近年来，全球各地的智慧城市建设，逐步迈入新一轮发展高峰期，尤其在中国，伴随以人工智能、云计算、物联网为代表的新一代信息技术与城市现代化的深度融合，各大城市更在积极探索传统意义上的智慧城市向新型智慧城市演进。

在此过程中，AIoT应运而生，作为实现行业智能化升级及赋予城市新“智慧”的最佳通道，AIoT正在社会各领域中加速创新发展，为经济增长贡献强大驱动力。

AIoT掀起智慧科技革命

从广泛的定义来看，AIoT就是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合，它并不是新技术，而是一种新的IoT应用形态。具体来看，深度学习的资源需要物联网传感器来收集，物联网的系统也需要靠人工智能做到正确的辨识、发现异常、预测未来。也就是说，人工智能与物联网的结合是未来技术应用的重大变革，将为产业带来颠覆性发展。

相关调查报告显示，2019年全球AIoT市场规模为51亿美元，到2024年这一数字将增长至162亿美元，复合年增长率为26.0%。全球AIoT市场增长迅猛，而我国也已在各行各业间掀起了探索AIoT应用落地的浪潮，包括阿里巴巴、华为、腾讯小米、旷视等企业都纷纷发布了自身的AIoT发展战略，加速国内AIoT产业的形成。

此外，在国家政策层面上，国务院于2017年印发《新一代人工智能发展规划》，将发展人工智能上升为国家战略;在《2019年国务院政府工作报告》中，政府又提出“打造工业互联网平台，拓展“智能+”，这一举措也被看作是国家为万物智联时代的启幕。

而AIoT在智慧城市中的运用，实际上是帮助实现传统智慧城市，即数字城市，向新型智慧城市的过渡。数字城市以物联网设备的大规模普及为基础，据Strategy Analytics的最新研究显示，截至2018年底，全球物联网设备数量已达到了220亿台，到2025年将达到386亿台，高速增长的物联网设备实现了城市的初级智能。

但同时，众多物联设备在使用过程中，也产生了庞大的非结构化数据和信息孤岛难题，从而制约城市向更高级的智慧形态发展。而人工智能可凭借其对数据强大的学习、分析以及决策能力，克服物联网应用中的难题。

通过"AI+IoT”的形式赋予物联设备更智能化的特性，做到真正意义上的万物互联、万物智联。AIoT是智慧科技发展的必然趋势，也是数字城市升级为新型智慧城市所必需的物质介质。

构建AIoT生态，AI三要素亦是基础

AIoT是指AI与IoT的互补融合，因此在组成上，基本涵盖两种技术的核心“精华”。众所周知，数据、算力、算法是人工智能的三要素，追本溯源，这三要素同样是AIoT的三要素。

IoT之于未来，其核心精华就是数据，而数据也正是AI的基石。持续增加的IoT设备终将让数字化覆盖全球各个角落，如此一来，AI理解人类的全部世界必要获得每个角落的数据，AI+IoT也将以数据为纽带成为下一阶段科技发展的必然。

本质上来看，AIoT就是算法对数据的计算，因此算法和算力的协同进步也是AIoT发展的关键。

过去几年，机器学习算法迅速发展，从深度学习，DNN、RNN、CNN、到GAN，不断有新的发明创造出来。这些算法推动人工智能发展的同时，也对算力带来了严峻的考验。搭建AI算力平台，需要大量的CPU和GPU，如当前风靡全球的AlphaGo，其使用的TPU就是一种类似GPU的算法芯片，但其能耗功效比非常高。

训练AlphaGo的算力相当于12000块常见的消费级1080TI，所花费的开支逾千万。此外，普通计算机的计算能力也十分有限，利用其训练一个模型往往需要数周至数月的时间，密集和频繁地使用高速计算资源，其所花费的成本往往难以估计。

这些开销对于中小型企业而言，往往是难以负担的巨额数字。也就是说，在当前紧张的芯片格局之下，对于企业来说，其需要花很多钱才能购买到需要的算力，以支撑硬件的发展和产出。

不过令人欣喜的是，国家近年来也在加大对计算基础建设的投入。截至2019年，我国由科技部批准建立的国家超级计算中心共有七家，分别落户在天津、广州、深圳、长沙、济南、无锡和郑州。而随着这七家超算中心的成立，先进的人工智能超算水平，也更好的助力了企业AIoT应用及地方的智慧城市发展。

AIoT热潮下，AI企业的发展之道

目前看来，尽管BAT公司纷纷布局并加速AIoT应用落地，但这并不代表这在AIoT的赛道上，他们就拥有了先发优势。AIoT大道其行，那些以深度学习、算法起家的人工智能公司，在战略、技术、产品乃至方案上精准切入AIoT市场，挤进了AIoT战场的队伍，并大有着超越先发玩家的趋势。

在推动AIoT发展的城市大脑、城市规划、医疗健康、工业制造等领域，开启了人工智能在非消费市场之外的更多可能性。

以AIoT在智慧城市中的应用为例，部分人工智能公司以“构建驱动百亿台智能设备的物联网生态系统”的宏伟愿景企业的发展战略，把感知、控制、优化能力赋能给IoT设备，实现物理世界与数字世界的智能物联，并持续打造在城市大脑、供应链大脑、个人设备大脑三大场景的智能物联解决方案。

AIoT是从万物互联到万物智联的过渡，而不少人工智能公司如旷视科技，正在围绕核心AI技术能力，构建AIoT操作系统。从而连接不同行业中的多样化物联设备，打造具备大规模AI计算、模拟、决策能力的控制平台，用软硬结合的解决方案为客户提供闭环的商业价值。

与手机端的Android、iOS不同，这类在时代热潮下诞生的AIoT操作系统，集一站式解决规划、仿真、实施、运营全流程为一体，所聚焦的领域为机器人与物流、制造业务快速集成等，而手机瞄准的则是消费领域。

此外，这类AIoT操作系统还具有生态连接、协同智能和数字孪生三大特性。在生态连接方面，该操作系统作为开放平台，不仅能够连接公司自身生产的机器人，还能连接生态合作伙伴的所有的设备;在协同智能方面，该操作系统在路径规划、库维优化、负载均衡、作业调度层面提供了大量优化算法，以适配不同的业务场景。

而至于在数字孪生方面，此类AIoT操作系统做到了真实的物理世界和数字化世界完全一致，并通过将设计、仿真、实施、运行，整合为同一套贴近业务，且能直接应用于生产作业的系统。把方案和算法统一建模，全链路系统性支持，让整个过程有机且整体，从而实现所画即所得的连接和智能。

当然，除了构建AIoT操作系统，研发智能物联硬件设备也是实现AIoT应用的关键组成。具体看来，智能物联硬件设备将智能技术嵌入在物联基础设施中，可在前端完成对核心数据的抓取、分析，是解决行业细分场景痛点问题，帮助用户实现智能化升级最稳定、高效的手段之一。

基于以上特性，不少人工智能公司纷纷立足城市管理、楼宇园区、教育、金融、零售等行业，先后推出了一系列业内领先的智能物联硬件产品，包括人脸识别摄像机、人脸识别闸机等等，为用户实现降本增效的价值创造。

结语：总结来看，AIoT当前虽仍处于发展初期，但其蕴藏着无穷的应用潜力，将为我们创造一个高度智慧化的未来世界。

现在，人工智能、物联网和云计算作为万物智联的核心驱动力，仍需产业间和国家政策层面持续扩大投入和扶持力度，以更好的促进彼此之间的融合发展，形成完善、高质量的AIoT建设体系，壮大AIoT产业，为智慧城市、智慧经济的发展输送旺盛动力。