2025中國智能物聯網發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)報告

中國智能物聯網發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)匯報人：

工業(yè)互聯網與物聯網研究所池程2025.04.25數字基礎設施I建設者I運營者I創(chuàng)新者目錄010203DIRECTORY現狀與趨勢機遇與發(fā)展挑戰(zhàn)與建議P·2

2025-5-9智能物聯網定義AI

+IOT

=AI

oT智能物聯網（AIoT），

即人工智能技術與物聯網

技術融合的技術體系

物聯網中的傳感器為人工智能算法訓練提供不同維度的海量數據信

息

，

讓算法更加接近人類的學習和決策模式。

人工智能的介入讓物聯網有了連接的

“大腦”

，

使物聯網具備決策

能力

，

最終形成一套互聯互通的智能化生態(tài)體系。智能物聯網的概念內涵

n智能物聯網：

人工智能

（AI）

技術與物聯網

（IoT）

基礎設施的結合

，

通過物聯網產生、

收集海量數據

，

存儲于云端或邊緣端

，

再利用大數據分析和人工智能實現萬物數據化、

萬物智聯化。

智能物聯網的本質

，

即破除傳統(tǒng)IoT及AI應用壁壘

，

打通實現體系

內的

“數據上行”和

“知識下行”

，

完成“端到端”的應用閉環(huán)。

數據上行：

實現全面感知與數據采集。

知識下行：

實現智能化分析與決策。智能物聯網內涵Artificial

Intelligence

Internet

of

Things

Artificial

Intelligence

of

ThingsIoT局限性AI局限性

數據上行決策執(zhí)

行學習感知知識下行智能物聯網是萬物互聯到萬物智聯演進的路徑

n傳統(tǒng)的物聯網是通過有線和無線網絡

，

實現物-物、

人-物之間的相互連接

，

而智能物聯網不僅要互聯互通

，

還要打通頂層應用服務之間的連接和數據的互通

，

實現自主智能的決策分析

，

進而實現萬物之間的智慧融合。特點泛在智能感知利用感知資源

，

產生多模態(tài)感知數據

，

通過機器學習和深度學習實現對目標行為準確感知情景自適應通信從網絡數據中提取情境信息

，通過自適應機制實現情境適配的低成本、高效通信物聯網終端智能針對受限環(huán)境設計相適應的輕量級深度學習模型分布式群體智能分布式環(huán)境下實現多智能終端協(xié)作增強學習云邊端協(xié)同計算將邊緣計算技術引入物聯網

，

形成

“端

—邊—云”協(xié)同計算的智能物聯網體系架構利用智能計算技術

，

對海量的跨地區(qū)

、

跨行業(yè)

、

跨

部門的數據和信息進行分

析處理利用RFID、條形碼、傳感器等感知

、

捕獲

、

測量技術

隨時隨地對物體進行信息

采集及獲取通過各種通信網絡與互聯網的融合

，

將物體接入信

息網絡

，

隨時隨地進行可

靠信息交互和共享例：無人物流——通

過泛在設備、

高效網

絡、

智能分析構建取

貨無人化、

分揀自動

化、

出貨智能化、

配

送無人化的自主全流

程作業(yè)例：物流全環(huán)節(jié)感知——為物流品植

入傳感芯片，

實現

包裝、

裝卸、

堆棧、

運輸、

配送等全環(huán)

節(jié)設備的互聯感知物聯網特征優(yōu)勢oT特征優(yōu)勢智能化處理分析數據采集多維化數據采集實時化滿足差異化需求實現泛在化應用數據處理邊緣化全面感知設備廣泛互聯智能處理實時精確傳遞信息互聯互通可靠傳輸AI全球主要經濟體持續(xù)強化智能物聯網戰(zhàn)略布局

n全球各主要經濟體通過頂層戰(zhàn)略引導

，

逐步推動智能物聯網技術融合、

產業(yè)發(fā)展、

技術創(chuàng)新。以技術創(chuàng)新驅動產業(yè)發(fā)展日本規(guī)劃社會5.0

：依靠分布廣泛的感應器和物聯網

，獲取大量的環(huán)境信息、機器運轉情況、個人信息等數據

，然后再通過超

人力的AI分析韓國《物聯網基本規(guī)劃》

：提出成為“超聯數字革命領先國家”的戰(zhàn)略愿景

，通過物聯網產品及服務的開發(fā)

，打造安全、活

躍的物聯網發(fā)展平臺重點布局智能機器人領域應用法國2030投資計劃（2021.10）

：投資8億歐元發(fā)展機器人產業(yè)

，制造結合人工智

能技術的機器人德國高科技戰(zhàn)略2025：在2026年之前每年提供約7000萬歐元的資助

，推動智能機

器人在工業(yè)-醫(yī)療、物流等領域的應用。高度重視對人工智能能力的提升《促進創(chuàng)新和發(fā)展物聯網法案》（2020.1）

：

要求美國商務部牽頭組建聯邦物聯網工作組

，促進物聯網新興技術創(chuàng)新發(fā)展

，提升人工智能

和先進計算能力國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃（2023.5）：提出增強人工智能系統(tǒng)的感知能力

，開發(fā)功能更

強大、可靠的機器人等優(yōu)先扎略成立人工智能研究中心：投入經費超5億美元

支持25個國家級研究中心

，支持人工智能橫

向、縱向多維發(fā)展瞄準邊緣計算推動感知端智能《歐洲數據戰(zhàn)略》（2020.2）：到2027年

開發(fā)通用歐洲數據空間和互連云基礎設施

，強調抓住邊緣計算、

5G

和物聯網帶來的新機遇下一代物聯網（

NGIoT）

戰(zhàn)略研討（2021.3）：構建可信的物聯網和邊緣計算

平臺以及編排機制來支持下一階段的數字化《歐盟物聯網研究、創(chuàng)新和部署優(yōu)先事項白

皮書》（2022.1）

：重點涉及人-物交互（數字孿生、增強物聯網）

、可持續(xù)物聯網

等智能方向開放創(chuàng)新我國高度重視物聯網發(fā)展

，

政策為邁向“萬物智聯”正式定調n國家高度重視物聯網產業(yè)發(fā)展

，

先后發(fā)布系列政策文件

，

推動物聯網產業(yè)從“萬物互聯”

向“萬物智聯”轉變。

2024年9月工信部首次提出推進移動物聯網“萬物智聯”發(fā)展的戰(zhàn)略部署和任務要求。加快5G網絡與千兆光網協(xié)同建設

，

深入推進IPv6規(guī)模部署和應用

，

推進移動物聯網全面發(fā)展。提高物聯網在工業(yè)制造、

農業(yè)生產、

公共服務、

應急管理等領域覆蓋水平,增強固移融合、

寬窄結合的物聯接入能力?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》建設高速泛在、

天地一體、

集成互聯、

安全高效的信息基礎設施

，

增強數據感知、

傳輸、

存儲和運算能力。

推動物聯網全面發(fā)展

，

打造支持固移融

合、

寬窄結合的物聯接入能力。“二十大”報告加快發(fā)展物聯網

，

建設高效順暢的流通體系

，

降低物流成本?！?/p>

“十四五”數字經濟發(fā)展規(guī)劃》《物聯網新型基礎設施建設三年行動計劃（2021-2023年）

》2021.09打造支持固移融合、

寬窄結合的物聯網接入能力

，

加速推進全面感知、

泛在連接、

安全可信的物聯網新型基礎設施建設

，

加快技術創(chuàng)新

，

壯大產業(yè)

生態(tài)

，

深化重點領域應用

，

推動物聯網全面發(fā)展。《

“十四五”信息通信行業(yè)發(fā)展規(guī)劃》

2021.11打造支持固移融合、

寬窄結合的物聯網接入能力

，

加速推進全面感知、

泛在連接、

安全可信的物聯網新型基礎設施建設

，

加快技術創(chuàng)新

，

壯大產業(yè)

生態(tài)

，

深化重點領域應用

，

推動物聯網全面發(fā)展。工業(yè)和信息化部發(fā)布的物聯網產業(yè)發(fā)展相關政策文件《關于關于推進移動物聯網“萬物智聯”發(fā)展的通知》到2027年

，

構建高低搭配、

泛在智聯、

安全可靠的移動物聯網綜合生態(tài)體系。2023.022022.102022.032021.03國家層面發(fā)布物聯網產業(yè)發(fā)展相關政策文件《數字中國建設整體布局規(guī)劃》2024.09（209-2015年）萌芽期l核心AI硬件涌現l從算法和用戶需求出發(fā)

，

實現算法與

硬件解耦

，

打造標準化硬件單品。（2016-2021年）蓄力期l“云邊端”產品體系重構;

·l

形成一整套覆蓋

“云-邊-端

”的AI0T軟硬一體化產品組合。（2021-2025年）增長期lAI

OT產業(yè)鏈全面開放;l實現

“硬件標準化

”和

“

算法充

分供給

”

，

全面激發(fā)AIT產業(yè)生態(tài)

創(chuàng)新。（2026~）成熟期l“萬物智聯”全面實現l通信、

感知、

智能和價值深度融合，全面實現

“通感智值一體化”發(fā)展。自研AI開放平臺提高算法能力大量AI智能單品單品短閉環(huán)2025

時間200920152021AI

oT產業(yè)賦能作用持續(xù)增強

，

已邁入產業(yè)增長期關鍵階段n目前智能物聯網正處在產業(yè)增長期的關鍵發(fā)展階段

，AI

OT產業(yè)鏈全面開放

，

正在推進從“萬物互聯”向“萬物智聯”發(fā)展。主動智聯階段產品大閉環(huán)階段互聯智能階段高度定制化解決方案全球范圍內的數據跨境流動規(guī)則開源和組件化成熟云邊端的軟硬件產品組合算法的自動化下發(fā)與升級降低算法生產和部署成本加速算法生產的標準化和規(guī)模化智能物聯網發(fā)展歷程邊緣計算盒子AI模組智能物聯網市場規(guī)模高速增長

，

具有較高的發(fā)展?jié)摿?/p>

n據統(tǒng)計

，

2023年我國智能物聯網市場規(guī)模為11868億元

，

其中消費級市場規(guī)模為4433億元

，

企業(yè)級市場規(guī)模為3380億元

，

公共級市場規(guī)模為4055億元

，

發(fā)展增速持續(xù)領先全球水平

，

未來仍將保持較高的市場規(guī)模增長。隨著大數據、

AI、

通信、

感知技術融合

，

智能物聯網產業(yè)啟動了新一輪強

勢增長

，

將帶來巨大經濟和社會效益

，

未來仍將繼續(xù)保持較高的增長潛力和

發(fā)展活力

公共級AI

oT市場規(guī)模4055億元2023年

消費級AI

oT市場規(guī)模4433億元2023年

企業(yè)級AI

oT市場規(guī)模389億元2016年3380億元2023年23.49%15.50%435323845633295760877045116.05%14.56%9.00%8.00%22597.8419726.286463417.

13%10.00%16998.74全球AIoT市場規(guī)模（億元）中國AIoT市場規(guī)模（億元）全球AIoT市場規(guī)模增長率中國AIoT市場規(guī)模增長率800007000060000500004000030000200001000001761億元2016年440億元2016年5875815.09%9.50%0.250.20.

150.10.050資料來源：

I

DC及智次方研究院整理制圖16.50%5366011.05%19.96%13.20%16.73%11.00%9272.32

10823.906259.467729.6612610.

1014513.2348321以智能家居為例，

智能傳感器是智能家居系統(tǒng)的核心組件之一，

通過感知環(huán)境和用戶行為

,

為智能家居提供了強大的功能支持和智能化

體驗：?

環(huán)境感知與自動化控制?

智能安防管理?

能耗監(jiān)測?

睡眠監(jiān)測?

語音控制?......智能傳感器原理感知與通信加速融合

，

構建起全覆蓋的智能基礎設施

智能傳感器能夠滿足多場景的應用需求AI技術逐漸向邊端下沉

，AI不僅僅只是在云端進行數據分析

，也能夠在本地進行初步處理

，從而減少延遲

，提高響應速度。AI“智能邊緣”的發(fā)展使得傳感器能夠更好地適應復雜多變的環(huán)境

，滿足各類應用需求。人工智能與物聯網的深度融合（AI

oT）

催生了具有自主學習和優(yōu)化數據處理能力的智能傳感器。通過算力算法從中心向邊緣側的下放

，智能傳感器自主完成對實時元數據的檢查、

診斷和校準

，優(yōu)化數據質量

，

自主完成數據分析

，執(zhí)行決策反饋。n基于AI與傳感器深度融合

，

特別是機器學習和深度學習技術的進步，n未來智能傳感器將朝著集成化、微型化、

低功耗化的方向加速演進，顯著提升了傳感器的準確性、

靈敏性和適應性。并與邊緣AI形成更加緊密的融合

，推動人工智能模型不斷迭代升級。AI賦能智能傳感器自主學習能力外部網絡/

系統(tǒng)傳感單元1傳感單元2.

.

.

.

.

.傳感單元n信號調理數據處理數據存儲智能計算單元接口單元通信技術多樣化發(fā)展

，

構建起“通感算智”一體化網絡n隨著人工智能技術在網絡中的不斷深入應用

，

未來通信網絡也朝向內生智能和智算一體演進

，

通感算智將成為未來無線網演進中的重要趨勢。通感算智一體化網絡：

具備物理—數字空間感知、

泛在智能通信、

智能計算與

感知功能：

可為分布式算力的最優(yōu)化調度決策提供決豐

的能先

信息

，進一步提高了算力網絡的泛在計算能力。

通信功能：

可有效輔助網絡實現多節(jié)點協(xié)作感知

，拓寬感知的廣度

，

增強感知能力；

實時共享的分布式算力：

可對感知數據進行定制化的特征抽取及信息融合

，

將原始感知信息轉化為可被終端或

用戶直接理解的意圖及語義信息；

計算能力分布在網絡的各個節(jié)點

，

可根據需求動態(tài)調配

，支持感知數據的實

時處理和復雜任務的智能決策占比兩成?

2G?

3G?

4G（含CAT1~M）

?

5G?

6G?根據LoRa聯盟發(fā)布最新數據

，

2024年全球已部署超過3.5億個搭載LoRa芯片的終

端階段和690萬個搭載LoRa芯片的網關。?

據IoT

Analytics數據

，截至2024年底

，

全球蜂窩物聯網連接數達到突破40億大關

，

其中Cat.1

bis表現突出

，

增速高達100%。NB-IoT、

CAT1平分秋色

LoRa、

Sigfox0101010101010101通感算一體化核心云網占比六成?Wi

Fi?藍牙?RFID/NFC?UWB?Zigbee/Z-wave基站通感算一體化終端3.低功耗廣域網0101010101010101智慧交通智能工廠2.短距離通信三類無線技術分足鼎立1.蜂窩物聯網01010101

010101

101

01010101

010101010100101010101010101國----------------------------------------------------------?通感算一體化邊緣云網移動邊

緣智能服務器核心云服務器邊緣智能計算分布式

智能計

算本報告來源于三個皮匠報告站（）,由用戶Id:349461下載,文檔Id:651409,下載日期:2025-05-13AI能力成為競爭壁壘

，

互聯網公司依托優(yōu)勢布局智能物聯網戰(zhàn)略

聯合百度、英特爾、浪潮、英偉達等單位發(fā)布《

AI

oT智能邊緣

計算網關技術規(guī)范》

，建議了面向物聯網場景的現場級邊緣計

算設備的技術實現和規(guī)約

聯合騰訊AI

LAB、優(yōu)圖實驗室、微信AI團隊、機器人實驗室、

量子實驗室等共同推出智聯網

，

以人工智能+云計算+大數據推

動傳統(tǒng)產業(yè)轉型升級 2020年

，

阿里云IoT、天貓精靈聯合成立

AI

oT創(chuàng)新中心

，整合內部技術能力

，賦能

AI

oT行業(yè)

提供橫跨云、邊、端多個維度的計算服務和AI能力

，包括物聯網操作系統(tǒng)AliOSThings、IoT邊緣計算產品

2020年

，小米將核心戰(zhàn)略升級為“手機XAI

oT”

，始終以智能手機作為硬件核心。

打造智能音箱、路由器、智能電視等多款產品

，打造全品類的AI

oT生態(tài)nAI的初步賦能

，

使得IoT產品越發(fā)成熟

，

不少廠商將智能物聯網提升到了戰(zhàn)略的高度。

深入地探索AI

oT的細分領域

，

基于大數據的延伸

，

不

從入口、連接、生態(tài)三個

層面去構建豐富的產品生

態(tài)

，并以“

Hi

Link

+HiAi”

作為支撐產品生態(tài)的技術

使能騰訊:

組建生態(tài)合作聯盟,AloT技術輸出華為:瞄準智能家居痛點,布局AloT生態(tài)小米:

為每一個設備部署AloT控制模塊阿里巴巴:

投入100億元,全面布局AloT斷深化AI

oT的應用

，

以此搶占AI

oT市場的紅利。目錄010203DIRECTORY現狀與趨勢機遇與發(fā)展挑戰(zhàn)與建議P1·2

2025-5-95G賦能AI

oT構建全場景連接能力

，

支撐中高速物聯場景

n移動物聯網技術持續(xù)演進

，

以NB-IOT滿足大部分低速率場景需求

，

4G滿足中等速率物聯需求和語音需求

，

以5G

RedCap滿足中高速率場景需求

，

以5G滿足更高速率、

低時延物聯需求。

高速率

5GNR

?

智慧城市

中高速率

5G

RedCap

?

工業(yè)傳感

中速率

4G

CAT1

?

共享經濟

低速率

NB-IoT

?

綠色節(jié)能智慧農業(yè)智慧環(huán)保??智慧民生智慧金融??視頻監(jiān)控智慧生活??智慧教育智慧醫(yī)療??平臺數采連接工業(yè)內外網高可靠連接u江西藍星星火有機硅廠綜合運用人工智能、邊緣計算等技術分析建模

，打造智能化工應用平臺

，構建在數字空間構建與物理對象一一映射的數據孿生體。5G與AI

oT融合

，打造智能化工數據孿生體

生產效率提升

設備預測性維護

提升

企業(yè)安全隱患降低移動物聯網為行業(yè)數字化提供全景支持生產全場景的數字化模型跨平臺/跨系

統(tǒng)工業(yè)數采生產環(huán)境監(jiān)

測和分析典型應用連接分布技術邊緣計算構建AI

oT“云-邊-端”協(xié)同能力

，

提升數據的實時處理能力

n邊緣計算通過把AI

oT所需要的數據和計算

，

從云端推廣到邊緣側來實現

，

讓實時數據處理和智能化成為可能

，

減少了對網絡的需求

，

降低計算“

NAYOTA建筑大腦

”是一個物聯網邊緣計算平臺

，

通過主機連接支持

200

多種設備

，

同時利用隱藏在各個位置的傳感器收集數據

，

“建筑大腦

”利用智慧邊緣能力讀取這些數據并

進行決策

，

實現對樓宇設備的智能化控制。

結合人工智能技術

，

對收集到的數據進行分析和

學習

，

以提供更智能的管理策略?！鶕蘒DC

，

2023年將有42.4%的企業(yè)采用邊緣+核心的組合架構建立和運行數據庫，設備架構向

“云一邊一端

"三級架構演進迭代

，

邊緣數據中心將會成為理想的承載基礎設

施去處理更多對時延要求更高的業(yè)務。邊緣云/MEC邊緣網關邊云協(xié)同/邊緣智能邊云協(xié)同/邊緣智能案例：智慧樓宇小盒科技“NAYOTA建筑大腦”“邊云協(xié)同”和“邊緣智能”為核心發(fā)展方向邊云協(xié)同/邊緣智能云邊緣

減少處理延時，

提升響應實時性和決策所帶來的延遲。

經濟高效的智能化改造智慧樓宇小盒科技“NAYOTA建筑大腦”

提升數據價值制造鋼鐵電力醫(yī)療AIoT平臺IOT平臺IaaS行業(yè)

平臺行業(yè)

平臺網絡應用網絡平臺終端手機衛(wèi)星物聯網加快天地一體化網絡建設

，

拓展AI

oT應用范圍n衛(wèi)星物聯網利用衛(wèi)星通信技術

，

能夠將物聯網設備的連接范圍擴展到全球任何一個角落

，

包括偏遠地區(qū)、

海洋、

極地等地面網絡難以覆蓋的地智慧物流配送：

通過星地融合雙模終端

，

在城鎮(zhèn)區(qū)域進行地面蜂窩通信

，

在邊遠地區(qū)進行衛(wèi)星物聯網通信

，

實現運輸車輛及貨物狀態(tài)

的全球無縫回傳和遠程控制。智能電力輸送：

輸電線路既分布在城鎮(zhèn)農村

，

也分布山區(qū)、

戈壁等邊遠地區(qū)。

星地融合物聯網終端

，

可通過地面網絡和衛(wèi)星物聯網

，

實現電力線路參數的全域無縫常態(tài)化監(jiān)控。衛(wèi)星物聯網可以收集來自全球各地的大量數據

，

如環(huán)境數據、

氣象數據、

地理位置信息等

，

為AI

oT平臺提供了更豐富的數據資源

，

有助于AI算法進行更精準的分析和預測

，

提升AI

oT系統(tǒng)的智能化水平。中國衛(wèi)星物聯網市場自2024年起迎來飛躍

，

2024

年至2028年的市場規(guī)模年

均復合增長率將超過40%。

預計到2028年

，

中國衛(wèi)星

物聯網的市場規(guī)模將逼近

100億元。14012010080604020082021年目前的物聯網架構中，

物聯網終端主要有兩種接入方式：一是終端直接接入，

這種可以不依托地面基礎設施，

具

有更廣泛的應用場景；二是物聯網終端連接到衛(wèi)星接入網關，

由網關接入衛(wèi)星

網絡，

這種方式可支持較為穩(wěn)定的物聯網衛(wèi)星鏈接，

但

需要對應地面基礎設施的建設。中國衛(wèi)星物聯網始終保持高速增長的發(fā)展態(tài)勢

，為AIoT的發(fā)展帶來極大空間市場中國衛(wèi)星物聯網具有廣覆蓋、支持海量連接等優(yōu)勢，極大拓展AIoT的應用范圍系統(tǒng)容量大

，

支持海量連接方

，

極大擴展AI

oT的應用場景和范圍。覆蓋范圍廣

，

實現全球覆蓋抗毀性強

，

提高系統(tǒng)可靠性全天時不間斷工作衛(wèi)星網絡衛(wèi)星物聯網終端接入方式我國衛(wèi)星物聯網產業(yè)市場規(guī)模（億元）

市場規(guī)模衛(wèi)星地面接入物聯網終端公共網絡衛(wèi)星終端2028年2027年2026年2025年2024年2023年2022年48236592791195G-A與低空經濟攜手共進

，

助力低空經濟數智騰飛

n在物聯網基礎架構上延伸出的低空智聯網

，

目前已成為低空經濟發(fā)展的關鍵基礎設施

，

伴隨5G-A技術對低空飛行高速率、

低延時、

大連接數等基本需求的完美契合

，

提供通感融合、

高精定位等技術能力

，

正推動低空智聯網向更高層次、

更廣領域發(fā)展。湖南移動聯合張家界荷花機場完成湖

南首個5G-A通感一體化基站部署開通

，

提升感知范圍

，成功實現對RCS大小

為0.01㎡的低空無人機實時定位和軌

跡感知。浙江移動在杭州建德的航空小鎮(zhèn)完

成了5G-A通感一體基站建設

，

并完

成國內外首個機場直升機試飛感知

驗證,完成對建德航空小鎮(zhèn)通用機場

區(qū)域的全天候感知監(jiān)測中國電信研究院、

江蘇電信在南京

濱江經濟開發(fā)區(qū)完成5G-A業(yè)界最大

規(guī)模低空通感一體化組網驗證,10個

5G-A自發(fā)自收通感一體化基站多站

協(xié)同.5G-A通感一體化基站低空通信+感知

地面通信通信功能

距離范圍不受限、

連接穩(wěn)定

上行大帶寬、

低時延、

高可靠無人機通航直升機感知功能

全天候、

無死角、

高精度

全域連續(xù)感知

，

安全性高全國多地開展5G-A與低空經濟結合驗證通感一體成為低空智聯網發(fā)展主流低空經濟未來5年成為全新的增量市場，低空智聯網成為低空經濟基礎設施發(fā)展關鍵低空智聯網可看作一種特殊的物聯網系統(tǒng)(無人機、

飛行器等低空終端作為感知設備)

，

5G-A面向低空應用可提供通感一體等

綜合信息服務能力

，滿足低空飛行器對高

速、穩(wěn)定通信的迫切需求。依托物聯網架構組建的低空智聯網，

成為低空經濟基礎設施的關鍵2021年2022年2023年2024年

2025年2026年40.00%35.00%30.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%12000100008000600040002000033.82%

32.47%運輸無人機低空智聯網2021年-2026年中國低空經濟規(guī)模與增長預測eVTOL

市場規(guī)模

增長率10644.629.84%25.21%26.84%2911.86702.58501.75059.53780.79.30%新型無源物聯網助推新質生產力發(fā)展

，

大幅提升全要素生產率

n無源物聯網經歷了“單點式無源1.0

，

組網式無源2.0

，

蜂窩式無源3.0”三個階段

，

將大力推動全生產要素、

全流程、

全生命周期的可視化、

自動化、

智能化管理

，創(chuàng)新資產管理模式

，

打造AI

oT萬物智聯新業(yè)態(tài)。無源物聯網根據其應用需求及技術演進

，

可分為單點式無源1.0

，

組網式無源2.0

，

蜂

窩式無源3.0三個階段

，將大幅擴展超低速物聯網應用領域

，

打造全程全網的連接服務

能力

，

其中無源2.0和無源3.0統(tǒng)稱為新型無源物聯網。無源物聯網通過顛覆式技術創(chuàng)新激發(fā)新質生產力強大動能新型無源物聯網打造全程全網的連接服務能力滿足低碳經濟的要求從低碳環(huán)保角度

，需要發(fā)展綠色物聯網技術

，支持

海量物聯網節(jié)點接入的同時

，不會造成更高碳排放。突破終端尺寸制約一些植入體內的芯片對尺寸要求非常嚴苛

，對電池和其他器件的剪裁能夠明顯減少終端體積。實現極低的部署成本一些低價值物品的場景也產生了連接的需求

，要求傳感和通信模組能夠做到極低成本。滿足極端環(huán)境部署工業(yè)生產、高壓電站等物聯網應用場景

，面臨著高空、

高溫、高輻射等極端環(huán)境

，無源物聯網突破環(huán)境制約。單點式架構組網式架構系統(tǒng)革新?引入蜂窩系統(tǒng)

，擴展系統(tǒng)能力

，新協(xié)議、

新架構、

新

標簽?借助網絡基礎設施構建

“全程全網”覆蓋

，

結合標識

服務

，

實現資產的全生命周期管理無源1.0無源2.0無源3.0架構優(yōu)化?

組網式架構

，實現區(qū)域部署?

接收靈敏度提升

，實現百米級上行通信傳統(tǒng)RFID?

一體式架構?

點對點近距離讀寫物流、

醫(yī)療、

糧儲、

畜牧、

能源、

石化、

交通等快銷品、

區(qū)域倉儲盤點應

用

方案全程物流追溯全程設施管理全網設備監(jiān)測規(guī)模盤存、

進出庫盤點01020304產線管理倉儲管理物品查找蜂窩式架構具有自我學習和自我決策的自主AI系統(tǒng)

，

實現工業(yè)設備的自主決策

n多智能體系統(tǒng)、

大行動模型、

自主智能體等自主AI系統(tǒng)將與物聯網深入融合

，

將成為新一輪科技革命的核心技術。n自主AI系統(tǒng)可以在幾乎沒有人為監(jiān)督的情況下運行、

不斷自我完善并在復雜環(huán)境中作出有效決策。自主學習和適應能力：

自主AI系統(tǒng)能夠根據不斷增加的數據進行自主分析，

進而自主學習并調整自身的算法模型，

使其具備更強的適應能力。智能制造自主AI技術被用于自動化生產、

智能化控制以及智能化管理。

例

如，

施耐德電機在印度海德拉巴的工廠通過云端技術和IoT物聯

網設備，

結合自主AI的預測分析，

進行智慧化決策，

顯著減少了

能源消耗和廢棄物處理，

提升了營運效率?自主AI系統(tǒng)具有較高的自主學習和適用能力

，

能夠不在人類干預的

情況下實現自主決策和規(guī)劃；?具有高效數據處理、

人機交互與自然語言處理等能力

，

能夠在多種

復雜環(huán)境中獨立運作

，

為各行各業(yè)提供智能化的解決方案。?2024年9月27日

，

Gartner

發(fā)布新興技術成熟度曲線

，

自主AI

系統(tǒng)

將成為未來2-10年的重要技術發(fā)展趨勢。?自主AI技術包括多智能體系統(tǒng)、

大型行動模型、

機器客戶、

人形

工作機器人、

自主智能體和強化學習。?自主AI系統(tǒng)通過集成先進的數據分析、

機器學習和自動化技術，賦能新型工業(yè)化

，

實現生產流程的智能化管理、

優(yōu)化資源配置、

提高生產效率和產品質量

，

同時降低運營成本和環(huán)境影響

，

推

動制造業(yè)向更加靈活、

高效和可持續(xù)的方向發(fā)展。智能設備維護與管理AI技術可以實現設備的預測性維護和智能管理。

例如，

通過實時

監(jiān)測和分析設備運行數據，

企業(yè)可以預測并預防設備故障，

減

少生產中斷的風險。高效的數據處理能力：

自主AI系統(tǒng)可以處理大量的數據，

進行快速、

準確的信息抽取、

分類、

挖掘和分析，

從而幫助用戶進行各種決策。決策能力和自主規(guī)劃能力：

自主AI系統(tǒng)可以基于先前獲得的知識和信息，

自主進行推理和決策，

提供更高效的解決方案。I2024年新興技術成熟度曲線自主AI系統(tǒng)重點應用場景自主AI系統(tǒng)的優(yōu)勢和價值目錄010203DIRECTORY現狀與趨勢機遇與發(fā)展挑戰(zhàn)與建議P1·9

2025-5-9產業(yè)化面臨成本、

性/價比、

批量生產等差距

，

涉及技術、

市場、

人才等系統(tǒng)工程產業(yè)規(guī)模小

，

資源分散

，

缺乏行業(yè)龍頭企業(yè)

，

大都為小、

微企業(yè)

，盈利能力不強。共性關鍵技術尚未真正突破：

設計軟件問題多、

量產能力差、

可靠性不高、

封裝技術缺標準、生產工藝裝備落后認知宣傳上存在夸大誤區(qū)

，

尤其地方政府抱著

以賺錢為目標發(fā)展傳感器

，

往往欲速而不達性能指標差距甚遠

，

穩(wěn)定性、

可靠性差國外

競品1~2個數量級。國家頂層設計和統(tǒng)籌規(guī)劃執(zhí)行力度不高

，

對

中小微傳感器企業(yè)立項投資偏少創(chuàng)新能力弱

，

核心技術研究少

，

大多模仿/抄襲

，

對基礎理論、

新材料等基礎研究不力高端人才匱乏

，

跨國公司高薪挖人屢見不鮮，

缺少跨學科復合型人才培養(yǎng)機制不分典型傳感器企業(yè)產品類型核心部件南京沃天科技有限公司OEM傳感器及工業(yè)傳感器97%進口麥克傳感器股份有限公司OEM傳感器及工業(yè)傳感器100%進口武漢飛恩微電子有限公司OEM傳感器及工業(yè)傳感器97%進口深圳瑞德感知科技有限公司OEM傳感器及工業(yè)傳感器100%進口西安森瑟斯傳感器有限公司OEM傳感器及工業(yè)傳感器100%進口恒通電子有限公司OEM傳感器及工業(yè)傳感器97%進口挑戰(zhàn)1：

國外產業(yè)發(fā)展積累雄厚

，

我國國產化偏低、

競爭力依舊較弱

中國智能傳感器仍面臨高端產品供給不足、

原創(chuàng)創(chuàng)新能力較弱、

先進代工能力不足、應用生產不健全等問題

，

歐洲、

美國、

日本等擁有良好的技術基礎

，

產業(yè)鏈上下游

配套成熟

，

幾乎壟斷了“高、精、

尖”的智能傳感器市場。

在工業(yè)自動化、

測量測控、

汽車電子、

消費電子、

醫(yī)療電子等幾乎所有領域

，

中國傳感

器廠商占比最高不超過10%

，

大部分都在

5%以下

，

許多領域僅有1%

~2%

，

甚至無法國產化

近年我國廠商在MEMS聲學傳感器、

紅外傳感器、

激光雷達、

CMOS圖像傳感

器領域的占比超過10%

，

且部分排名全

球TOP

3之列

，

擁有與國外巨頭競爭的

實力我國傳感器存在的主要問題我國傳感器自主創(chuàng)新能力較低

，高端產品供給不足數據來源：

2023年中國智能傳感器產業(yè)發(fā)展報告來源：《中國傳感器發(fā)展藍皮書》AIoT物聯網連接和平臺認為前期物聯網投入沒有獲得令其滿意的收入回報

，根本原因在于物聯網發(fā)展的復雜性和長期性。物聯網要跟社會、生活、產業(yè)深度融合

，

它不是單點技術的演進

，而是一個超大規(guī)模的復雜系統(tǒng)

，受限于供需雙方多種因素的相互牽制

，如需求側的內需驅動不足與供給側

的技術產業(yè)生態(tài)不完善等。挑戰(zhàn)2：

物聯網連接與平臺價值回報偏低

，

對AI

oT生態(tài)系統(tǒng)影響大

垂直行業(yè)數字化轉型發(fā)展大環(huán)境、

內需驅動的逐步成熟內需驅動不足

技術產業(yè)生態(tài)不完善》①物聯網自身產業(yè)生態(tài)的加快成熟關聯技術產業(yè)的逐步成熟ICT、

芯片供應等?解決行業(yè)痛點

，

提升物聯網使用價值

，

帶動

內需驅動?統(tǒng)籌共性和個性需求

，

推動物聯網應用

標準化進程（如搭建物模型等）?加快物聯網裝備終端科研及其產業(yè)化進程?推動物聯網與人工智能、

大數據、

云計算等ICT技術的融合物聯網需求碎片化客觀現實物聯網發(fā)展受限于供需雙方多方因素的相互牽制解決物聯網供需痛點問題

，提升物聯網應用價值②物聯網基礎設施建設的加快成熟》挑戰(zhàn)3：

物聯網軟件國外廠商供給為主

，

亟待突破壁壘實現產業(yè)引領當前

，

我國物聯網軟件多使用開源代碼

，

產業(yè)生

態(tài)建設是物聯網軟件成功部署的關鍵。開源軟件有利于打破技術障礙和壁壘

，

提高互操作性和

可移植性

，

減小開發(fā)成本

，

同時也適合開源社區(qū)的開發(fā)人

員參與進來。?

據IDC數據

，

2024年全球物聯網軟件支出達到1982.4億美元

，

增

長率高達13.2%。?

從IoT軟件領先廠商來看

，

仍以微軟、

AWS、

西門子、

IBM、

思科、

甲骨文、

PTC和MongoDB等8家國外廠商為主。物聯網軟件實施部署現有六種方式（1）企業(yè)將自身的物聯網設備添加到現有軟件中（如ERP、

PLM或SCADA）；（2）企業(yè)自己內部開發(fā)團隊構建專門的物聯網軟件；（3）委托第三方來構建物聯網軟件；（4）使用多個開源軟件組件（如Apache

Kafka和Eclipse

Mosquitto）（5）購買物聯網軟件組件（如平臺或中間件）（6）購買整個物聯網產品數據分析、

數據庫、

具體行業(yè)

應用協(xié)議轉換、

物聯網平臺、

協(xié)議

Broker等終端、

網關、

本地控制器等現代物聯網項目的三層軟件架構全球IoT軟件引領廠家應用層中間件終端層挑戰(zhàn)4：

海外積極推動安全標簽計劃

，

我國亟待建立安全標簽體系n智能終端設備頻造網絡攻擊

，

存在網絡安全和數據泄露風險。n美國、

歐盟、

新加坡、

日本等全球主要經濟體逐步將物聯網設備網絡安全上升到國家安全治理的戰(zhàn)略高度

，

均已啟動物聯網設備網絡安全標簽

計劃

，

要求在境內銷售的消費類物聯網產品應帶有特定的安全標簽標志

，

正在推動建立國際互認機制。

2023年7月

，

美國白宮、

國家安全委員會和FCC聯合宣布正式啟動該“

“物聯

網設備網絡安全標簽計劃”并將于2024年正式9月實施

，

立足消費物聯網設備

安全提出的重要舉措

，

要求在美銷售的物聯網設備應符合網絡安全標簽認證要

求。

目前該計劃重點覆蓋智能冰箱、

智能空調、

智能電視等家庭消費類電子設備

，

未來將擴展到路由器等通信產品。

新加坡是亞洲首個開展物聯網設備安全標簽計劃的國家

，

已經與德國、

芬蘭

等開展國際認證。

消費智能設備的網絡安全標簽計劃(CLS)

，將智能設備網絡安全分為四個等級，

其中前兩個等級由生產商進行自我聲明

，第三四等級需進行評估認證。

目前

該標簽計劃已擴展至（包括Wi-Fi路由器和智能家居集線器）

等所有類型的物

聯網設備。

發(fā)布《物聯網安全合格評估計劃草案》

，介紹日本版物聯網設備安全標簽計劃的

目標定位、

管理架構、

適用范圍、

評估標準等。

鼓勵政府機構、

關鍵基礎設施提供商和地方政府將符合必要安全要求的標簽產品

納入其采購要求

，

并且行業(yè)要求將此類物聯網產品的安全作為其特定的行業(yè)標準，

以便采購商和最終用戶能夠通過標簽確認物聯網產品符合一定的安全要求。

歐盟的安全認證范圍更廣

，

包括投放到歐盟市場所有ICT產品

，

包括任何軟件

或硬件產品以及單獨投放市場的軟件或硬件組件等數字化產品。

消費類物聯網網絡安全標準ETSI

EN303645已被歐盟各國、

英國、

美國、

新

加坡等補充差異測試的方法被直接采用或引用。新加坡：

認證范圍是所有物聯網設備

，

對安全標簽進行分級分類美國：

認證范圍為消費類物聯網產品

，

大力推動國際共識方案歐盟：

認證范圍包括所有的ICT產品

，

認證標準已成國際趨勢日本：

認證范圍包括政府采購聯網設備和特定行業(yè)聯網設備建議1：“揚長補短”

，

有序推進物聯網技術產業(yè)鏈條全面實現自主化

補齊短板：

加大技術原生創(chuàng)新加快成果轉化發(fā)揚優(yōu)勢：

以應用牽引推動自主可控產業(yè)加快壯大以重點行業(yè)、

重點企業(yè)為突破口

，

利用數字化轉型的龐大市場機遇和規(guī)則體系變革機遇

，

通過商業(yè)合作、

投資入股等方式

，

以縱向整合、

橫向并購等外延方式加快推動一批上中下游、

大中

小企業(yè)融通發(fā)展

，

做優(yōu)做強

，

推動物聯網產業(yè)納入地方現代產業(yè)集群加快發(fā)展。圍繞傳感器、

短距通信、

物聯網軟件等短板環(huán)節(jié)

，

加強先進技術與工藝創(chuàng)新

，

抓住綠色化、智能化及新能源、

新材料、

新制程、

新操作系統(tǒng)等新技術快速興起的契機

，

從底層技術、共性技術、

關鍵技術等方面開辟新賽道

，

并推動先進技術成果加快產業(yè)轉化。國已具備物聯網核心產業(yè)環(huán)節(jié)的國產化替代能力

，整

機設備、

通信模組等部分環(huán)節(jié)走在世界前列平臺層

物聯網軟件供給仍以國外廠商為主

，亟待國產化軟件突破壁壘實現產業(yè)引領感知層

我國傳感器產業(yè)競爭力較弱、

國產化偏低嚴重

，

亟待融合技術攻關和成果產業(yè)轉化網絡層

國際競爭全面開啟

，

亟需培育自主知識產權的短距物聯技術探索“局部突破、

整體推進”路徑

，

率先向

燃氣、

農業(yè)、

電力、

物流等重點行業(yè)、

重點

企業(yè)進行試點推進自主拓展建議2：

精耕新產品新賽道

，

釋放AI

oT技術的價值提升

網絡+模組終端+平臺+應用解決方案中國移動通過垂直

整合已進入全球前

五模組廠商之列中國移動OneNET連接平臺提供業(yè)務

和數據的處理能力面向垂直行業(yè)用戶

打造整體解決方案，硬件+軟件服務利用傳感器芯片與微處理器、存儲器、軟

件系統(tǒng)集成等組合技

術（如硬件+軟件+APP源碼+固件等），提供強大的智能傳感

方案

，包括信號處理、

數據分析、智能決策等。2）應用服務：提供行業(yè)共性的計

算能力服務

，

比如深度學習、人工

智能等；3）安全服務：

比如設備安全、證1）數據服務：對海量的數據進行匯聚

，包括存儲、整理及對外的數據開放

，如數據可視化服務、數據清洗服務、數據真實性驗證、數據安全；n通過“硬件+軟件服務”、“連接+平臺+應用服務”、“平臺+應用服務”等多種跨生態(tài)產品