划配置，临时工单派发及记录查询；维保计划可设定周期与设备清单，工单与记录集中管理，提升运维效率。 ◦ 运维知识库涵盖培训材料、设备维护手册、应急预案等，支持分类存档与编辑；系统管理具备角色权限配置、菜单数据权限分层管理，保障平台安全。 二、平台优势 有智云物联网平台以“连接-管理-智能”为核心，助力园区、楼宇等场景实现设备数字化、运维智能化，为物联网应用提供一站式解决方案。

当传统平台还在为协议兼容性头疼时，有智云已用​​多协议熔断技术​​实现PLC/OPC UA/BACnet等30+工业协议秒级接入，如同为设备装上「万能翻译器」。 🔧 三大颠覆性突破​​ 1️⃣ ​​协议无感接入​​ 2️⃣ ​​边缘-云端协同计算​​ 3️⃣ ​​工业级可靠性​​ 🏭 行业解决方案升级版​​ ​​▎智能工厂​​ ​​▎智慧能源​​ ​​▎智慧农业​​ ​​🚀 快速体验​​ ​​扫码关注公众号「有智云IoT」​​ 📞 ​​专属顾问​​：158-9991-2449📧 ​​企业定制​​：market@uzyiot.com

智能物联网：驱动未来的新引擎——中国信通院《中国智能物联网发展机遇与挑战》报告解读 随着人工智能与物联网技术的深度融合，智能物联网（AloT）正逐渐成为推动经济社会发展的新引擎。近日，中国信通院发布了《中国智能物联网发展机遇与挑战》报告，深入剖析了智能物联网的现状、趋势、机遇与挑战。本文将带您快速了解报告的核心内容。 一、智能物联网：定义与内涵 智能物联网是人工智能（AI）与物联网（IoT）技术融合的产物，通过物联网产生、收集海量数据，再利用大数据分析和人工智能技术实现万物数据化、万物智联化。其本质在于打通数据上行与知识下行，形成互联互通的智能化生态体系。 二、全球视野下的智能物联网战略布局 全球主要经济体纷纷强化智能物联网战略布局，通过顶层设计推动技术融合与产业发展。美国、欧盟、日本等国家和地区在智能传感器、边缘计算、智能机器人等领域持续投入，力求在全球竞争中占据领先地位。 三、中国智能物联网的发展现状 1. 政策支持与产业增长 中国高度重视物联网产业发展，出台了一系列政策文件推动“万物智联”目标的实现。2023-2024年，工业和信息化部等部门相继发布多项政策，明确提出推进移动物联网“万物智联”发展的战略部署。 2. 市场规模与增长潜力 据统计，2023年中国智能物联网市场规模已达11868亿元，预计未来几年将保持高速增长。消费级、企业级和公共级市场均展现出强劲的发展势头，消费级市场规模更是从2016年的272.32亿元增长至2023年的4433亿元。 3. 技术演进与应用拓展 智能传感器、通信技术、AI能力等关键技术的不断进步，推动了智能物联网在智能家居、智慧城市、智能制造等领域的广泛应用。例如，智能传感器通过集成化、微型化、低功耗化的发展，与边缘AI形成紧密融合，显著提升了数据处理能力。 四、智能物联网的机遇 1. 5G与边缘计算的赋能 5G技术的普及和边缘计算的发展，为智能物联网提供了全场景连接能力和实时数据处理能力。5G-A与低空经济的结合，更是为低空智联网的发展提供了有力支撑，推动了低空经济的数智化转型。 2. 新型无源物联网的兴起 新型无源物联网经历了从单点式到蜂窝式的发展阶段，大幅扩展了超低速物联网应用领域，推动了全生产要素、全流程、全生命周期的可视化、自动化、智能化管理。 3. 自主AI系统的融合 自主AI系统与物联网的深度融合，将成为新一轮科技革命的核心技术。这些系统能够在复杂环境中独立运作，为各行各业提供智能化的解决方案，推动制造业向更加灵活、高效和可持续的方向发展。 五、智能物联网面临的挑战 1. 国产化偏低与竞争力不足 我国传感器自主创新能力较低，高端产品供给不足，几乎被欧洲、美国、日本等垄断。此外，物联网连接与平台价值回报偏低，对生态系统影响大，物联网软件国外厂商供给为主，亟待突破壁垒实现产业引领。 2. 安全标签体系的缺失 海外积极推动安全标签计划，而我国尚未建立统一的安全标签体系。这增加了物联网设备面临网络安全和数据泄露的风险，亟待建立符合国际形势的安全标签认证体系。 六、未来展望与建议 1. 推进技术自主化与产业链完善 围绕传感器、短距通信、物联网软件等短板环节，加强技术原生创新，推动先进技术成果加快产业转化。同时，以重点行业、重点企业为突破口，推动物联网产业纳入地方现代产业集群加快发展。 2. 精耕新产品与新赛道 通过“硬件+软件服务”、“连接+平台+应用服务”等多种跨生态产品组合，开展新业务新赛道的布局。推动定位转型，开展生态合作，提升智能物联网平台对数据的使能能力。 3. 建立安全标签体系 借鉴国际经验，建立“统一管理、多地联动、国际互认”的物联网设备安全标签认证体系，发起我国物联网安全标签行动计划，开展企业应用试点。 智能物联网作为推动经济社会发展的新引擎，正迎来前所未有的发展机遇。面对挑战，我们需加强技术创新、完善产业链、建立安全标签体系，共同推动智能物联网产业的健康、可持续发展。

物联网（IoT）作为信息技术领域的一个重要分支，自20世纪90年代以来逐步兴起，经历了多次技术突破和产业化进程。从早期的传感器技术应用，到5G和人工智能（AI）的深度融合，物联网正在成为全球数字化转型的重要驱动力。 物联网的发展历程概述  物联网（IoT）概念的提出，标志着全球信息技术发展进入了一个新的阶段。尽管物联网技术最早可以追溯至20世纪90年代，但这一概念在国际社会的正式提出是在2005年11月国际电联（ITU）举行的“信息社会世界峰会（WSIS）”上发布的《ITU互联网报告2005:物联网》中。该报告不仅阐明了物联网的技术框架，还强调了物联网在推动全球信息化进程中的战略性作用，标志着这一概念的国际化与全球推广。  之后，物联网的理念和技术得到了各国政府和企业的广泛关注。在美国，奥巴马总统就职后，与美国工商业领袖举行了一次“圆桌会议”，时任IBM首席执行官提出了“智慧地球”构想，建议美国政府加大对新一代智慧基础设施的投资。这一构想的核心是通过在电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各类基础设施中嵌入传感器，构建一个万物互联、无缝对接的物联网体系。此举不仅为美国的物联网建设提供了方向指引，也对全球物联网发展产生了深远影响。 物联网同样成为我国国家战略的一部分。随着“智慧中国”“感知中国”等战略目标的提出，我国的物联网产业进入了快速发展轨道，为全球物联网发展提供了新的动力和方向。在推动物联网发展的过程中，我国聚焦技术创新、应用示范与产业协同，推动了物联网产业链的快速布局与发展。 （一）物联网的持续增长与技术演进 自2010年以来，全球物联网的发展呈现出持续增长的态势。从各类网络的应用发展来看，物联网已经涵盖了个域网、局域网、低功耗广域网（LPWAN）、有线网等多个领域，并达到了年均11%的复合增长率，以较强的动力和较快的速度不断向前发展。尽管这一增速略低于同期互联网的20%左右的增长率，但依然反映出物联网技术和应用的强劲动力。 物联网在全球信息技术体系中的地位逐步上升，尤其是随着5G技术的广泛应用和低功耗广域网技术的突破，物联网的技术支撑能力得到了显著增强。5G技术通过提供更高的传输速率和低延迟等优势，推动了物联网在智慧城市、自动驾驶、智慧医疗等领域的应用。同时，低功耗广域网的发展也为物联网的广泛部署创造了条件，特别是在物联网设备普遍需要低功耗、长距离通讯的场景中，低功耗广域网展现出其独特的优势。 另外，边缘计算的兴起也为物联网的应用提供了新的动力。随着人工智能技术的不断发展，边缘计算与物联网的融合，推动了物联网数据处理能力的提升，使得数据不再仅仅依赖于云端计算，而是在网络边缘完成初步的处理与决策。这一趋势进一步加强了物联网在实时性、智能化和自动化方面的应用价值。 （二）物联网与人工智能的相互关系 随着传感器技术的进步，特别是人工智能和物联网的融合，我们正进入智能物联网的发展新阶段。物联网与人工智能作为当前信息技术发展的两大核心领域，其发展历程具有明显的对比性。人工智能的历史可以追溯到1956年的达特茅斯会议，一群多学科的年轻人首次提出了“人工智能”的概念，经历了半个世纪的多次波折。直到2006年，人工智能才迎来了深度学习算法的突破，但其发展依然较为缓慢。直到2012年，随着大数据与深度学习算法结合起来，实现了人工智能的新突破，并在2014年通过“图灵测试”，快速进入了实际应用阶段，特别是在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。近年来，借助于语义矢量、自注意力机制和超大参数模型，生成式人工智能突飞猛进。 同时，物联网也在平稳且迅速地发展。尽管物联网的技术起步稍晚，但得益于信息技术、通信技术、传感器技术等多领域的交叉融合，物联网的应用场景在短短几年间已经取得了显著突破。尤其是随着5G、人工智能等技术的深度融合，物联网逐渐从单纯的“传感+通信”的技术体系发展为具有智能化、自动化能力的系统，开启了其在智慧城市、智能制造、自动化交通等领域的新纪元。 因此，物联网与人工智能的发展并非互相独立，而是相辅相成，共同推动了技术创新与应用扩展。人工智能为物联网提供了智能决策与数据处理能力，而物联网则为人工智能提供了更为广泛的数据来源与应用场景，二者的融合催生了智能物联网这一新发展方向。 物联网发展的未来趋势：智能、安全、可控、绿色 随着物联网技术的逐步成熟，物联网即将进入一个全新的发展阶段。未来，物联网将不再是单一的技术体系，而是融合人工智能、大数据、云计算等前沿技术，形成一个高度智能化、协同化的综合系统。本文认为未来物联网将从四个重要方向出发，即智能化、信息安全、自主可控、绿色化转型。 （一）智能化物联网：人工智能与物联网的深度融合 智能化是物联网未来发展的核心趋势之一。物联网与人工智能之间的关系呈现出双向互动：一方面，物联网为人工智能提供了其所需的数据基础；另一方面，人工智能则赋能物联网，使其具备更强的智能化处理能力。物联网是一个数据采集和传输的网络，涉及大量的感知设备、传感器和节点，依赖其准确性、实时性和全面性来为人工智能提供数据支撑。物联网设备的性能直接影响到人工智能系统能够获得的数据质量，因此物联网的完善与发展为人工智能的应用提供了坚实的基础。人工智能技术的引入，可以有效解决物联网当前面临的部分瓶颈。通过智能化的数据处理、设备控制与维护，以及智能资源调度与配置，人工智能可以提升物联网系统的智能化水平，使之更有效、更精准、更及时地反映客观世界的变化。此外，物联网的普遍连接，也是人工智能系统和应用之间的互联互通，可以形成一个庞大的群体智能系统。 （二）信息安全与隐私保护：保障物联网的安全性 为了加强物联网的安全性，首先需要构建更加完善的加密机制和数据脱敏技术。通过智能化的技术手段，物联网能够在数据传输、存储和访问过程中实现高效加密，保护数据不受未经授权的访问与篡改。此外，节点认证、访问控制等安全措施也应进一步强化，确保物联网系统中各设备和用户的身份认证更加严格，提升系统整体的防护能力。智能化技术的引入不仅能够加强物联网系统的安全防护，还能够实时监测潜在的安全风险，快速识别并应对可能存在的安全威胁。这种“智能化的安全防护”将是未来物联网可持续发展的保障。 （三）信息技术自主可控：创新与产业链保障 在当前全球政治经济格局深刻变化的背景下，信息技术的自主可控问题变得尤为突出，尤其是在芯片、操作系统等核心技术领域，全球供应链的不稳定性和贸易保护主义给物联网技术的自主发展带来了巨大挑战。因此，构建自主可控的技术体系已成为推动物联网发展的必要举措。我国在这一领域的关键任务是推动自主芯片、操作系统及软硬件生态系统的建设。例如，国内的海光芯片、飞腾芯片逐渐具备与国际同类产品竞争的能力，但要实现从硬件到软件的全链条自主化，特别是形成产业形态，仍面临许多挑战。如何在保证安全的基础上，推动物联网创新应用，将应用构建在自主可控的芯片和操作系统之上，是当前亟须解决的问题。 发展自主可控的物联网技术不仅仅是为了满足国内市场的安全需求，还有助于推动中国智能物联网技术的国际化应用。通过技术创新和自主知识产权的积累，我国有望在物联网领域占据领先地位，把中国的智能物联网技术、系统、产品和服务推向世界，为全球可持续发展作出贡献。 （四）绿色化转型：物联网助力可持续发展 可持续发展是关系人类生存发展的不二选择。随着全球环保意识的不断增强，物联网将在绿色转型中发挥重要作用。绿色物联网的核心目标是通过物联网技术推动资源的高效利用、环境保护和生态修复，实现数字化与绿色化的双重转型。物联网在能源管理和环境保护中作用十分显著。在智能电网和能源监测中，物联网通过实时采集数据并进行分析以及高效的资源调度，实现能源节约与合理分配。同时，物联网可以优化环境监测和污染防治，保护绿色环境。通过智能化垃圾分类与回收系统，促进资源高效循环，降低环境负担，实时监控废弃物情况，进一步推动绿色经济的发展。 物联网作为新时代信息技术的重要组成部分，正迎来前所未有的发展机遇。随着技术的不断进步，物联网将在智能化、安全性、绿色化等多个领域迎来新突破。未来，物联网不仅将促进产业的数字化转型，还将为全球可持续发展贡献力量。然而，要实现这一目标，物联网面临的技术、标准化、安全性等挑战亟待解决。通过技术创新、政策支持以及产业协同，物联网有望成为推动全球信息化和可持续发展的重要力量。 （作者系世界工程组织联合会前任主席、中国新一代人工智能战略研究院执行院长。本文根据其在2024（第九届）世界物联网大会上的演讲整理，略有删减，经本人确认） 本文摘自《新经济导刊》2024年第11期《物联网发展的现状、面临挑战与未来趋势》一文，有删节。

物联网（IoT）和人工智能（AI）是科技领域最热门的两个话题，这也是企业技术人员必须了解它们的重要原因。这两项技术可以高度共生，因此规划它们如何相互支持以造福企业用户至关重要。 什么是物联网？ 物联网是一个由设备而非人构成的网络。物联网应用通常由能够感知现实世界状况的设备构建而成，这些设备随后会触发某种方式的响应。通常，响应包括一些会影响现实世界的步骤。一个简单的例子是，一个传感器被激活后，会打开一些灯，但许多物联网应用需要更复杂的规则来将触发器和控制元素联系起来，以实时管理过程。 在物联网中，表示触发器、动作或命令的信息通过一个通常被称为控制回路的东西流动。物联网应用中接收触发器并启动动作的部分是这个回路的中心点，也是物联网规则所在的地方。 控制回路只是物联网应用中总信息流的一部分——即接收关于现实世界过程状况的信息并生成现实世界响应的部分。大多数物联网应用还会生成一些业务交易。例如，在仓库入口读取货运清单可能会为司机打开大门——这是一个控制回路的决策——并生成一笔交易，将清单上所列的货物收入库存——这是一笔业务交易。控制回路中做出的决策必须满足应用延迟要求，这通常被称为控制回路的长度。 通常，控制回路只需要简单的处理即可完成回路闭合，并对事件产生现实世界中的响应。输入代码打开大门就是一个例子。在其他情况下，决策所需的处理过程会更复杂。当处理过程必须考虑更多决策因素时，做出这些决策所需的时间就会影响控制回路的长度以及物联网提供预期功能的能力。例如，如果让工人在货车进入货运场之前扫描货运清单需要半分钟的延迟，这可能会降低货场的容量。物联网可以读取清单上的二维码，并更快地做出必要决策，从而加快货物的流动。 人工智能传感器可以产生海量数据，其中大部分数据在过程控制中具有即时价值，在商业分析和优化方面也具有价值。人工智能可以用于这两个任务，并且适当使用人工智能可以提高效率和准确性。但并非所有人工智能都是相同的，也并非所有类型的人工智能都适用于给定的控制或分析任务。图1展示了物联网应用的元素及其与其他业务应用的关系。 什么是人工智能？ 人工智能是一类应用程序，能够解释状况并做出决策，就像人类对自己的感官做出反应一样，无需直接的人类干预。当今使用的人工智能有四种广泛的形式，从简单且几乎机械化的形式到复杂且几乎接近人类的形式： 所有这些人工智能形式都是为了替代人类智能而设计的，但按照上述顺序，随着你在这四种形式中的递进，它们表现出接近人类智能的能力也越来越强。还可以根据人工智能系统向智能发展的方式来对其进行分类，如图2所示。大多数人工智能专家都会说，当前的人工智能技术水平，以及上述所有列出的人工智能形式，都属于最左边的两种类型，而人工智能实验的目标是向右边发展。 物联网和人工智能如何相互支持？ 在物联网中，现实世界的事件被信号化并处理，以产生适当的响应。从这个简单意义上说，任何使用软件对触发事件生成响应的物联网应用都至少是人工智能的一种基本形式，因此人工智能对物联网至关重要。对于物联网用户和开发者来说，问题不在于是否使用人工智能，而在于人工智能能发展到什么程度。这取决于物联网支持的现实世界系统的复杂性和可变性。 简单的、基于规则的人工智能会说：“如果触发开关被按下，就打开灯A。”而一个更复杂的进化版本可能会说：“如果触发开关被按下，并且天是黑的，就打开灯A。”这不仅代表了事件（触发开关）识别，还代表了状态（天是黑的）识别。程序员使用状态/事件表来描述一系列事件在多种状态下的解释方式，但这只有在状态数量有限且易于识别时才有效。 推理人工智能机制、机器学习和生成式人工智能的应用需要知识源以及规则集。一般来说，物联网中的控制回路应用使用机器学习来处理，其简单原因在于，执行更复杂分析所需的时间超出了所需响应时间的范围。 相当简单的人工智能工具可以增强控制回路。以一辆装有货物到达仓库的卡车为例，简单的人工智能可以提供一种方式，让司机输入代码通过安全门。这将消除雇佣工人看守大门的成本。还可以读取车辆本身的条形码或RFID标签，并允许无需输入代码即可进入。这将允许卡车在验证其进入权利后继续移动，从而进一步加快流程。分析提货单可以在指导卡车方面提供更大的好处，而人工智能对卸载和/或装载车辆所需资源和时间的分析也有助于更高效地搬运货物。 如果必须分析更多条件来确定对物联网事件的响应，则该过程超出了简单人工智能应用的能力范围。如果将“天是黑的”状态替换为“我需要更多光”，并且物联网系统不是对特定的触发开关做出响应，而是对人员试图执行的任务做出响应，那么简单的人工智能就不够用了。 在这种情况下，机器学习的人工智能形式可以监控满载货物的卡车到达仓库的情况。随着时间的推移，它可以学习到司机和工人何时需要更多光线，并在无需人员操作的情况下激活开关。或者，专家可以执行预期任务，并教授软件何时需要更多光线是合适的。然后，人工智能和机器学习软件将消除程序员构建每个物联网应用的需求。 在推理形式的人工智能中，物联网应用尝试收集尽可能多的信息，模仿人类的感知。然后，它应用推理规则，如“人们不能在光线水平低于x的地方工作”，并根据感知到的条件和这些规则的应用，决定打开灯光。在控制回路应用中，这一级别的人工智能和生成式人工智能所面临的挑战是它们可能引入的延迟。一般来说，最好尝试将分析步骤与控制回路步骤分开。 基于推理的人工智能需要更复杂的软件来收集条件并定义推理规则，但它可以在无需编程的情况下对更广泛的条件做出响应。同样级别的推理处理可以确定是否应该分配额外的工人来卸载货物，因为货物急需、工作进度落后，或者仅仅因为工人可用。在我们仓库的示例中，所有这些都可以改善货物的流动以及卡车司机和仓库人员的整体效率，并可以为其他任务带来类似的好处。 超越控制回路的AI大多数控制回路元素仅需简单规则，其开发过程可能更类似于编程，而非AI工程。物联网（IoT）中那些通过分析历史数据来做出决策的应用，更可能与规划相关，而非实时过程控制。对于这些应用，包括推理引擎和生成式AI在内的更复杂AI工具可能更为合适。 尽管关于生成式AI价值的讨论已有很多，但大多基于利用全网知识库的工具，而非私有用户收集的数据。由于后者在物联网应用中更可能具有价值，因此当前的生成式AI案例可能无法用于评估这些工具在物联网中的潜在价值。事实上，很难区分使用本地创建知识库的生成式AI工具与已在分析领域普遍使用的机器学习（ML）或推理AI工具。潜在用户应牢记这一点，并确保在采用生成式AI用于物联网任务时，他们的决策更多是基于实际益处，而非市场炒作。 结论物联网旨在利用计算机工具自动化现实世界中的过程，与所有自动化任务一样，它有望减少对人类直接参与的需求。尽管物联网的目标是减少人类工作，但它并未消除对人类判断和决策的需求。这正是AI可以介入并显著提升物联网系统的地方，前提是AI工具的能力要超越简单的物联网编程和控制器，并且AI的使用不会在控制回路中引入延迟，从而危及实时控制。 随着AI的不断进步，即其更接近于模仿人类能力，它对物联网应用的贡献将大大扩展。由于该领域发展迅速，物联网用户应密切关注AI的发展动态，并留意新的机遇和共生关系。

麦肯锡在《数字化全球》（2016）中指出，​​数据产生的价值已远超全球货物贸易价值​​。这一趋势在人工智能（AI）与物联网（IoT）的深度融合中得到了充分体现。近年来，术语“AIoT”（人工智能物联网）逐渐流行，标志着两种技术的协同效应正在重塑全球市场。本文将基于Transforma Insights的研究数据，探讨AIoT的市场潜力、应用场景及未来发展方向。 AIoT的崛起与市场潜力​​ AIoT的核心在于将人工智能直接部署于物联网设备，实现数据在源端的实时分析与价值挖掘。这种结合不仅提升了性能，还增强了隐私安全并降低了运营成本。根据预测： 值得注意的是，AIoT的适用性因场景而异： ​​消费市场的主导与行业应用扩展​​ 尽管消费类设备在AIoT中的份额从85%（2023）降至81%（2033），但其主导地位依然稳固。智能音箱、智能电视等个人设备的高普及率是主要原因。与此同时，企业市场也在加速拥抱AIoT： ​​核心应用场景：从语音到图像​​ AIoT的价值通过具体应用场景实现，其中两类尤为突出： ​​总结与展望​​ AIoT的爆发式增长印证了数据驱动时代的到来。未来十年，随着技术成熟和成本下降，AIoT将进一步渗透至工业、医疗等复杂场景，同时消费市场的创新（如更智能的家居设备）仍将引领潮流。企业需关注两大趋势： AIoT不仅是技术融合的产物，更是数字化转型的关键引擎。正如麦肯锡所言，​​数据的价值正在重新定义全球经济​​，而AIoT正是这一变革的核心载体。

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