AIoT发展驶进快车道，生态链玩家都在聚焦什么？

伴随万物互联的推进，数以百亿甚至千亿设备接入网络。据麦肯锡预测，到2025年，全球AIoT市场规模将达到11.2万亿美元。在此背景下，AIoT生态链玩家都在聚焦哪些话题？在“2022国际AIoT生态发展大会”大会上，来自AIoT生态链不同环节的嘉宾，围绕数字孪生技术、边缘人工智能、一站式云平台、扫地机器人、IoT服务架构软件、创新园生态等话题做了精彩分享.

微软管震：数字孪生的四个技术层次

微软中国首席技术顾问管震

“按照百科的定义，数字孪生是物理世界到数字世界的投射，并且以大屏的形式投射出来。只投射到大屏上不是数字孪生，若数字孪生仅限于此，就没有生命力。”根据管震的理解，数字孪生不仅以大屏形式投射，还有交互与处理的关系，他把数字孪生技术分为四个层次。
第一，映射。映射可进一步展示细节数据，该过程是AIoT领域极其重要的组成部分。物理世界到数字世界的映射是有条理的，比如直升机做映射时，它的零件可拆出且具有ID号，ID能正确反映在零件生产中所处的位置。
第二，交互。生产过程发现某个零部件有暇疵，就需对它做进一步操作。数字孪生不但能看到“发生了什么？”，还能与它形成交互，这包括人和机器、机器与机器的交互。
第三，建模。先在Github平台上定义建筑、能源等模板，实际应用时再在模版基础上做修改。如果要增加计算、推理模块，使其能在运算后得出结果，只需把某模块改成指向类开放模型接口。
第四，演绎。以数字孪生结合案例为例，MCS和PGC均有数字孪生技术，通过统一语言把MCS、PGC与微软结合，能实现1+1＞2的效果。具体表现是生产流程中各项工序的实时体现。

英特尔张宇：边缘AI有三个阶段，我们还处在山脚

英特尔中国IoT事业部CTO张宇

边缘人工智能(AI)应用正集中在推理阶段，AI网络模型的训练仍依赖数据中心的训练服务器，这就不可避免地限制了模型更新的频率，而工业物联网等领域有着快速更新模型的需求。“边缘训练往往利用异常的样本进行训练，在正常产线上可供训练的带有瑕疵的样本数量非常有限。因此，‘如何通过增强训练等手段来增加训练样本的数量’以及‘如何利用联邦学习等方法来保护数据隐私，在这些保护隐私的前提下来完成模型训练的工作’，都是边缘训练阶段需要考虑和解决的问题。”张宇表示。
目前的AI方案非常依赖于人的参与，虽然可利用大量的数据及巨大的算力来完成模型训练工作，但网络模型的结构还需要人来进行设计。在这个阶段，AI系统将能够根据对人的意图的理解，自主地设计和选择适宜的AI网络模型，利用适宜的数据来训练这些网络模型，同时能够自主地实现模型的部署与更新。
边缘AI的发展将沿着边缘推理、边缘训练到自主学习的轨迹发展，张宇比喻说：“如果我们用攀登珠穆朗玛峰来进行类比，边缘推理只是让我们站在了珠穆朗玛峰的山脚，而实现的边缘训练相当于我们达到山腰，也只有完成了自主的学习，才代表我们站在了高山之巅。”

亚马逊云科技余道敏：端AI算力不断提升，AIoT服务打通端到云

亚马逊云科技中国区商用市场事业部华南区总监余道敏

据数据统计，边缘基础设施的计算和存储支出将达212亿美元，70%的企业将在物联网边缘运行不同程度的数据处理，50% 以上部署新 IT 基础设施的企业将部署在边缘。余道敏认为，物联网设备的激增使得联网设备数据不断产生，企业2023年实现转型的首要任务是收集和分析这些数据。
伴随物联网时代的推进，数以百亿甚至千亿的设备接入网络，物联网市场规模也日益扩大，物联网设备数据将助推各行业发展。端的智能化降低了物联网设备数据运营支出，推动企业业务增长成为企业变革的主要动机。部分企业将智能物联应用在能源管理、远程医疗、车联网、库存追踪、智能家居领域，来提高生产力、作物产量。
他指出，AIoT服务可有效并快速打通端到云。端AI的算力在不断提升，随着应用场景的智能化、复杂化，大量AI能力还要靠云来实现，数据采集到云上做训练，训练好之后又返给端，端这边有更多的智能性。

敢为软件沈东：一站式研发云平台能解决AIoT核心痛点

敢为软件董事长沈东

物联网能力碎片化，整合难度大，无法提供端到端解决方案。另外，物联网应用开发门槛高、周期长、扩展性差，综合成本无法控制。这使得IoT企业面临交期不可控、投入巨大，产品无法复用、重复开发，人员变动大的痛点。
为了解决AIoT行业核心痛点，敢为软件发布了“敢为云”一站式解决方案。据沈东介绍，“敢为云”分为三层：第一层是“敢为·磐石”物联网连接平台，提供IoT业务全链路解决方案，支持多种通讯协议，构建统一物模型，提供设备状态监控、规则引擎以及全生命周期管理等。第二层是“敢为·瀚海”低代码应用开发平台，用户可以通过“拖、拉、拽”快速搭建各类场景的智能化应用平台，支持完整的代码开发环境。第三层是“敢为·晨星”大数据可视化管理平台，接入、处理、控制、管理和展示数据，提供大数据可视化和业务管控可视化的交互展示开发服务。

全志科技李震：扫地机器人市场不会有大规模价格战

全志科技泛运营商客户事业部总经理李震

2022年初以后，消费电子产品销量急剧下滑。不过，扫地机器人需求依旧旺盛，预计到2024年，全球智能扫地机销量将达2700万台。在李震看来，中国扫地机公司在海外的竞争力很强，因为扫地机器人在中国最先出现智能化。以前国外扫地机主要是非智能，而中国企业均可提供智能、非智能产品，且售价仅是国外扫地机的一半。
扫地机器人可胜任类似钟点工的职责，还可胜任安防监控、AIoT家庭网关的职责。扫地机在中国市场将有以下技术路径：1.往机器人方向发展，扫地机要做移动机器人底盘；2.会应用到汽车技术，具备初级自动驾驶避障功能。
目前，扫地机市场没有形成寡头垄断局面。李震认为：“如果电子部件在整个产品中占比在80%-90%以上，剩下的结构件、其他部件占比很小，该产品可能会迅速铺开，要么被寡头垄断、要么山寨成风。但扫地机更大的成本在电机、智能化、软件方面。另外，主流扫地机目前的售价超过1000元人民币，品牌厂家要做到一个增长、稳定的行业壁垒，甚至考虑将来上市的情况，就会把规模盈利设到一个合理的水平，这个水平可能是10%，不会引发大规模的价格战。”

智慧湾科技蔡锦江：从卖产品到卖服务，物联网蝶变进行时

智慧湾科技CEO蔡锦江

“物联网行业有以芯片或方案、操作系统为主业的技术型公司，还有以社区服务和生活服务等为业务的服务型公司，然而后者目前还未有较大的成功案例。”在蔡锦江看来，这类服务的市场规模相当大，不做整合就很难落地商用。另外，市场服务所集聚的内容和知识体量，并非一家公司就能打包整合好生态。
能否从生态化或者社会化的分布式来走？对此，蔡锦江介绍说：“智慧湾科技物联网服务架构可帮助解决这个问题。这是物联网跨行业互联互通的架构软件，支持一网承载，共建物联网商业生态，支持智能硬件（人、家、车）、场景、应用、服务的解耦与互联互通超连接能力。”
据悉，智慧湾织综物联网服务架构软件源自华为OpenLife平台，具备快速接入、灵活部署、简化设计、利旧设计、服务运维的技术特点。其商业生态布局包括：全屋智能、智慧园区、智慧社区、数字乡村、数字政府、商业综合体。亮点有全屋智能的生态可接入汽车，智慧厨房的核心基础能力支持跨品牌产品生态场景打造。

香港科技园姚庆良：构建创新园新生态，打造中小企业培育孵化圈

香港科技园公司再工业化高级总监姚庆良

香港正朝着国际创新科技中心的目标迈进。香港科技园公司致力于构建创新园生态，打造香港特区的中小企业培育孵化圈，为创科企业提供人才、资源及基础建设的支援。香港科技园公司由沙田园区、创新园区（大埔、元朗及将军澳）组成，致力于从“研发到制造”全面完善创科生态圈。
据姚庆良介绍，沙田园区面积约40万㎡，园内企业超过一千家，员工人数2万以上。该园区见证了独角兽公司的成长，也为一些企业协助引进过投资；创新园总面积超过200万㎡，园区聚集着不同类型的企业，比如将军澳创新园的数据技术中心，大埔创新园的李锦记、美心食品厂，元朗创新园的药厂等。
以前，香港科技园只为企业提供建厂土地，2020年开始推出创业培育计划，协助创企从产品概念、原型到成立公司的发展，还助力计划融资上市的园区企业加速全球进程。姚庆良表示，随着香港工业“从研发到制造”的需求越来越多，“创新园加入了科技元素，打造了GMP/精密制造/医疗用品/数据技术/先进制造业中心。此外，微电子中心将于2024年投产，将满足打样或小批量试产需求。”