区域 | 加快推动江苏省物联网产业高质量发展

作者：郑琼洁 刘 勇

近年来江苏省物联网产业规模保持25%以上的增长率，物联网产业整体规模位居全国前列。截至2019年，全省物联网相关产业规模近7000亿元，形成了以支撑层、感知层、传输层、平台层和应用层为代表的物联网产业结构。其中，应用层的占比不断增加，涌现出一批有技术、有市场、上规模的物联网企业，全省物联网企业已超3000家，年销售收入10亿元以上的企业达到40余家，从业人员达到30余万人。江苏物联网产业发展先发优势不断凸显、规模效应与集聚效应不断凸显、产业布局持续优化、产业链条不断延展、骨干企业的龙头效应不断显现，自主创新能力不断增强，尤其是在国际物联网产业标准制定中占据了重要的地位，已成为江苏产业发展的高地和区域名片。

与此同时，有三大因素制约江苏物联网产业的发展。

（一）技术与市场对接不畅，骨干企业创新带动力不强

近年来，江苏物联网企业数量迅速攀升，物联网技术研发能力也大幅提升，但从企业的盈利情况看，有近五成的中小企业处于亏损或不盈利状态，这些企业的可持续发展能力较弱，主要原因是这些企业的技术与市场无法实现有效对接，存在技术市场化和应用推广难的问题。从江苏物联网产业的总体来看，其产业总体规模和企业的规模较小，缺少产业发展带动力强的上游骨干企业，尤其缺少“专尖特精”的物联网企业。骨干企业带动作用不强。在传感器环节，缺乏具有自主知识产权的创新型骨干企业，在系统集成环节，缺乏具有软硬件、网络、平台、应用流程耦合的一体化高端综合集成服务能力的龙头企业和大型服务商。同时龙头和骨干企业与产业链相关企业合作不够紧密，技术与市场对接不畅，许多物联网产品和技术处于产业链的低端，核心技术链和产业链尚未形成，整体核心竞争力不强。

（二）核心技术亟待突破，标准化建设有待加强

江苏虽然是我国物联网产业发展的先行区和物联网产业发展的重要示范区，但与国外发达国家相比仍存在一定的差距，主要表现在：规模化产能较小、核心技术不强、处于产业链的低端，感知与智能处理产业与国外差距较大。核心芯片、基础性系统、基础性架构等关键领域与国外相比存在较大差距，中高端传感器依赖进口，智能处理和云计算的基础架构由发达国家主导，缺乏能实现硬件、物联网、网络、平台、应用和业务流程端到端大系统综合集成企业，智能和微型传感器、超高频和微波射频识别（RFID）、地理位置感知等感知技术，以及近距离无线通信、低功耗传感网节点、人机/机器智能交互（M2M）终端、异构网络融合、网络管理等传输技术、基于MEMS 工艺、薄膜工艺技术形成的敏感芯片等相关技术研发水平和标准制定工作落后。物联网的整体研发能力不强，大多数领域的核心技术尚处在研发阶段，从物联网核心架构到各层的技术体制与产品接口大多未实现标准化，物联网标准化工作尚处于起步阶段，标准化建设有待于进一步加强。

（三）研发投入力度不够，创新人才不足

物联网产业技术研发需要投资大量的资金和人才。在研发资金投入方面，与广东（深圳市、广州市）相比，江苏每年对物联网产业发展资金投入力度不大，对物联网企业研发支撑不足，同时与广东企业（腾讯、华为、中兴等企业）相比，江苏物联网企业研发经费投入占比整体较小。在创新人才支持方面，与广东相比，江苏物联网产业发展人才引培力度较小，同时也存在着人才引培政策制度不完善和不够落地、对稀缺高端人才的招引和需求量最大的中端人才的引流不足、一流的人才梯队缺失等问题。

为此，建议从以下三方面入手推动江苏省物联网产业高质量发展。

（一）增强龙头效应，打造产业核心技术创新高地

一是打造一流物联网创新企业。大力支持引进国内外龙头企业，鼓励支持企业进行产业前瞻性与共性关键技术创新和应用试点创新，鼓励企业树立品牌意识，打造一批物联网行业的龙头和骨干企业，突出龙头骨干引领作用，建设一流创新企业。通过“以评促建”和“以评促改”，完善企业的评价考核体系，加大核心技术自主可控程度、研发成果质量、创新辐射带动作用等指标的权重，引导龙头骨干企业加大研发投入，优化研发支出结构，联合高校院所加强“卡脖子”技术相关的基础研究和应用基础研究，加快提升攻关引领能力。二是建设物联网产业重大创新平台。强化企业主体创新地位，鼓励重点领域龙头企业联合产业链企业开展协同创新，重点在物联网领域突破一批“卡脖子”技术和“杀手锏”技术。加快建设江苏物联网创新促进中心、国家高性能计算应用技术创新中心、江苏省先进封装与系统集成制造业创新中心、国家传感网工程技术研究中心等一批国家级、省部级重大创新平台。加强与高校院所合作对接，协同开展基础研究和技术攻关。三是提升物联网产业链协同能力。壮大产业集群，带动民营企业创新能力建设。推动产业集群式发展，强化企业专业化协作和配套能力。围绕“卡脖子”技术攻关，支持民企广泛参与龙头、骨干企业和高校院所等牵头的项目，组建创新联合体，加快形成强协同、弱耦合的创新生态。根据任务体量和条件要求，鼓励民企牵头申报。同时，通过完善 科技 创新政策，加强创新服务供给，激发创新创业活力，引导民企加大研发投入，完善技术创新体系，推动“小而美、小而精”的 科技 型中小企业蓬勃发展，与“国家队”之间形成优势互补的局面。

（二）强化技术与市场协同，搭建 科技 创新协同攻关体系

攻破物联网关键技术，提升物联网产业核心能力需要政府、企业、高校、科研机构、 社会 中介服务机构和个人等的创新行为主体，以及创新资源和创新环境协同实现。一是提升技术体系化能力，实施锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略布局。面对日益严峻的外部环境挑战，在推进物联网技术跨界创新时，应从战略高度、以战略思维系统谋划 科技 创新布局，优化 科技 计划，形成锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略部署路径规划，形成多维度、多循环的关键技术供给体系和对内对外开放合作格局。二是提高组织体系化能力，打通知识突破与商业实现的价值链接。对于物联网产业关键核心技术的攻关，要 探索 大纵深、跨学科的研发模式，打通产学研创新链、产业链、价值链，拓展包括产业大基金在内的各类创新投资渠道，实现集科学发现、技术跃升和产业化方向于一体的突破，实现知识突破与未来面向商用生态的有效衔接。聚焦全球竞争的源头技术供给，不仅是追逐“国际发表热点”，更需要形成核心技术突破后的持续改良机制，及时跨越技术商用的成熟度阈值。实现知识突破与商业实现的价值衔接，需要改革当前重大 科技 创新工程的组织实施方式。三是鼓励重大攻关计划的创新单元之间的知识共享。鼓励物联网创新能力强的创新型领军企业，与其他创新主体形成协同互动。在核心技术攻关上，借鉴重大公共创新平台的成功经验，制定权责分明的知识产权共享和保护机制，鼓励各类战略 科技 力量形成优势资源平台的吸引力和合作凝聚力，引领对领域的核心科学问题和共性技术的持续攻关。

（三）加大要素投入，优化物联网产业发展政策环境

一是加大资金投入，创新财政资金支持政策。统筹利用现有资金资源，加大对物联网产业发展的支持。采用政府引导、市场化运作方式， 探索 建立国家物联网产业专项投资基金。鼓励运用政府和 社会 资本合作模式，引导 社会 资本参与重大项目建设。深化产融合作，在风险可控的前提下，推动商业银行创新信贷产品和金融服务，推动政策性银行在国家规定的业务范围内，根据自身职能定位为符合条件的企业提供信贷支持。健全融资担保体系，完善风险补偿机制，鼓励金融机构开展股权抵押、知识产权质押业务，试点信用保险、 科技 保险，研究合同质押、资质抵押的法律地位和可行性。二是完善人才引育体系，打造人才技术梯队。鼓励高校面向产业发展需求，优化专业设置和人才培养方案，培育物联网和信息技术人才力量和后备干部。支持高校院所高层次人才到企业任职或兼职，选聘优秀 科技 企业家到高校担任“产业教授”，实现人才双向流动。鼓励产业园区、企业、实训（实习）机构，以及江苏高校、职业（技工）院校，联合或独立开展江苏物联网集群产才融合示范基地评估，打造一批特色化示范性物联网学院、物联网实训（实习）基地。三是加大对外宣传，提升政策效度。通过举办展会、大赛等多种形式搭建企业技术交流平台为本地企业营造良好的发展氛围。力争更多国家级、省级改革试点、创新平台落户江苏，进一步强化产业发展和企业需求导向，进一步加大宣传力度，对外推广重点项目、产品，帮助企业快速发展，进一步彰显全链扶持和分类施策原则，不断提升新政策的覆盖面、含金量、精准度。

作者单位：南京市 社会 科学院、江苏省扬子江创新型城市研究院/江南大学中国物联网发展战略研究基地

本文刊于《中国发展观察》杂志2021年第3-4期合刊

《中国发展观察》由国务院发展研究中心主管、中国发展出版社主办、中国发展观察杂志社编辑出版，是以发展为主线、以经济为重点的综合性半月刊，开设有战略、宏观、区域、世界、法治、 社会 、文化、前沿、产业、智库论坛等栏目，具有较强的前瞻性、权威性、可读性。《中国发展观察》在学术理论界、各级党政机关以及企业家阶层拥有广泛而稳固的读者群，并被中国 社会 科学院、国家发展改革委等重要机构和中国知网、维普资讯等权威数据库列为核心期刊或来源期刊。

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文| AI 财经 社 饶翔宇

编辑| 张硕

进入2019年，多家自动驾驶初创公司先后宣布获得融资。值得注意的是，致力于物流行业自动驾驶技术的企业正在获得资本越来越多的认可。

2019年3月1日，专注于无人驾驶货运的飞步 科技 获得来自青松基金、和玉资本的数千万美元 Pre-A 轮投资。

2月13日，专注于研发无人驾驶卡车的创业公司图森未来宣布完成新浪资本领投的9500万美元D轮融资，此轮融资后图森未来的估值超过10亿美元。

2月12日，硅谷自动驾驶公司Nuro宣布完成来自软银愿景基金的 94 亿美元融资。Nuro的首款产品主要用于本地货物配送的自动驾驶服务。

2月8日，自动驾驶初创公司Aurora宣布获得来自亚马逊、红杉资本和壳牌投资部门的超过53亿美元投资。亚马逊的入局被视为Aurora接下来将在自动驾驶物流方面进行发力。

刚刚过去的2018年，多家物流行业的无人驾驶创业公司也在融资方面取得新进展。比如2018年4月，普洛斯和物联网 科技 公司G7、蔚来资本出资组建了无人驾驶新技术公司嬴彻 科技 ，同年10月，为物流行业提供解决方案的G7完成32亿美元融资；2018年11月15日，智加 科技 宣布完成A+轮融资，随后与一汽解放、满帮集团联合宣布，将用3-5年让无人重卡进入干线物流。

如此高密度、高额度的资金进场，正预示着经过了此前乘用车自动驾驶创业公司的融资热后，无人驾驶的风正在物流领域吹起。事实上，相比于乘用车的落地场景，物流行业全封闭或半封闭的行车环境、两点间程式化的用车需求显然更有利于无人驾驶技术的落地。

不过，技术落地是一方面，技术商业化则是另一方面，底层计算平台的成熟度、车规级激光雷达的成本、特定场景算法都将成为后者能否实现的关键。从目前来看， 无人驾驶的落地与商业化就像是一场马拉松，物流领域的玩家已经跑在了相对靠前的位置。

无人驾驶的风向变化

2016年底至2017年初，一批包括禾多 科技 、驭势 科技 、文远知行、Roadstarai、Momenta等在内，专注于乘用车领域的无人驾驶创业公司相继成立。在一到两年时间内，这些公司都纷纷宣布获得多轮融资，最高单笔融资额更是达到上亿美元。

虽然入场较早、融资频频，但是受制于自动驾驶乘用车的应用场景过于复杂，上述创业公司在系统的稳定性和行车的安全性上，还有很多技术性的问题需要解决，比如激光雷达的成本控制和精准度的提高、底层计算平台的成熟度都远非短时间能够解决的。

除此之外，文远知行和Roadstarai两家公司还相继发生了高管内斗、联合创始人因收受回扣遭“解职”的事件，由此暴露出了技术出身的创始团队在公司管理上能力不足的问题，频繁的人事纠纷也进一步阻碍了上述公司的技术落地和商业化进程。

实现乘用车的自动驾驶还有很长的路，但是在物流行业，自动驾驶已经有了商业化试运营案例。

获得软银94亿美元融资后，Nuro创始人朱家俊称，未来，Nuro还将和多家合作伙伴一起推出无人配送服务，包括餐厅、药房、生鲜超市、服装百货、干洗等。

今年2月，零售巨头亚马逊在一个星期内，拿出超过12亿美元分别投资了无人驾驶创业公司Aurora和电动卡车公司Rivian。不仅如此，亚马逊此前还连续三轮投资了被称为“货运版Uber”的卡车物流平台Convoy。

刚刚获得融资的图森未来也公布了公司在无人驾驶物流卡车研发上的最新进展。据介绍，在美国，图森未来无人驾驶卡车日均完成3-5次货物运输，服务13位终端货主客户。在中国，图森未来在中国北方某港口持续试运营超过300天，并将在上海临港地区开展无人驾驶示范运营。

国内的京东、菜鸟、苏宁等巨头也在不断进场。

比如，2016年京东就成立了专门的“X事业”，专注于“互联网+物流”，希望打造着眼未来的智慧仓储物流系统。目前，京东第四代无人驾驶物流车已经在北京的开放道路上，开启了全场景常态化配送。菜鸟ET物流实验室也在云栖大会现场发布第四代新零售物流无人车。苏宁的“卧龙一号”则是国内首个能与电梯进行信息交互的无人车，可以实现从户外到室内的配送。

“无人驾驶已经不是一个讲demo的时间段了，现在更强调落地。在无人驾驶乘用车落地变得遥遥无期的当下，场景相对简单、市场规模超过万亿的物流行业自然有着更多的机会。”无人驾驶领域的创业者张驰（化名）对AI 财经 社表示，以Nuro为例 ，低速物流车相对更安全，落地也会更快。

根据张驰的说法，物流领域最快落地的应该是低速无人配送车和港口、码头、仓库、矿产等封闭场景的无人驾驶卡车；其次，就是负责干线物流运输的自动驾驶；最后，则是 社会 化道路上行驶、场景最复杂的无人驾驶城配物流车。

“事实上，在全封闭的工厂和仓储园区，已经有了无人驾驶的小规模的商业化应用。”钟鼎资本合伙人汤涛对AI 财经 社表示，此前钟鼎投资过一家专注在场内物流领域做无人叉车和无人牵引车的公司，现在该公司已经开始出货并陆续产生营收了。

汤涛对于物流无人驾驶领域这一波投资浪潮并不意外。在他看来，物流行业目前面临着越来越严重的“用工荒”的问题，越来越多的年轻人不再愿意从事枯燥、繁重的运输工作，所以物流行业对于无人驾驶技术的需求要比乘用车市场来得更加强烈。

此外，今年资本市场整体上开始偏谨慎，大家更喜欢投一些盈利时间表更明确的的公司。在自动驾驶的实现方向上，无人物流车可能会更快商业化——一方面因为技术上更容易实现；另一方面从政策角度上来讲，商用车可能会更快跑出来。

投资未来

2019CES前夕，百度利用旗下的自动驾驶车队，从长沙运送了一个包裹到拉斯维加斯。整个过程中，除了跨洋飞行外，在干线物流、支线物流、终端配送的各个环节均是百度无人驾驶车队在工作。这个全球首次完成的自动驾驶物流闭环，让很多人看到了物流行业技术节点的到来。

“从各种条件来看，距离物流无人车的大规模商业化应用还需要较长的一段时间。”张驰表示，目前整个无人驾驶行业主要的3大环节——底层的计算平台、各个场景的算法以及车规级的激光雷达都还未发展成熟，改装一辆无人车的成本可能超过200万元，成本过于昂贵。受此影响，物流领域无人驾驶技术的爆发还需要继续等待。

事实上，除了无人驾驶整个产业链还尚未成熟，国内外的相关政策法规也还未完全放开。

在美国，针对自动驾驶道路测试的管理规范主要由各州自行立法。截至2017 年底，美国有内华达州、加利福尼亚州、佛罗里达州、密歇根州等共 21 个州通过了地方层面的法案，另有 10 个州发布了行政命令，支持自动驾驶 汽车 道路测试，明确申请测试的资格要求及测试过程中的管理要求。

目前，美国自动驾驶 汽车 发展最具代表性的地区是加州，当地开放的政策使得几乎全球所有的自动驾驶公司都会选择在此进行道路测试。根据加州机动车管理局(DMV)公布的数据显示，截至 2018 年 12 月 7 日，共有62家来自不同领域的企业获准在加州测试自动驾驶 汽车 的许可，其中 Waymo是唯一一家获得无驾驶员在车内的自动驾驶测试资格的企业。

在中国，截至 2018 年 12 月 25 日，北京市、上海市、重庆市、杭州市、江苏省共 15 个省市区公布了地方级的测试管理实施细则，准许企业申请自动驾驶 汽车 道路测试的许可。在牌照发放方面，截至 2018 年 12 月 25 日，国内共有 27 家公司获得了共95 张测试牌照。其中，百度分别从北京、平潭、重庆、长沙、天津五个城市共申请获得了 51 张测试牌照。

同时，国内的无人驾驶路测场景也变得更加多元。

2019年1月21日，公安部交通管理科学研究所宣布建成我国首个专门用于自动驾驶测试的封闭高速公路。该封闭高速公路位于江苏省无锡市通锡高速公路（S19）南通方向，全长41km。1月22日，百度旗下的22辆“阿波罗”自动驾驶数据采集及测设车辆，在山西省五盂高速阳泉段进行了相关测试。

高速公路路测场景的开放，对于做干线物流无人驾驶技术研发的G7、智加 科技 以及图森未来来说，显然是一个有力的政策加持。事实上，在政策逐渐放开的同时，物流无人卡车的场景联动也已开始。

2018年11月8日，智加 科技 宣布与满帮集团达成独家战略合作。据统计，中国干线货车700万辆中有520万辆是满帮会员，中国物流企业150万家中有125万家是满帮会员。满帮庞大的交易数据和交通数据将能很好地加速智加 科技 干线物流的无人驾驶技术落地。

“政策的制定是与技术的成熟度是密切相关的。现在各地政府对无人驾驶都是非常支持的，但是路测到真正的商业化还有一个过程，接下来能拿到商业化牌照的，肯定是技术跑在最前面的。”汤涛表示，政策的管制只是暂时的，未来当物流无人车这个大方向上出现成熟、安全的解决方案后，政策自然就会进一步放开。

按照汤涛的说法，所有入局无人驾驶的投资机构，不管是乘用车还是商用车，都是在投未来。

“其实，短期算账是算不过来的。这个核心逻辑就是你信不信自动驾驶的卡车会在未来的物流行业占到一定比例。这类公司是不会有太多家的，最早开始做的，容易收集到更多的corner case，然后就能把系统修改得更稳定，然后成本也会更低。”汤涛表示，在这种情况下，市场上的头部公司就会把主要的份额都吃掉。

至于怎么去制定估值模型，投资的创业公司怎么去盈利，这就是一个时间表的问题了。

文/杨剑勇

以深度学习、机器学习为核心的AI技术得到迅猛发展，主要得益于算力、算法上的突破，使得AI技术得到广泛应用落地。在金融业，因把人工智能引入金融服务，让蚂蚁金服成为全球独角兽之王，估值高达2000亿美元，且有望A+H模式登陆科创板。以及传统银行也在积极拥抱新技术，以人工智能技术为手段，以大数据为驱动，推动零售金融数字化转型。

还有制造业、供应链管理、医疗、智能家居等细分领域，人工智能技术得到广泛落地，整体来说，人工智能技术已成为全 社会 智能化转型关键技术之一。各国为把握人工智能所带来的新一轮产业智能化变革，纷纷出台相关政策。

为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，我国于2017年出台新一代人工智能发展规划。预计到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在人工智能升格到国家战略后，以BAT、华为等为代表的 科技 巨头纷纷调整战略，以及AI创新独角兽也得到快速发展。主要在于我国在用户、数据和应用场景等方面优势明显，推动国内人工智能呈现出蓬勃发展态势。

如今，为进一步落实发展人工智能的决策部署，推动人工智能技术在开源、开放的产业生态不断自我优化，包括基础共性、伦理、安全隐私等方面标准的引领作用，我国印发了国家新一代人工智能标准体系建设指南。立足国内并兼顾国际的同时，促进创新成果与产业深度融合，注重与智能制造、工业互联网、机器人、车联网 等相关标准体系的协调配套，为高质量发展保驾护航。

对于国家人工智能标准体系指南出炉，以及当前新基建大背景下，深耕人工智能应用的厂商来说，将会释放新一轮发展机遇。那么，除BAT、华为等 科技 巨头以外，本文梳理在机器视觉、智能语音、智能家居、AI云、AI芯片等各细分赛道核心玩家，对于他们来说，有望受益于人工智能这一波红利，迎来最好的发展时期。

机器视觉：旷视 科技

计算机视觉与智能语音市场增长强劲，IDC报告指出，在疫情之后，包括园区、办公楼宇将带来一拨新的人脸识别需求。在传统行业，工业质检、巡检应用正在兴起。只是，在机器视觉市场则主要被旷视、商汤、云从和依图为首的四大AI独角兽占市场主导地位。

旷视、商汤 科技 等机器视觉独角兽作为人工智能技术后浪，显然在机器视觉市场超海康威视、大华股份等前浪。因人工智能应用落地，也使得旷视 科技 等后浪AI独角兽一跃成为机器视觉细分场景的佼佼者。根据旷视 科技 早前披露的数据显示：2016年营收为6780万元增至2017年的313亿元，到2018年增长至1427亿元，复合年增长率为3588%。业绩高速增长这主要得益于视频物联网应用于城市及公共场所所释放的巨大机遇。

此外，在面对新基建国家战略，旷视 科技 也积极推进，并助力新基建落地，公布了AI新基建线路图。专注于“算法”，结合应用，在个人物联网、城市物联网、供应链物联网三大细分赛道落地，并通过新一代AI生产力平台把 AI 能力分享世界，开发者可以基于旷视Brain++平台，覆盖更多场景的应用，推进AI新基建进程。

智能语音：科大讯飞

相比机器视觉由后浪主导不同的是，智能语音技术则由科大讯飞、百度、阿里等 科技 巨头占主导。当然，思必驰、小i机器人等优秀人工智能创新企业也跻身中国人工智能语音应用主流玩家。IDC报告显示，2019年中国语音语义应用市场达1225亿美元。除了智能家居等消费级产品，在智能客服、法庭庭审语音转文字，贡献了较大的市场规模。

就市场格局来看，科大讯飞占据领先地位。作为智能语音领导厂商，在2019年营收更是突破百亿大关。对于人工智能这条赛道深耕二十多年的科大讯飞来说，意味着其人工智能技术布局成果显现，也预示着将迈入新的里程碑。

目前，科大讯飞语音技术教育、金融、政法、城市、 汽车 、翻译等场景。此外，其AI开放平台有超过112万开发者。在平台+赛道战略指引下，使得开放平台、教育和智能硬件方向增长尤为迅猛，推动整体业绩稳健增长。

智能家居：海尔智家

在人工智能、物联网等技术推动下，家庭智能化快速发展，以及消费者对家庭场景中各种智能设备保持强劲的竞争态势，使得各类玩家纷纷涌入智能家居这条赛道，大致可以分成传统家电厂商、手机厂商以及互联网企业为首的三大阵营。而传统厂商当中，以海尔智家尤为突出，并已锐变为物联网生态品牌。

对于海尔智家来说，因早早布局智慧家庭，将场景品牌和生态品牌提升为集团战略，所以在生态培育上有先发优势。在业界看来，深耕家电多年且始终追随用户体验的海尔智家，深知如今用户已经不满足于单一的家电产品，必须以家庭全场景来满足用户变化了的生活需求。为此，海尔智家基于衣、食、住、娱不同生活场景，以成套化满足人们个性化的智慧生活。

AI云：百度智能云

随着全球智能化转型趋势背景下，各界积极部署物联网、工业互联网，以及将更多应向云端迁移，进一步激活全球云服务市场。与此同时，在云端这条赛道上玩家竞争进入比拼人工智能应用能力阶段。根据《IDC中国人工智能云服务市场研究报告（2019）》显示：AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。

截止到2020年4月，各厂商在公有云上开放AI能力的数量，从统计数据来看，百度智能云、阿里云开放的能力最为丰富。需要指出的是，凭借丰富的AI能力，百度智能云在多个细分领域排名第一。

从2019年AI公有云服务市场份额来看，百度智能云市场份额第一，且连续两年在AI Cloud领域排名中国第一。在自然语言处理领域，目前实现一定规模的商业化营收的仅有百度智能云。不管是智能音箱、家居等消费级产品市场还是其他企业级市场，百度智能云都建立了广泛的客户基础。

AI芯片：地平线

近年来，信息 科技 以惊人的速度在发展，尤其NB-IoT、5G等无线通信技术署规模日益扩大，使得物联网连接数高速增长。截至2019年，全球物联网连接数高达120亿个，到2025年将增长至246亿，年复合增长率达到13%，这一数据来自今年早些时候GSMA所发布的《2020年移动经济》报告。

因数百亿设备连接至网络，对物联网芯片和人工智能芯片需求剧增，结合ABI Research调研机构早前发布的报告显示，全球云端AI芯片市场规模预计2024年将达100亿美元，边缘AI芯片同样也呈现出高速增长态势，未来几年，年复合增长率为31％。

对于地平线来说，其AI芯片商业落地聚焦在智能驾驶与智能物联网两条赛道上，地平线创始人余凯对曾笔者表示，AI芯片对技术要求极高，地平线在商业落地上进展比较顺利。当然，绝对不是一飞冲天，需要稳扎稳打。

目前，地平线在 ADAS、自动驾驶、高精地图和智能座舱等领域已赋能一大批行业顶级Tier 1、OEM、通讯运营商，包括长安、福瑞泰克、奥迪、佛吉亚、SK电讯、理想等多个顶尖企业在内的合作伙伴正与地平线携手加速智能驾驶时代的到来。诸如长安 汽车 发布主力车型UNI-T，内置中国首款车规级人工智能芯片——地平线征程二代，具备每秒4万亿次的算力，预示着地平线车规级人工智能中国芯首次前装量产。

此外，地平线与中汽创智签署合作协议。中汽创智又叫T3 科技 ，由国资委投资，中国一汽、东风公司和长安 汽车 三大央企 汽车 厂商成立的共性技术平台。根据协议，双方将基于地平线行业领先的车规级 AI 芯片和人工智能算法，以高级辅助驾驶（ADAS）、高等级自动驾驶和智能座舱为重点，全面深入合作，加速智能 汽车 量产方案中的平台技术研发。

“地平线作为边缘AI芯片领导者，长期致力于AI芯片的软硬件研发和商业落地工作。”在地平线联合创始人兼技术副总裁黄畅博士2020全球人工智能和机器人峰会上对此表示。

最后

世界经济总体较弱的局面下，全球积极利用 科技 推动新经济发展。我国也提出加大新型基础建设，为经济释放增长活力。其中，人工智能技术正在与各行各业快速融合，推动传统行业转型升级、提质增效的同时，也不断催生出新技术、新模式、新业态，以人工智能为代表的信息化技术将成为智能化经济的核心驱动力。

在人工智能标准指南、新基建战略下，为发展新技术释放出政策红利，以人工智能、自动驾驶、云服务、大数据和物联网等为核心技术为创新方向的企业，也迎来新一轮的机遇。

杨剑勇，福布斯专栏作家、网易签约作者，并连续三年（2017-2019年）获得年度最佳签约作者。致力于深度解读5G、物联网经济和人工智能等前沿 科技 ，观点和研究策略被众多权威媒体和知名企业引用。

世界物联网大会把世界很多产品和产业聚集在了一起，并将各信息都整合起来，做到全方位实时跟进，做到了可查询，可跟踪、可选择、可追溯、可管控的智能化互联互通的网络体系。这样的会议不仅有利于中国，更有利位于世界。

首先，利用中国物联网技术标准构建经济体系造福人类，促进中国国内产品做到实时调控，增强了更多的销售和买进渠道，让全国人民意识到并了解创新经济，并利用资源优势，创造了一个个多种信息的共享平台，催生出了数万上亿个相互联系的市场，促进了创新经济的发展。

接着，国内电商企业越来越发达，实体商业的发展明显受到了很大的阻挠，国家对实体经济的补贴成本也在逐年上升。世界物流大会刚好可以为实体经济创造出一个公平的市场环境，只要紧跟国家发展的步伐，就一定会突破难关。

今年是建国七十周年，物联网大会的召开，表明以前那个信息不畅通，物流缓慢，市场杂乱没有整齐的规定和计划的时代随之而去，取而代之的是一个全新的商品物流网络体系。也应证了这七十年来，中国经济的磅礴发展和伟大成就，中国的经济不再是当初那般脆弱和不堪，现在的国家，有足够的实力，足够的勇气迎接一切挑战和威胁，中国经济这片大海，将容纳下各种实体或电商企业在海洋中航行得更远。

2019年物联网已经开网，开网时间是2018年11月8日。《物联网系统》对应于信息化时代的到来，系统地阐述了物联网的由来及其发展。较详细地阐明了物联网软硬件系统，指出了亟待解决的问题及展望。

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