自2017年開始，“AIoT”一詞便開始頻頻刷屏，成為物聯網的行業熱詞。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技術與物聯網在實際應用中的落地融合。當前，已經有越來越多的人將AI與IoT結合到一起來看，AIoT作為各大傳統行業智能化升級的通道，已經成為物聯網發展的必然趨勢。AI、IoT“一體化”后，“人工智能”逐漸向“應用智能”的方向演進。

AIoT技術應用，先打好物聯傳感基礎

Semtech市場戰略總監甘泉表示，AIoT要想做好，首先要進行大量的數據采集分析，然而，目前前端傳感器的數量并不夠多，收集的資料、數據信息也不夠多，而且客戶習慣的養成和特性的培養，這個過程也沒有達到非常高的量，所以這兩方面將是未來AI以及物聯網技術落地行業市場的重點。

“等數據量增加到現在的十倍甚至一百倍的時候，AI以及IOT技術服務帶來的價值可能增加一百倍甚至一萬倍，這是一個持續增長的過程。而在促進數據連接，物物互聯的過程中，LoRa技術將發揮越來越重要的作用。”甘泉表示。

LoRa以及NB-IoT均具有遠距離傳輸、低功耗的應用優勢，也因此成為物聯網應用的兩大關鍵無線通信技術。據甘泉介紹，相比于NB-IoT技術，LoRa可實現更低的應用成本。

比如NB-IoT的基站建設成本需要十幾萬，而LoRa基站成本則只需要幾千到萬元級別，其建設成本僅占到NB-IoT基站的二十分之一。因此，如果一棟樓的網絡覆蓋通過運營商可能要花費十幾萬，而使用LoRa只需要幾千元。這也是近幾年來，為什么LoRa技術能夠快速落地在各個細分的物聯網應用場景下的重要原因。

據了解，目前很多智慧社區的水表、氣表、電表、熱表等設備都用上了LoRa技術，基于LoRa技術的智能（水、電、氣）表可自動采集實時數據并反饋給管理平臺，提高工作效率，保證服務質量。另外，智慧城市中的能源管理、智慧建筑、物流、智慧生產、智慧農業很多也都使用了LoRa技術。

甘泉表示，LoRa進行數據的采集和自動傳輸只是*步，往后可以通過數據進行反向自動控制。比如通過數據發現水電氣表走數異常，進而自動推斷是否有煤氣泄露事件、斷水斷電等情況從而*時間加以干預，保證用戶的生命財產安全。同樣，在城市管理、物流、農業等大的應用場景中，通過采用LoRa技術構建起更多的具有感知能力的物聯網節點，能夠助力智慧城市運行。

清華大學深圳研究所博士后、綠米算法工程師曲曉峰同樣認為，當前物聯網端的傳感器數量還不夠多，因此在物聯網上運行一些人工智能功能仍存在一定障礙。但包括智慧社區、智能家居等在內的行業市場已經顯露出了AIoT化的應用趨勢。比如在智能家居領域，業內已經推出了不少帶有AI功能的智能終端產品，像智能音箱、智能門鎖等爆款單品。

曲曉峰還提到，從智能家居的角度看，今年一整年的變化，人工智能+物聯網，市場需求正逐漸被培育起來，倒逼著廠商從云端及方案端拿出更成熟的產品滿足市場用戶的需求。

技術要上天，應用要落地

社區和家庭的智能化升級是能夠讓大眾直觀感受到AIoT技術賦能作用的，談及AIoT的落地應用，康行科技聯合創始人潘江宇直言，人工智能技術很火，但是現在國內的小區很難見到有真正用到AIoT的人工智能技術的產品，為什么少見？

潘江宇分析認為，首先是成本問題，用戶沒有辦法承擔起較為昂貴的應用成本。要實現AIoT更快速的落地，一是要進行成本控制，二是提高應用的便捷程度，因此廠商需要提供傻瓜式的服務，從用戶的角度出發來反推系統設計。

“只有讓用戶覺得你的東西有用才有市場，前期做再多的噱頭，是懸在半空中的，*終還是要落地。技術要上天，但是產品要落地。”潘江宇強調。

如何落地？對于這個問題，潘江宇認為，不管是拿數據還是提供服務，端是重要的，一定要有端，一定要在場景中——這是物聯的基礎也是核心。怎么樣在人工智能時代，將智能端設備放到場景中服務場景，這是廠商要做的努力，也是這個時代的訴求。

挖掘數據價值，助推智能到智慧的升級

前面我們提到要落實AIoT技術應用，先要打好物聯傳感基礎，而建立物聯網節點的出發點則是為了收集更多的數據，有龐大的數據基礎在，AI、大數據才有用武之地。

在這個論點之上，和而泰地產事業部總經理潘子健進一步指出，物聯網從連接開始，走到現在大家都在關注數據，再到計算，也可以理解為它是AI的一種計算能力和服務，*終它是要通過這樣的路徑來體現它的價值。

潘子健認為，設備連接只是*步，數據也還是開始，到了中間計算環節，我們要構建起能夠在各個領域、各個產業落地的智能化的大數據，基于物聯網的價值體系。只有這樣，物聯網、大數據、人工智能才能跟*終的商業價值進行綁定，也只有*終的價值落地，才能夠實現真正的萬物互聯。這個過程中，數據價值的深度挖掘是關鍵，通過數據提煉出信息，信息構建成知識，然后用知識來推動各行各業實現更高效、理性的運行。