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1、中国智能物联网发展机遇与挑战数字基础设施 I 建设者 I 运营者 I 创新者汇报人：工业互联网与物联网研究所 池程2025.04.25P22025-5-9目录DIRECTORY01现状与趋势02机遇与发展03挑战与建议智能物联网的概念内涵n智能物联网：人工智能（AI）技术与物联网（IoT）基础设施的结合，通过物联网产生、收集海量数据，存储于云端或边缘端，再利用大数据分析和人工智能实现万物数据化、万物智联化。智能物联网定义智能物联网内涵p智能物联网的本质，即破除传统IoT及AI应用壁垒，打通实现体系内的“数据上行”和“知识下行”，完成“端到端”的应用闭环。p数据上行：实现全面感知与数据采集。p知

2、识下行：实现智能化分析与决策。感知决策执行学习AI局限性IoT局限性数据上行知识下行智能物联网（AIoT），即人工智能技术与物联网技术融合的技术体系p物联网中的传感器为人工智能算法训练提供不同维度的海量数据信息，让算法更加接近人类的学习和决策模式。p人工智能的介入让物联网有了连接的“大脑”，使物联网具备决策能力，最终形成一套互联互通的智能化生态体系。AI+IOT=AIoT Artificial Intelligence Internet of Things Artificial Intelligence of Things智能物联网是万物互联到万物智联演进的路径全面感知利用RFID、条形码、传

3、感器等感知、捕获、测量技术随时随地对物体进行信息采集及获取数据采集多维化数据采集实时化数据处理边缘化可靠传输通过各种通信网络与互联网的融合，将物体接入信息网络，随时随地进行可靠信息交互和共享信息互联互通设备广泛互联实时精确传递智能处理利用智能计算技术，对海量的跨地区、跨行业、跨部门的数据和信息进行分析处理满足差异化需求实现泛在化应用智能化处理分析物联网特征优势特点泛在智能感知利用感知资源，产生多模态感知数据，通过机器学习和深度学习实现对目标行为准确感知情景自适应通信从网络数据中提取情境信息，通过自适应机制实现情境适配的低成本、高效通信物联网终端智能针对受限环境设计相适应的轻量级深度学习模型分布

4、式群体智能分布式环境下实现多智能终端协作增强学习云边端协同计算将边缘计算技术引入物联网，形成“端边云”协同计算的智能物联网体系架构AIoT特征优势例：物流全环节感知为物流品植入传感芯片，实现包装、装卸、堆栈、运输、配送等全环节设备的互联感知例：无人物流通过泛在设备、高效网络、智能分析构建取货无人化、分拣自动化、出货智能化、配送无人化的自主全流程作业n传统的物联网是通过有线和无线网络，实现物-物、人-物之间的相互连接，而智能物联网不仅要互联互通，还要打通顶层应用服务之间的连接和数据的互通，实现自主智能的决策分析，进而实现万物之间的智慧融合。全球主要经济体持续强化智能物联网战略布局高度重视对人工智

5、能能力的提升促进创新和发展物联网法案（2020.1）：要求美国商务部牵头组建联邦物联网工作组，促进物联网新兴技术创新发展，提升人工智能和先进计算能力国家人工智能研发战略计划（2023.5）：提出增强人工智能系统的感知能力，开发功能更强大、可靠的机器人等优先扎略成立人工智能研究中心：投入经费超5亿美元支持25个国家级研究中心，支持人工智能横向、纵向多维发展瞄准边缘计算推动感知端智能重点布局智能机器人领域应用以技术创新驱动产业发展欧洲数据战略（2020.2）：到2027年开发通用欧洲数据空间和互连云基础设施，强调抓住边缘计算、5G和物联网带来的新机遇下一代物联网（NGIoT）战略研讨（2021.3

6、）：构建可信的物联网和边缘计算平台以及编排机制来支持下一阶段的数字化欧盟物联网研究、创新和部署优先事项白皮书（2022.1）：重点涉及人-物交互（数字孪生、增强物联网）、可持续物联网等智能方向开放创新法国2030投资计划（2021.10）：投资8亿欧元发展机器人产业，制造结合人工智能技术的机器人德国高科技战略2025：在2026年之前每年提供约7000万欧元的资助，推动智能机器人在工业-医疗、物流等领域的应用。日本规划社会5.0：依靠分布广泛的感应器和物联网，获取大量的环境信息、机器运转情况、个人信息等数据，然后再通过超人力的AI分析韩国物联网基本规划：提出成为“超联数字革命领先国家”的战略愿