随着互联网革命进入下半场，AI与IoT的融合将成为下一个改变人们生活方式的关键。目前，我国与美国在AIoT战役中处于竞争主导地位，虽然起步晚，但凭借着众多新兴科技企业及科研人员的漫长努力，我国在AIoT领域后来居上，与美国形成双雄竞争的局面。

这其中，人工智能算法作为AIoT竞争力非常重要的基础，俨然成为了这场全球战役中的焦点。站在风口上的AI，在经历了去年信贷紧缩、资金新规等宏观经济欢迎的影响，投资者的狂热逐渐退散，整体投资环境趋于理性，AI技术的商业化落地成为了下一步布局关键。

物联网发展突飞猛进，算法落地场景丰富多样

据中商情报网统计的数据显示，仅在去年，全球的物联网设备已经超过70亿台，预计到2020年，活跃的物联网设备将增加至100亿台。随着中国物联网规模的不断扩大，越来越多的设备实现智能化，新一轮科技与产业变革的融合发展进行，在2025年，我国的物联网设备数将达到53.8亿台。

随着物联网设备在各行各业的规模不断扩大，这些这被所产生的数据也将以指数级的速度飙升，这也为AI算法的进化、蜕变提供了非常充分的养料。AIoT的融合发展，将加速物联网的智能化，同时为AI算法的训练提供海量的元数据，数据的价值将被最大化挖掘。

在机场，它可以自动化安排飞机起落，廊桥停靠。在城市，它可以协调交通，行人汽车孰先孰后。在田间，它可以为无人机自动规划路线，完美喷洒农药。在车间，它可以协调供应链，达到柔性生产。在路上，它可以实时观测道路情况及行驶车辆本身状况，自动驾驶，并将乘客安全送到目的地。在购物商场，它可以根据消费者消费记录，穿着风格，为消费者智能推荐服装搭配。

数据、算法、算力是人工智能的基础，以前数据曾经是算法的瓶颈。但随着物联网的告诉发展，已经有足够的数据滋养算法，协同发展。

模式、用户、平台多方因素困扰，AIoT如何走出泥潭

与互联网类似，AIoT也是由一些基本组成部分和应用程序构成。从AI和IoT两大融合技术核心来说，基本组成可以分为数据、连接、用户、流程、可视化五大类；应用则指的是基建服务、运营平台、分析平台等应用层支持。

但目前来看，尽管在推动AIoT的进程中，出现了无数的机会，但各行各业的解决方案需求各异。理论层面虽然AIoT的先进性已经显露无疑，但技术如何与现有企业融合的难易程度、最终效果，仍然存在诸多不确定性。

虽然我们一直对科技带来的智能化生活充满着向往，AIoT目前似乎成为了这种生活方式可实现的实践方式，但是我们不得不承认，利用AIoT降低成本并非易事。投资多，见效慢，是整个行业目前的现状。无论算力研发中的硬件成本，还是人才薪酬的投入，都不是一般企业可以承受得起的。昂贵的前期成本投入，并不能确保后期带来更高的收益，因此，对于企业来讲，AIoT是一项高额高风险的投资。

从幕后走到台前，中国的AIoT如何先发制人

显而易见的是依旧存在阻滞的AIoT商业化落地，不可否认的是AIoT自身潜藏的巨大价值。每一个巨变的过程都是不容易的，尤其是将科技价值商业化变现，背后涉及的因素太多太多，缺一不可。

现在，国内素有“计算机视觉四小龙”之称的商汤、旷视、云从、依图，并且在商业化落地的道路上探索出了自己的发展道路，并逐步构建各自的版图壁垒。

从他们的发展历程中不难看出，企业间以合作的形式，共同构筑AIoT生态，可以有效降低成本，获得更大利润。企业只需要专注于一小部分，例如数据、连接等等，通过互补合作的方式，可以有效降低成本、提高效率。

AIoT拥有这无限的价值可能，它是一个庞大的产业链，但正如互联网前半程的革命一样，它的发展不可能一帆风顺。现在的困境与瓶颈，同样也是对AIoT的考验，AIoT能否经受住淬炼，最终成为构建我们向往的繁荣生态的基础，或许仍存在许多不确定性。