一切皆可AIoT，當我們在談論AIoT，我們到底在說什麼？
2019年，熱搜詞除了社交之外，非AIoT莫屬。
老羅、王欣、張一鳴和微信對壘是既艱難又苦澀，但是AIoT沒有絕對的王者，這是一個正在到來的時代。
有人形容AIoT是一個大的硬體生态、是一個全新的技術浪潮，是一個宏大的未來藍圖。那麼，當我們在談論AIoT的時候，我們到底在說什麼？又是什麼，催化了AIoT時代的到來？
我們都在談的AIoT到底是什麼？
AIoT是什麼？
小米公司董事長雷軍說：對外我們講的AI+IoT是人工智能+物聯網平台。對于小米而言，AIoT就是“All in IoT”。
曠視的CEO印奇說，AIoT會是一個階段性的過渡詞彙，未來兩三年之後，IoT可能會真正成為産業的中堅力量，而AI會成為一種真正本質化工具。是以，AIoT叫AI involve的IoT産業。
廣泛的定義來看，AIoT就是人工智能技術與物聯網在實際應用中的落地融合。它并不是新技術，而是一種新的IoT應用形态，進而與傳統IoT應用區分開來。如果物聯網是将所有可以行使獨立功能的普通物體實作互聯互通，用網絡連接配接萬物，那AIoT則是在此基礎上賦予其更智能化的特性，做到真正意義上的萬物互聯。
以前，大家一直讨論物聯網發展，但是有個問題是，就是難落地。場景也有，但是技術卻總是慢一拍。
直到AI的出現，讓物聯網的落地成為可能。而這個過程也不是一蹴而就，立刻就能從單機智能（智能裝置與裝置之間不能發生互相聯系）過渡到主動智能（自适應、主動提供适用于使用者的服務）。
此刻的我們，就處在第一個轉折點。
無論是AI，還是物聯網，都離不開一個關鍵：資料。資料是萬物互聯、人機互動的基礎。同樣，歸咎于目前存儲技術發展，讓資料有了基本的“後勤保障”。雲服務的快速擴張，則讓資料有了發揮價值的物質基礎。
巧的是，最早嗅到商機的其實是雲服務廠商。亞馬遜AWS在去年年初推出可商用AIoT産品，讓企業把雲端訓練完的機器學習模型帶進IoT裝置，用于執行機器學習推理。
同樣，17年到18年的AI晶片熱，也加速了我們進入AIoT的熱潮中。
對企業來說，過去想要在IoT裝置上運作AI或機器學習推理不是一件易事，但随着雲端技術成熟，加上搭載專用AI晶片、算力更強的終端硬體的出現，IoT裝置得以能執行更複雜的機器學習推理能力。
技術需要更豐富的場景，而需求又負回報技術優化更新，随着5G時代的到來，AIoT的擴張速度隻會越來越快，真正意義上的萬物互聯可以拼上最後一塊版圖。
這也是為什麼2019年開年，無論是百度、京東、阿裡、小米這樣的“網際網路”公司，還是曠視、思必馳、雲知聲這樣的AI初創公司，共同高喊出了AIoT的口号。
不入局者，不合群
古人在從事重要的農事活動時，往往會借黃曆檢視每天的吉兇宜忌。兩千多年來，上至皇族，下至普通老百姓，都笃信着黃曆中标注的“吉兇宜忌”。而2019年，做AIoT無疑是大吉。
如果要從宏觀層面去形容目前的AIoT局面，便是巨頭押注、分工合作、基礎已定。整體看來，一切按部就班。
如下圖所示，從BAT到AI行業的獨角獸，不約而同地官宣了AIoT戰略。有趣的是，無論是初創公司還是傳統的網際網路公司，入局者都是有一定體量的巨頭，是各自領域的佼佼者。
上面所列的時間點都集中在去年下半年到現在，其實更早的時候，這些公司已經在做AI和IoT的融合應用，隻是現在以一個通用的名稱具象化這種場景應用。
除此之外，傳統的家電廠商如美的、海爾等無一例外也将重點押注在AI和物聯網的融合上。
此刻如果還有局外人在觀望，躊躇是否入局，可能會顯得不合群。
不過，細看會發現，純粹的AI技術公司和BAT的打法顯然不同。
巨頭要做大盤子的事情，華為、小米以及京東都做了一個大的生态平台，囊括各種智能能家居産品。能力強的話，還能包下雲、邊緣側、端晶片的研發，實力不足的話，可以和AI初創企業合作，來補全這塊短闆。
而且小米、華為或者京東的打法都很網際網路，他們的宣傳側重點也更加注重C端的使用者，比如京東特地推出了京魚座，京魚座面向C端，布局整個入口級産品，而小京魚智能平台被定義為一套軟硬一體的AIoT解決方案。
而AI技術初創公司，則更精準地從各自技術優勢切入，尋找最容易落地的AIoT應用場景，比如語音技術公司會選擇智能家居、智能車載等對語音需求相對較高頻的市場。
每家的優勢各有不同，是技術優勢、供應鍊優勢，還是産品或者使用者優勢，也在某種程度上決定了他們的打法。
其中，曠視的路子倒是比較特别，他們的核心是對傳統制造業的“變革”，更看重對實體産業中生産力和生産關系的改變。是以，曠視選擇做的是基于算法能力的一套完整的作業系統。就像電腦有了作業系統可以運作各種軟體程式，曠視的算法能力以及軟硬體方案可以直接讓一個細分的場景快速AIoT化。
AIoT往下沉，先不談競争
但是，當年輕的初創公司向着AIoT更新或者轉型時，不可避免地會越來越“重”，走到産業中。
即便如騰訊，想要積極擁抱産業網際網路，将内部的技術能力賦能給上下遊更多的産業夥伴，也必須得下探到除網際網路之外的實體産業，這是大勢所趨。
“當網際網路的上半場結束了之後，所有的網際網路下半場幾乎都是重的生意。”是以，這也是為什麼曠視會建設以供應鍊為核心的機器人網絡作業系統河圖。
AIoT隻是更新開始的一個号角，等待這些從網際網路浪潮走來的獨角獸的是危也是機。
例如，實業型企業内部橫向的業務流程非常複雜，是個很長的内部鍊條，當它們面臨産業整合的時候，會發現不僅僅需要懂所在的行業、懂得管理，同時還需要弄明白雲計算、AI等科技。這就是印奇所說的産業沉重十字。而解決産業沉重十字的方法，是成立新共同體。
新共同體需要分工明确的合作，從細節入手，去分析實業型企業的價值需求，雙方勠力找到價值閉環點。
其實更通俗的說，就是如何讓傳統實體産業更好地和AI結合，讓AIoT不僅僅改變的是微觀的個人層面，還有整個宏觀的制造産業。
就像印奇說的，這個市場很大，不可能一個人全包，“在物聯網裡面可能有各種裝置、傳感器、機器人的接入，沒有任何一家公司，可以真正把所有的裝置做了，是以一定是共融的一個大的層面。”
确實，合作是一個關鍵詞，京東的小京魚平台和華為的HiLink平台打通，共享資料，管道和物流。而vivo、OPPO、TCL也共同成立了IoT的開放生态聯盟。
是以，AIoT的上半場，始于合作，跑馬圈地的時候，大家都可以分得一杯羹。
最後
當一切皆可AIoT，萬物互聯到底是一個怎樣的世界，2019年，我們又會站在AIoT的哪個關鍵節點上？