AIoT技术融合：人工智能与物联网结合的未来趋势与市场机会

“AIoT”即“AI+IoT”，指人工智能技术与物联网在实际应用中的融合。目前，越来越多的人将人工智能和物联网结合起来......

近年来，人工智能与物联网融合领域蓬勃发展，资本市场和大众创业都对其表现出了极大的热情。

AIoT领域人机交互的市场机会

2017年以来，“AIoT”一词在网络上频繁使用，成为物联网行业的热词。 “AIoT”即“AI+IoT”，指人工智能技术与物联网在实际应用中的融合。目前，越来越多的人将人工智能和物联网结合起来。 AIoT作为各大传统产业智能化升级的最佳通道，已成为物联网发展的必然趋势。

在基于物联网技术的市场中，人们互联的场景（例如智能家居、自动驾驶、智能医疗、智能办公）越来越多。只要是与人接触，就必然涉及到人机交互的需要。人机交互是指人与计算机之间使用一定的对话语言和一定的交互方法来完成一定任务的信息交互过程。人机交互的范围非常广泛，从电灯开关到飞机上的仪表板或发电厂的控制室。随着智能终端设备的爆发，用户也对人与机器的交互提出了新的要求，逐渐刺激了AIoT人机交互市场。

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AIoT发展路径

以智能家居市场为例，数据显示，2018年中国智能家居市场规模将达到1800亿元，到2020年智能家居市场规模将达到3576亿元。分析师预测，全球智能家居2021年市场规模将达到5000亿元以上，快速爆发的AIoT市场所蕴含的人机交互需求和前景无疑令人兴奋。

人类生活的数字化进程已经持续了大约三十年。这些年来，我们经历了从模拟时代到PC互联网时代再到移动互联网时代的演进，目前我们正处于向物联网时代演进的过程中。在交互方式上，我们可以看到机器越来越“包容”人：从PC时代的键盘、鼠标，到移动时代的触摸屏、NFC和各种MEMS传感器，再到物联网时代的蓬勃发展。语音/图像等交互方式的使用门槛越来越低，导致越来越多的用户参与进来。同时，我们需要关注另一个深刻的变化，即由于交互方式的演变，大量新维度的数据不断被创造和数字化，比如工作资料、娱乐节目等。 PC时代、智能手机时代的用户使用情况。习惯、位置、信用和货币，到物联网时代每一个可能的新数据。

物联网时代，交互方式正在向本体交互方向发展。所谓“本体交互”，是指人与人之间基于人的本体进行交互的基本方式，如声音、视觉、动作、触觉、甚至味觉等。比如通过语音控制家电，或者空调通过红外线来判断温度是否应该制冷，通过语音和红外线相结合的方式来控制温度（当检测到房间内无人时，即使电视节目中提到“制冷”，空调就没有反应）。

新数据是AI的养料，大量新维度的数据正在为AIoT创造无限可能。从AIoT的发展路径来看，目前业内人士普遍认为它将经历单机智能、互联智能、主动智能三大阶段。

单机智能是指智能设备等待用户发起交互请求，在此过程中设备之间不存在相互联系。在这种情况下，单机系统需要准确感知、识别、理解用户的各种指令，如语音、手势等，并做出正确的决策、执行和反馈。 AIoT产业正处于现阶段。以家电行业为例。以前的家电都是功能机时代，就像以前的按键手机一样，帮你降低温度，帮你冷藏食物。如今的家电实现了单机智能化，可以通过语音或者手机APP的远程控制来调节温度、打开风扇等。

无法互联的智能产品只是数据和服务的孤岛，远远不能满足人们的需求。要实现智能场景体验的不断升级和优化，首先需要打破的是单产品智能的孤岛效应。互联的智能场景本质上是指互联的产品矩阵。因此，“一个大脑（云端或中控）、多个终端（传感器）”的模式成为必然。例如，当用户告诉卧室的空调关闭客厅的窗帘，并且客厅的空调和智能音箱中控已连接时，可以互相讨论并做出决定，并且然后通过扬声器做出关闭客厅窗帘的动作；或者当用户晚上对卧室的空调说出“睡眠模式”时，不仅空调会自动调节到适合睡眠的温度，客厅的电视、音箱、窗帘、灯光也会自动开启离开。这是云大脑和多个传感器互联智能的典型场景。

主动智能是指智能系统根据用户行为偏好、用户画像、环境等各种信息随时待命。它具有自学习、自适应、自我完善的能力，可以主动提供适合用户的服务，而不需要等待用户提出需求。 ，如私人秘书。想象一下这个场景。清晨，随着光线的变化，窗帘自动缓缓打开，音箱中传来舒缓的叫醒音乐，新风系统和空调开始工作。你开始洗漱，水槽前的私人助理会自动告诉你今天的天气、穿衣建议等。洗漱完毕，早餐和咖啡就准备好了。当你走出家门时，家里的电器会自动关闭，等待你回家后再打开。

AIoT的落地对边缘计算能力提出要求

边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘，集成网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化敏捷连接的需求，业务实时、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等关键需求。业内有一个非常形象的比喻。边缘计算就像人体的神经末梢，可以自行处理简单的刺激，并将特征信息反馈给云大脑。随着AIoT的落地，在万物智联的场景下，设备将互联互通，形成数据交互和共享的新生态。在这个过程中，终端不仅需要拥有更高效的计算能力，还必须具备大多数场景下的本地自主决策和响应能力。以智能音箱为例。它不仅需要支持本地唤醒的能力，还需要具备远距离降噪的能力。出于实时性和数据有效性的考虑，这个计算必须发生在设备端而不是云端。

智能家居行业作为AIoT人机交互最重要的实现场景，正在吸引越来越多的企业进入。其中，既有苹果、谷歌、亚马逊等科技巨头，也有海尔、三星等传统家电厂商。当然，还有小米、京东等互联网新贵。基于互联智能的理念，未来AIoT时代，每个设备都需要具备一定的感知（如预处理）、推理和决策功能。因此，每个设备都需要具备不依赖云端的独立计算能力，也就是前面提到的边缘计算。

在智能家居场景中，通过自然语音与终端设备交互已成为行业主流。由于家庭场景的特殊性，家庭终端设备需要准确区分和提取正确的用户命令（而不是家庭成员在谈话中无意提及的无效关键词），以及声源、声纹等信息。因此，在智能家居领域，语音交互也对边缘计算提出了更高的要求，具体体现在以下几个方面：