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1、前言近年来，面向产业数字化、家庭智慧化、社会治理精细化的发展需求，无源物联网技术迎来快速发展期，成为实现海量哑终端的网联化、智能化的关键路径，有望在仓储、物流、零售、工业等领域形成万亿级连接规模，开启物联网发展的新蓝海。白皮书面向无源物联网智能化发展需求，聚焦无源物联网端到端要素与人工智能融合发展情况，从 AI 融合助力无源物联网技术能力提升、附加能力拓展两个维度，选取代表性技术，解读 AI x 无源物联网技术发展趋势，分析近年来重要技术进展，梳理典型应用场景，希望能够为相关领域技术研究突破和落地应用提供参考。本白皮书的版权归中国移动所有，未经授权，任何单位或个人不得复制或拷贝本建议之部分或全

2、部内容。目录一、AI x 无源物联网技术概述.1二、AI 融合助力无源物联网基础性能提升.32.1 AI x 无源物联网智能组网.32.2 AI x 无源物联网智能调度.7三、AI 融合助力无源物联网附加能力拓展.113.1AI x 无源物联网单设备融合感知.113.2 AI x 无源物联网低成本定位.153.3 AI x 无源物联网空间感知.193.4 基于无源数据的物流仓储调度大模型.223.5 无源物联网标签安全智能保障.27四、总结及展望.29参编单位及人员.32参考文献.331一、AI x 无源物联网技术概述近年来，面向产业数字化、家庭智慧化、社会治理精细化的发展需求，无源物联网技术

3、迎来快速发展期。无源物联网终端无需内置电源，依靠环境能量采集与反向散射通信，成为实现海量哑终端的网联化、智能化的关键路径，在仓储、物流、零售、工业等领域展现出巨大潜力。然而，受限于技术特性，传统无源物联网系统在感知精度、环境适应性、数据智能等方面存在明显瓶颈，如多径干扰导致的误读、部署密度不足引发的覆盖盲区、感知功能单一导致的应用场景受限、海量离散数据难以有效挖掘等。面向上述技术问题，近年来业界持续探索人工智能与无源物联网深度融合的路径。通过嵌入式 AI 算法、边缘智能推理、行业大模型适配等技术手段，AI 能力正在与无源物联网络层和平台层技术深度融合，使无源物联网系统实现从“被动采集”到“主动

4、认知”的跨越，具体表现为两个方面：一是在无源物联网系统基础性能方面，一是在无源物联网系统基础性能方面，AI 的融合显著提升了网的融合显著提升了网络资源动态优化能力络资源动态优化能力。无源物联网智能组网与调度技术利用优化算法与强化学习，解决了多读写器协同干扰、海量标签防碰撞等 NP 难问题，实现了从“孤岛式读写”到“全局资源协同”的跨越，为无源物联网大规模、高并发应用场景奠定了坚实的网络基础。二是在无源物联网系统附加能力方面，二是在无源物联网系统附加能力方面，AI 的融合有效拓展了的融合有效拓展了无无源物联网的感知范围和精度源物联网的感知范围和精度，并实现了无源数据并实现了无源数据“价值跃升价值

5、跃升”。在感知在感知2能力拓展层面。能力拓展层面。通过将轻量化 AI 模型与算力集成于读写设备，实现了“RFID-视觉”等多模态信号的本地化融合感知，有效解决了串读、误读等行业痛点，并在服装零售门禁、智能装备柜等场景中实现了“即装即用”的高精度识别与行为判断。通过 AI 赋能的无源定位技术，实现了定位精度向“厘米级”跃升，为智慧仓储、智慧停车等场景提供了低成本、高精度的定位解决方案。AI 空间感知技术则将无源标签转化为“泛在的传感器”，在不侵犯隐私的前提下，实现了对工厂人员行为、零售客流动线、养老安全监护等场景的深度认知。在数据价值挖在数据价值挖掘层面掘层面。基于无源数据的物流仓储调度大模型不

6、仅能精准预测货量趋势，更能自动生成库位推荐、拣选路径、资源调配等全局最优策略，实现了仓储调度从经验驱动到数据与模型驱动的深刻变革。同时，以AI 为核心的无源物联网标签安全智能保障技术，为无源物联网在供应链、工业等关键场景的可靠应用提供了信任基石。图 1-1 AI x 无源物联网技术体系3二、AI 融合助力无源物联网基础性能提升AI 与无源物联网的融合，正系统性地提升其基础通信与组网能力，赋能无源物联网在低成本前提下实现更高效、更可靠的端到端连接。AI x 无源物联网智能组网与智能调度两类技术通过优化算法与智能决策，解决多读写器干扰、海量标签接入等 NP 难问题，旨在构建一个高并发、低时延、可扩