物联网与其它技术的融合发展

物联网是技术驱动型行业，物联网的四大组成架构，感知层、传输层、平台层、应用层需要多种物联网技术作为发展支撑，技术的升级与融合将直接推动市场发展。其中 5G 技术、 边缘计算技术、AIoT 和 BIoT 等逐步进入到物联网行业中，加快行业发展步伐。

（1）5G 技术 

5G 的规模化商用带来新的市场机遇。5G（5th-generation mobile networks） 是第五代 移动通信技术，也是对现有的 2G、3G、4G、WiFi 等无线接入技术的延伸。作为最新一代 移动通信技术，5G 依托全新的网络架构，具备高速率、低延时、高可靠性、大带宽等优势。5G 技术在物联网行业应用中指的是以 5G 技术为物联网传输层的核心传输技术，将感知层 采集的物体信息进一步传输与交换，以实现人与物、物与物互通互联。 

5G 技术具有增强型移动宽带（eMBB）、超高可靠低时延通信（uRLLC）、海量机器类 通信（mMTC）三种网络切片类型： 

1）增强型移动宽带（eMBB）：在现有移动宽带业务场景的基础上，eMBB 通过提供更 高体验速率和更大带宽的接入能力，优化人与人之间的通信体验。在此场景下，用户体验速 率可达 100Mbps 至 1Gbps（4G 最高体验速率为 10Mbps），峰值速度可达 10 至 20Gbps。eMBB 场景主要面向 3D/4K/8K 超高清视频、AR/VR、云工作/娱乐、5G 移动终端等大流量 移动宽带业务； 

2）超高可靠低时延通信（uRLLC）：uRLLC 应用场景提供低时延和高可靠的信息交互 能力，支持互联物体间高度实时、精密及安全的业务协作。在此场景下，端到端时延为 ms 级别（如工业自动化控制时延约为 10ms；无人驾驶传输时延低至 1ms），可靠性接近 100%。uRLLC 场景主要面向工业自动化、车联网、无人驾驶、远程制造、远程医疗等业务； 

3）海量机器类通信（mMTC）：mMTC 通过提供高连接密度时优化的信令控制能力， 支 持大规模、低成本、低消耗 IoT 设备的高效接入和管理。在此场景下，连接设备密度为每平 方公里 100 万台装置连接，中端电池使用寿命达 15 年。mMTC 场景主要面向智慧城市、智 能家居、智能制造等。

（2）边缘智能技术 

边缘智能技术满足市场对实时性、隐私性、节省带宽等方面的需求。“边”是相对于“中 心” 的概念，指的是贴近数据源头的区域。边缘智能指的是将智能处理能力下沉至更贴近 数据源头的网络边缘侧，就近提供智能化服务。边缘层主要包括边缘节点和边缘管理层两个主要部分，分别对应边缘智能硬件载体和软件平台。边缘节点主要指边缘智能相关的硬件实体，包括以网络协议处理和转换为重点的边缘网关、以支持实时闭环控制业务为重点的边缘控制器、以大规模数据处理为重点的边缘云、以低功耗信息采集和处理为重点的边缘传感器 等。参与其中的企业主要包括爱立信、施耐德电气、Arm、英特尔、思科、华为、新华三、 中兴通讯、研华科技、联想等。边缘管理层的核心是软件平台，主要负责对边缘节点进行统 一管理和资源调用。目前边缘智能软件平台主要用于管理网络边缘的计算、网络和存储资源。未来边缘智能软件平台的重要任务将会向着浅训练和强推理发展，这顺应了低时延场景的迫切需求。参与边缘智能软件平台领域的企业以云平台企业为主，比如 AWS、Azure、阿里云、 华为云、腾讯云、百度云、中科创达等。这些企业有着深厚的云平台和软件设计功底，进入该领域相对容易。此外，部分在某些领域有着多年经验的公司也从垂直领域进入边缘智能软件平台市场，如国讯芯微。 

边缘智能技术优化云计算系统的作用，解决物联网云计算实时性不足、宽带不足、数据 安全性不足等问题：

1）边缘计算无需将全部数据上传至云端，极大地减轻了网络带宽压力 和数据中心的功耗；

2）边缘计算在靠近数据生产者处处理数据、大大减少了系统延迟；

3） 边缘计算将用户隐私数据存储在网络边缘设备上，无需传输到云端中心，减少数据泄露风险， 保护了用户数据安全和隐私；

4）边缘计算技术明显改善云计算系统性能，助推行业进一步发展。

（3）AIoT：与人工智能技术融合 

AI+物联网显著提升物联网智能化水平。人工智能是一种模拟、延伸和扩展人的智能的 技术科学，其自然语言处理技术和深度学习技术在物联网中有较多应用。自然语言处理技术主要包含语义理解、机器翻译、语音识别、语音合成等，其中语义理解可以应用到物联网的 关键环节。物联网需要对各类设备产生的信息进行理解和操控，并向设备表达和控制，在此 过程中，运用语义理解技术可以提高信息交互效率，实现智能化运作。目前，市场上已逐渐 推出以语义理解技术为核心的人工智能平台，如苹果的 Siri、微软的小冰和小娜、小米的小爱等，这些平台通过语音等友好人机交互界面实现物联网设备及其产生信息的语义理解互通， 以面向未来物联网的数据理解及应用作为重要的输出方向。深度学习作为另一个提升物联网 智能化水平的重要人工智能技术，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，已在车联网、智慧物流等领域实现应用。以车联网为例，通过图像处理技术来判断复杂路况是车 联网的重要技术环节，该环节涉及的数据繁多，引入深度学习技术可以实现智能化应对复杂路况。在数据处理过程中，随着用于训练的数据量不断增加，深度学习的性能也会持续提升， 智能化处理能力进一步提高。人工智能技术已逐步应用到物联网，实现人工智能和物联网赋能融合，未来人工智能技术还可嵌入更多物联网应用场景，仍有较大赋能空间有待开发，“AI+ 物联网”成为物联网未来发展的重要趋势。 

AIoT 享有十万亿级市场空间，G 端公共级迎来爆发。2019 年城市端 AIoT 业务规模化 落地，边缘计算初步普及，中国 AIoT 市场规模接近 4000 亿，近两年 AIoT 市场规模同比增 长 40%以上。虽然人工智能与物联网技术融合趋势加快，但是 AIoT 在落地过程中还需要重 构传统企业价值链，既需要适应传统产业的特性，也需要一定的时间来与生态合作伙伴搭建 产业 AI 赋能的架构体系。因此未来几年预计同比增长 10%左右，保持较稳定的发展节奏， 未来经过产品优化、渠道打通、商业模式验证后，将会迎来高速增长。G 端公共级以政策为导向，以城市建设为主，包括智慧城市、公共事业、智慧安防、智慧能源、智慧消费、智慧停车等。在政策的引导和大力推动下，G 端公共级市场快速增长。艾瑞咨询预计 2022 年 G 端公共级应用将在 AIoT 市场占比超过一半，领先目前主导的 C 端消费级，市场规模指向 4000 亿级。

（4）BIoT：与区块链技术融合 

区块链和物联网碰撞进一步加深。区块链技术去中心化的结构和数据加密的特点显著帮 助物联网提高信息安全防护能力。物联网应用以中心化结构为主，大部分数据汇总到云资源 中心进行统一控制管理，物联网平台或系统一旦出现安全漏洞或是系统缺陷，信息数据将面 临泄漏风险。区块链的去中心化架构减轻了物联网的中心计算的压力，也为物联网的组织架 构创新提供了更多的可能。采用区块链技术，数据发送前需进行加密，数据传输和授权的过 程中涉及到个人数据的操作均需要经过身份认证进行解密和确权，并将操作记录等信息记录 到链上，同步到区块网络上。由于所有传输的数据都经过严格的加密和验证处理，用户的数 据和隐私将会更加的安全。此外，“区块链+物联网”为打通企业内和关联企业间的环节提供 了重要方式：基于 BIoT 不但可以实现产品某一环节的链式信息互通，如产品出厂后物流状 态的全程可信追踪，还可以实现更大范围的不同企业间的价值链共享，如多个企业协同完成 复杂产品的大规模出厂，包括设计、供应、制造、物流等更多环节的互通。“区块链+物联网” 提升了分布式数据的安全性、可靠性、可追溯性，也提升了信息的流通性，让价值有序地在 人与人、物与物、人与物之间流动。 

BIoT 技术优势逐渐凸显，信息互联转向价值互联指日可待。从发展现状来看，随着物 联网与区块链融合发展的价值逐渐显现，全球企业对于该领域的关注度不断提升，国内外部 分企业已经开始涉足物联网和区块链的融合应用，国内企业如：阿里巴巴、中兴、京东、移 远通信、紫光展锐等，国外企业如：IBM、Cisco、Bosch、Walmart、Siemens 等。同时， 还有很多企业已经开始积极布局“物联网+区块链”融合应用方向。目前区块链在物联网领域的应用主要包括智慧城市、工业互联网、物联网支付、供应链管理、物流、交通、农业、 环保等。具体来说，BIoT 在智能制造、供应链管理等领域已有相对成熟的项目，如：2016 年 10 月 IBM 推出基于 Bluemix 云平台的区块链服务，根据用户需求实现不同功能；沃尔玛 联合 IBM 和清华大学，将超级账本区块链系统用于猪肉市场供应链管理的项目早在 2017 年 6 月就进入了试行阶段。但是 BIoT 在其他领域的应用尚处于探索初创期，还存在着较大的 发展空间。从未来发展趋势来看，BIoT 的产生增强了物联网框架的可行性，通过在设备身份 权限管理、智能合约机制、数据安全与隐私保护、数据资源交易信任机制等诸多方面的突破， 极大地拓展了物联网的增值服务和产业增量空间，该技术未来可以广泛应用于诸多场景和领域，如：工业、农业、医疗、健康、环保、交通、安全、金融、保险、物品溯源、供应链、 智慧城市综合管理等，有望实现从信息互联到价值互联的巨大转变。同时伴随国家的政策与资金的大力支持，“区块链+物联网”具有极大的成长潜力，将会顺应生产力变革的要求不断发展下去。

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