由 dawei 在一年一度的“松山湖中国IC创新高峰论坛”上，来自本土IC公司与系统厂商在圆桌论坛中探讨了“布局工业物联网的关键技术”。
从左往右依序是：瑞芯微电子首席营销官陈锋、美的集团IoT事业部智能连接部长陈挺、小米科技产业投资部高级合伙人孙昌旭、华山资本合伙人王志伟、泰矽微创始人兼CEO熊海峰
AIoT助力下，工业物联网前景广阔
中国物联网发展最早开始于2009年，至今已10余年。整个过程中，联网的设备数量和种类越来越多，产生的数据总量和类型越来越丰富，一方面催生出庞大的需求市场，另一方面也牵扯起更庞大的生态系统。
据艾瑞咨询的调查显示，2018年中国物联网连接量约30亿，年复合增长率高达67%；2019年约45.7亿；2025年将达199亿。其中，可按应用需求的不同，将物联网划分为消费级物联网和工业级物联网。
目前消费级物联网发展增速较大，包括但不限于智能穿戴、车联网、工业物联网、安防、白色家电、城市公共服务等场景应用。GSMA数据显示，2018年消费级物联网的联网设备数达54亿个，2019年约达62亿个，2025年将达114亿个。
至于工业级物联网，虽然起步早、需求井喷，但一直没有广泛发展起来，被业界视为下一个“香饽饽”。同样来自GSMA数据，2018年工业级物联网的联网设备数达37亿个，2019年约达45亿个，并将在2023年首次超过消费级的设备数，2025年将达137亿个。
可以预测，未来数百亿的设备并发联网产生的交互需求、数据分析需求，都将促使IoT与AI的更深融合。
而AIoT赋能实体经济，工业级物联网市场增长势必如虎添翼。艾瑞咨询的数据显示，中国AIoT产业2019年总产值接近4000亿元，2022年预计超7500亿元。
工业物联网的3个发展瓶颈
在AIoT助力下，未来五年内的关键物联网技术包括：数字业务技术平台、边缘人工智能、事件流处理、物联网边缘架构、物联网集成、信息技术/运营技术（IT/OT）融合等。但总体发展仍存在瓶颈，可归纳为以下3个关键点。
1. 碎片化市场，用户需求不一。
华山资本王志伟表示，工业物联网是一个极其碎片化的市场，需要契合不同行业的不同特点（例如电子制造工厂需要高精密度，但制衣厂只需要降本增效等等）。因此，工业物联网需要模块化、定制化、可扩展性的整体解决方案，这对于目前整个产业来说是个全新的挑战。
小米科技孙昌旭指出，工业级物联网和消费级物联网的发展驱动因素完全不一样。前者需要高可靠性保障，设备之间的连接不能中断，否则带来巨大损失；所以目前工厂里的以太网、传感器、时延等设备都要全面升级。而消费级互联网主要解决硬件互联问题，以实用体验为主，用户需求单一，产品及服务可实现标准化，相对来说发展容易一些。
2. IoT芯片仍存短板。
据投票结果显示，物联网芯片发展的最大痛点依序是：缺乏标准、功耗较高、开放性不够、集成度不高、安全问题、易用性差。
美的集团陈挺的观点是“缺乏标准”。他直言：“并不是特指技术标准，而是什么场景用什么芯片更合适，至今没有定论。我观察目前IoT应用较为成熟的移动通讯领域，虽然其玩家很多，但产业链已实现高度标准化，落地就如顺水推舟。这值得学习和借鉴。”
瑞芯微电子陈锋认为，IoT是碎片化市场，需要芯片具备灵活性、模块化、可扩展；同时还需要吸引二次开发商，建立生态链。此外，应用在工业级的IoT芯片还需要加强高可靠性和安全性。
3.谁最适合主导AIoT产业？
据投票结果显示，云计算公司、系统集成商、IoT设备公司、AI公司最有可能主导AIoT产业的发展。
孙昌旭表示：“一方面，拥有联网设备越多的企业越容易教育用户，从而主导产业发展；另一方面，拥有绝对控制中心的厂商，掌握核心数据和信息，也有可能成为主导者之一。工业物联网市场目前仍处于刚起步阶段，需求井喷，未来会有很多机会。”
2G/3G退网在即，谁会取代发展？
要实现工厂智能化，自然少不了蜂窝物联网的连接支撑。
按照网络速率划分，目前的蜂窝物联网连接大致按照“1-3-6”的比例进行分布，即10%“高速率”，30%“中速率”，60%“低速率”。高速率可用Cat 4以上及5G承载，低速率可用NB-IoT承载，中速率则可以用Cat 1或eMTC承载。据Strategy Analytics报告，到2025年，全球蜂窝物联网连接数将增长到23亿，以两者相加90%的份额而言，NB-IoT和Cat 1无疑面临巨大的市场机会。
据投票结果显示，有60%的业者均认为“2G/3G退网后，Cat.1有望实现大规模发展”。 陈锋就非常看好Cat.1，因为其集成性高、扩展性强。
而熊海锋则更倾向于“Cat.1 + NB-IoT”，他认为两者互为补充：前者无需新建网络，支持语音/视频传输；后者非语音接入，成本低，功耗低。
“具体要考虑行业应用场景，解决物联网连接的最后一公里。”熊海锋说道，“目前一要定制标准，最好由头部厂家去推动；二要尽快建立好生态圈，让玩家们各司其职。”
万物互联后的数据安全问题
万物互联趋势已不可逆转，但如何保证不同设备之间数据传输的准确性、安全性，信任问题仍难以得到解决。
戴伟民提议，从云计算到边缘计算是一个可行方案。一方面，许多ML模型可供在线使用，但人们无法获得实现高精度所需的复杂数据集。数据集是专有的，包含敏感数据，以及涉及隐私的数据。如果提高了安全性，则可以对数据集进行加密并在网络上安全地分发，从而可以共享经过训练的模型，还可以将数据集从边缘节点传输到云端。
另一方面，房屋中的设备可用于私有云计算来替代家庭服务器云计算，由此可通过AIoT设备来扩展处理能力，分布式计算将实现最有效（和可扩展）的模型/数据处理。这需要确保创建了可以（安全地）分配负载的ML模型。
此外，戴伟民还倡议：“业界可以通过开发参考实现（开源）、种子硬件/软件开源社区（“全球审核”）、与学术界和合作伙伴建立战略合作关系、创建商业实施等方式，同时确保物联网的安全，隐私和透明性。”