中国AIoT产业洞察

工业互联网关键核心技术是对工业互联网技术系统功能、性能、可用性和可靠性起决定作用的独特技术体系。

1.洞察 1：智能物联 AIoT 2.0 进入跃升期，多技术交叉融合驱动产业新一轮增长

目前，我国物联网连接数已超过 23 亿，智能物联 AIoT 的发展正从1.0 时代迈入2.0时代。我国代表“物”的移动物联网终端用户数已经超过代表“人”的移动电话用户数，成为全球主要经济体中率先实现“物超人”的国家。据 GSMA 预计，到2030 年我国移动物联网连接数达到 35 亿。 通感一体化将通信与感知功能融合，通过集成通信基站、卫星通信和定位、无人机等关键基础设施，形成一个协同的网络系统，提供无缝的通信和高精度感知服务。5.5G和6G 演进的核心特征之一是通感一体化。传统的通信基站可以提供高速率、高可靠的通信手段，但感知能力尚不足，而 5.5G 基站通过频率提升、天线和射频通道数量增加等方式，提升通信性能的同时增强感知能力。

通感一体网络（Integrated Sensing and Communication）是用同一张网络实现通信和感知功能，整个通信网络可以作为一个巨大的传感器，通过从无线信号中获取距离、速度、角度信息，可以提供高精度定位、手势捕捉、动作识别、无源对象的检测和追踪、成像及环境重构等广泛的新服务 。另一方面，感知所提供的高精度定位、成像和环境重构能力可以帮助提升通信性能，例如波束赋形更准确、波束失败恢复更迅速、终端信道状态信息（Channel State Information）追踪的开销更低 ，实现“感知辅助通信”。

“通感智值一体化”的核心特征，是将传感、通信和计算能力深度打通，在算网等基础设施之上，通过软件动态按需配置网络功能，实现通信、计算、AI、感知、大数据和安全等能力的一体融合，实现 XaaS；同时，结合价值分配和交易的相关技术与基础设施，实现个体间的网络连接、信息交换和资源调配从“中心化”向“分布式”演变，进而推动物理世界的众多基础设施通过全球社区中个体的大规模协作。“通感智值一体化”将实现多个功能之间的相互协作、资源共享，追求信息感知的分布性、智能控制的自适应性、系统整体的协调性，最终提高综合应用和服务的智能化和价值化水平。

基于“通感智值一体化”的智能物联 AIoT 2.0 适应了数字经济的发展要求和技术融合的升级趋势，将带来巨大的经济效益和社会效益，自身也将从此中获益，启动新一轮强势增长。AIOT 是人工智能与物联网融合，IoT 是 AIOT 的基础设施，其无所不在的传感器和智能终端将实现人－机－物互联，实时获取大量应用数据，是数据来源和运行基石。

2.洞察 2：蜂窝、卫星、以太网多网融合发展，5.5G/ RedCap商用为AIoT 持续注入强劲动力

2023 年，宽带物联网（4G/5G）连接数达到 13 亿，成为连接蜂窝物联网设备中份额最大的技术。主要包括广域用例，它们需要比大规模物联网设备支持更高的吞吐量、更低的时延和更大的数据量。支持 10Mbps 下行链路和 5Mbps 上行链路速率的LTE Cat-1设备正在被广泛用于各类用例。宽带物联网将随 RedCap 的引入得到进一步加强。到2028年底，预计近 60%的蜂窝物联网连接将是宽带物联网连接，其中4G 连接占大多数。随着5G新空口（NR）在新旧频谱中的引入，该部分的数据吞吐速率将大幅增加。

5G-A，既 5.5G，在网络速度、延迟、连接数等方面实现显著提升。5G-A 将进一步提高网络吞吐量，实现毫秒级超低延迟，同时支持更多设备的同时连接。这将使得5G-A能够满足更为复杂和多样化的应用场景需求，如自动驾驶、远程医疗、工业4.0等。5G-A将在以下场景快速推广应用： 1) 实时沉浸体验：5G-A 将支持更高质量的视频传输，如8K 视频流，以及更丰富的沉浸式体验，如 XR（扩展现实）应用，为用户提供仿佛身临其境的体验。2) 智能上行：5G-A 将增强网络的上行能力，支持高清直播、远程监控等需要大量数据上传的应用。 3) 工业互联：5G-A 将进一步推动工业自动化和智能制造，通过低延迟和高可靠性的网络连接，实现工厂内的设备互联和智能控制。4) 通感一体：5G-A 将集成通信和感知功能，支持如自动驾驶车辆的环境感知和决策制定。 5) 千亿物联：5G-A 将支持大规模的物联网部署，实现智慧城市、智能农业等应用，通过大量的传感器和设备收集和交换数据。 6) 天地一体：5G-A 将整合地面网络和卫星通信，提供全球范围内的无缝覆盖，支持偏远地区的通信和监测。 2024 年被视为 5G-A 的商用元年，全球多个国家和地区的运营商已经开始部署5G-A网络，并在多个城市实现商用。

edCap 在 2024 年将迎来爆发式增长，实现连接数超千万，单价有望于年底前降至百元上下5G 时代的物联网技术更加细分。eMBB、mMTC 和 uRLLC 这三大场景都适用于物联网。eMBB 可用于高速率的物联网，mMTC 专为海量的低速物联网设计，uRLLC 则用于超低时延高可靠的确定性物联网。为了弥补中速物联网标准的缺失，在5G-A 阶段又引入了RedCap（又叫轻量化 5G），目标是取代 4G 的中速物联网技术 eMTC。目前，运营商最大规模开通并积极打造应用落地的 5G 技术，正是 RedCap。

2024 年，RedCap 网、端、用均已具备成熟商用的基础。例如智能手表、口袋路由器和物联网设备。第二批 RedCap 设备正在开发中，它们将与使用LTE Cat-1 的低成本物联网设备展开竞争。

当前 RedCap 芯片已商用 3 家（海思、高通、展锐），2024 年底预计新增5家商用（MTK/翱捷/必博/摩罗/移芯）；模组已商用 10 款（海思系5 款：鼎桥/雁飞/利尔达/智芯/中移物联；高通系 4 款：移远/美格/广和通/有方；展锐系1 款：移远）；终端已商用30 款。 运营商提高物联网价值需要做大连接规模。RedCap 预计可达十亿级连接规模，连接单价预计为 NB-IoT 的 10～100 倍。蜂窝物联发展的一般特征是2 年突破千万，模组价格降约 40%；3-4 年突破 1 亿连接，模组价格降约 60%；5 年时间进入顶峰，代际价格有望拉齐。2024 年预计将达到上百万用户规模，2026 年有望累计突破1 亿连接。

3.洞察 3：生成式 AI 进入工业级应用爆发期，带动相关产业稳步增长

人工智能的发展从深度学习时代进入到大模型时代，大规模预训练模型的参数量呈现指数级上升，需要高性能算力的支撑。目前，大规模预训练模型训练算力是以往的10到100 倍，当前主流生成式 AI 模型的训练广泛使用到英伟达Tensor Core GPU 芯片，如微软斥资数亿美元购买数万颗英伟达 A100 芯片以帮助 Open AI 打造ChatGPT。人工智能预训练模型的开发对于云服务有较大需求，AI 云服务可以提供人工智能开发模块，通过多元化的服务模式，降低开发者的开发成本和产品开发周期，为模型开发提供 AI 赋能。典型案例如亚马逊 SageMaker，其可提供图像分析、语音处理、自然语言理解等相关服务，使用者无需了解参数和算法即可实现功能的应用。百度飞桨EasyDL零门槛 AI 开发平台提供图像分类、物体检测、文本分类、声音分类和视频分类等功能，实现一站式自动化训练，降低 AI 定制开发门槛。

生成式 AI 基于海量训练数据和大规模预训练模型，自动生成创建文本、音频、图像、视频以及跨模态信息。自 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，全球爆发生成式AI 热潮，诸多科技类企业纷纷推出生成式 AI 模型、产品和相关底层基础设施及服务。生成式AI 持续推动人工智能的创新与商业化落地进程，也带动产业链相关企业快速发展。根据 IDC 测算，国内智能算力规模正在高速增长。2023 年中国智能算力规模达到414.1 EFLOPS，预计到 2027 年将达到 1117.4 EFLOPS（基于FP16 计算）。2022-2027年期间，中国智能算力规模年复合增长率达 33.9%。

IDC 预测，中国 AI 服务器市场需求将实现大幅度上升，2023 年，中国人工智能服务器市场规模达 91 亿美元，同比增长 82.5%，2027 年将达到134 亿美元，五年年复合增长率为 21.8%。从工作负载来看，2023 年，大模型的兴起推动了训练服务器的增长速度。数据显示，2023 年国内训练工作负载的服务器占比达到58.7%。随着训练模型的完善与成熟，模型和应用产品逐步进入投产模式，处理推理工作负载的人工智能服务器占比将随之攀升。IDC 预计，国内到 2027 年用于推理的工作负载将达到72.6%。

4.洞察 4：DePIN 去中心化基础设施网络、DeGEN去中心化能源网络等成为 AIoT 2.0 重要支撑，赋能价值挖掘和回报

DePIN 项目的结合体（WEB3+AIoT=DePIN）是备受关注的新兴领域，它代表了分布式物理基础设施网络的未来发展趋势。DePIN 代表的新基建能够涵盖任何物理设施，如电信网络中的通讯热点、算力网络中的服务器、存储网络中的存储空间，或能源网络中的太阳能电池板等。DePIN 运营以“人人建设，人人受益”的理念，采用去中心化的方式，由世界各地的个人和公司共同建设，让每个人和公司都能够使用。建设者和贡献者将获得DePIN 网络的一部分所有权和经济激励作为回报。 虽然目前 DePIN 只是 Web3 当中的一个新兴领域，但是正在逐渐走向主流，增长潜力巨大。根据研究机构 Messari 估计，DePIN 整体行业目前的规模约为2.2 万亿美元，到2028 年有望增长到 3.5 万亿美元，将相当于当前 Web3 整体市场市值的3 倍。

5.洞察 5：工业互联网平台转变发展思路，精细化运营和行业纵深化发展成为趋势

自工业互联网的概念开始爆火起，产业曾幻想其能够破解工业领域“隔行各如隔山”的难题，摆脱一个一个做项目的“脏活累活”困境，然而冰冷的事实摆在眼前，工业互联网平台商自身尚无法解决“订单难拿、利润难挣、账款难收”等挑战，如何盈利将是未来长期需要思考的问题。

工业互联网关键核心技术是对工业互联网技术系统功能、性能、可用性和可靠性起决定作用的独特技术体系。我国高度重视关键核心技术创新，工业互联网领域涌现出了一批国家级企业，在 5G+工业互联网、工业人工智能与工业大数据等核心技术方面取得了进展。但西方工业强国对我国工业互联网关键核心技术围追堵截，导致我国工业互联网核心技术“卡脖子”和断供风险与日俱增。我国 95%以上的高端可编程逻辑控制器（PLC）和工业网络协议、90%以上的高端工业软件市场被国外厂商垄断，50%以上的工业互联网平台采用国外开源架构，工业互联网安全技术体系脆弱，数据、平台、安全等方面的产业技术空心化问题突出。随着工业互联网应用的不断普及和深化，其关键核心技术创新复杂性上升，安全性、可控性问题更加紧迫和突出。

工业互联网处在技术创新爆发期，有很强的包容性和生态化特征。从全球范围看，技术体系处在快速发展和持续迭代的过程中，以美国、德国和中国为代表的国家在工业互联网技术架构体系方面持续迭代，网络、平台、协议、技术标准体系不断升级，微服务技术、低代码技术的内置加速，技术创新与融合推动了工业互联网技术的跃升。从工业互联网技术发展的总体趋势看，不断涌现的 5G、大数据、人工智能、区块链、数字孪生、元宇宙等新技术，快速融入工业互联网技术体系，为工业应用问题解决提供了全新的技术方案和工具。5G+工业互联网、工业互联网+区块链等新兴技术很可能对原有的技术产生系统性的重构与颠覆。开源社区和生态是工业互联网发展的重要支撑，对于加速工业互联网技术创新与迭代具有十分重要的作用。当前不少国家级双跨平台就是以开源平台软件为基础进行的二次开发。场景化裂变和驱动加速以及开源社区为工业互联网前沿引领技术的跨领域融合提供了重要通道。

工业互联网产业链是新基建的重要组成部分，它通过整合先进的技术与服务，为传统工业的转型升级提供了强有力的支持。随着技术的不断进步和市场需求的日益增长，工业互联网产业链将在未来工业发展中扮演更加关键的角色。现阶段工业互联网平台企业盈利难，其原因主要是行业仍处于初级阶段，要么是投入成本太高，要么是产出价值太低，导致投入产出比不够高，没有更多客户为此买单。一般与定制化程度高、学习成本高有关系。改进方法不是要求厂商开展价格战，而是提高产品标准化水平、广泛开展行业培训让更多人学会使用平台工具。随着客户增多，平台的边际成本将逐步降低，进而吸引更多客户部署平台，产生良性循环。一方面可能与企业的阶段式布局有关系，比如首先完成的设备物联，实际价值自然没有利用数据实现分析决策的价值高；另一方面，由于工业各垂直细分领域都有各自的 know-how，部分跨行企业要充分理解工业知识的确存在难度，需要时间积累经验。