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自從IoT概念不斷發展落地后，市場上也開始出現了AIoT的概念，不過它究竟發展得怎么樣呢？它又有遇到什么問題呢？讓我們看看本文怎么說的吧。

AIoT不是空談個口號，空炒個概念，它是實實在在落地解決IoT產業服務問題的工具。

什么是 IoT

在聊AIoT之前，咱們先聊聊什么是IoT。IoT是Internet of Things的縮寫，國內一般翻譯成「物聯網」，吳軍老師在其《信息論四十講》中提到他更喜歡「萬物互聯」這個翻譯：

什么是IoT？一些媒體把它翻譯成“物聯網”，這只是不準確的字面翻譯，完全沒有反映出它的本質。對于IoT，我更喜歡“萬物互聯”的講法，因為它不只是物和物的聯網，而是所有東西的聯網，包括我們人自己。

對此我比較認同。另外維基百科的解釋如下，講得比較技術：

物聯網（英語：Internet of Things，縮寫IoT）是互聯網、傳統電信網等信息承載體，讓所有能行使獨立功能的普通物體實現互聯互通的網絡。

白話說目前或將來你所看到的一切事物都可能「上網」并且「互通」。廣義上的IoT涉及到的面非常廣泛，主要包括 工業物聯、消費物聯、能源物聯、農業物聯等等領域，而常被業界大佬們所聊起的的IoT目前更多集中在直接面向C端用戶的「消費物聯」這塊，包括智能家居、可穿戴設備、車聯網等等。

從1985年 Peter T. Lewis 提出了IoT的概念，至今已經30余年?？v觀歷史，相比其它技術發明，從提出一個概念到工程化落地實施，這并不算長。從國內來說，IoT行業近兩年，特別是最近因為貿易戰被推上討論高峰的5G技術，帶起了一波關于IoT技術應用的討論。

但目前實際行業發展和市場現狀如何呢，接下來我以「消費物聯」這塊為例逐一闡述：

行業發展

目前國內IoT的發展主要分為兩個階段：

第一個階段我稱為「爆款單品階段」。

是13-14年前后移動互聯網的高速發展，資本熱錢的涌入、小米的高調入局，推出了一個個爆款單品帶起了一波主要圍繞「消費物聯」領域的創業公司和大公司的布局，創業公司知名的如 涂鴉（14年）、LifeSmart（13年）、博聯（13年）等等。

第二個階段是「場景服務階段」。

即提供給客戶一整套整裝服務，幫其進行智能化部署。17年至今，智能音箱高速增長，智能家居的語音控制，降低了智能家居的學習和控制成本。也是很多傳統集成商轉型做智能家居集成商，甚至之前主打爆款的廠商也入局了（如 綠米）。

總的來說，我覺得目前還處于兩個階段：

• 第一階段還沒結束，「爆款單品」還在持續（如今年最火的是智能門鎖）；
• 第二階段剛開始興起，還比較初級。兩者相輔相成，小米就是一個這種打法的成功范例。

市場體量

據小米財報截至2018年12月30日，米家平臺的連接設備數達到1.51億，號稱全球最大，而以B端切入的涂鴉智能則達到1億的連接設備數。那這兩個數據在目前整個IoT盤子里算什么概念呢？

根據IoT Analytics摸底的數據，18年全球IoT連接設備數為70億。也就是說小米號稱其目前是全球最大的IoT平臺，也只占到總盤子的2.16%。

而作為對比，目前使用最高頻且覆蓋率最高的智能設備——智能手機，18年全球活躍用戶數為29.96億。單從體量來說，這個市場體量確實有很大的想象力。

從上面來自IoT Analytics的分析圖表我們也可以看到，其預計在2022年IoT設備數會超過非IoT設備數。

類似地，智能手機2013年的出貨量首超非智能機，并迎來了移動互聯網時代的高速發展。

類似的事情會不會2022年在IoT領域發生，讓我們拭目以待。

市場現狀

這樣龐大的市場，存在巨大的機遇，但從IoT Analytics數據也可以看到目前非IoT設備還是占大頭。而且經常聽業內人士抱怨，大部分廠商做的還是「臟活累活」，花了很大的力氣，但回報可能很小。

在艾瑞的《2018年中國智能家居行業研究報告》中關于智能家居從業者的調研報告也指出智能家居的發展并沒有預測中火爆，為什么會這樣呢，有以下幾點原因：

1. 用戶側：對單品接受度高，但不理解「場景服務」

這很自然，從行為經濟學角度來看，打「單品」和「一套方案」，前者的決策成本更低，更多的調用「系統1」。

比如，張三看到對門鄰居李四裝了個智能門鎖，高端大氣，還不用帶鑰匙，價格也能接受，自己也起心動念起來，買了一個。而如果要讓他整「一套方案」，如「全屋智能」，決策路徑就沒那么簡單了。

先不說部署成本，站在客戶角度，我好不容易買了套房子，一定要好好整一整，在前期決策上如果售前沒做好，可能就要花大把時間來客戶解釋說明，跑單率很高。

從售前的轉化效率，到落地的部署效率，再到售后服務，這時候賣的不是設備了，賣的是一整套的「場景服務」，基本都是三思而后行。

所以這個市場目前更多是拼渠道，跟地產商的渠道（精裝房），酒店渠道，用戶只能接受我給你的方案，降低了很多溝通環節，從而來降低跟用戶側售前成本。

2. 行業側：設備碎片化嚴重，「場景服務」落地效率低

（1）所謂的碎片化，除了智能家居品類繁雜，還有一個問題，即不同品牌設備間的互通。

這不乏也有解決好的公司，如小米。但從上面分析，小米的體量再大，也只占到2%左右的市場份額，還有很大的市場空間和問題沒有滿足和解決。

實際上，可以想象一個用戶場景：客戶往往會各方綜合來購置自己的家居設備，如電視，可能會選面板比較好的 夏普、索尼、三星等；掃地機器人可能會選擇iRobot的；冰箱可能買海爾的；空調可能買格力，等等。

這些廠家各自有一套自己的協議，自己的平臺，互不相通。

雖然目前智能音箱能部分解決這個問題，但是在用戶操作路徑第一步：配網，往往就卡住了。因為用戶還要去下一個三方的智能家居App，將設備綁定，然后再登錄智能音箱App，進行賬戶授權來同步設備。增加了前期的使用成本。而出現這個問題底層邏輯在于各廠都有自己的利益和算盤（特別是大廠們），這在市場早期是個非常正常的現象。最后能撬動的必然是用戶跟廠商之間博弈的結果。

（2）關于「場景服務」的落地效率低背后的原因。這里先說一個數據，落地「全屋智能」很多是以集成商的角色來做，據不完全統計目前國內大概有1000+集成商，大部分是小規模集成商（團隊規模10-20人左右），以這樣的規模一年落地10個項目已經是非常高效了。

而這所謂的項目，大點的可能是個酒店，一般70間客房左右，小點的可能是某個朋友的獨棟小別墅。再扣除中間的各種成本，大部分最后能有微薄利潤已經算法很不錯了。一年累死累活干下來，就賺了個毛毛雨。那這里的問題主要是出在哪里呢，我個人認為如下幾點，我們拆成 售前 – 部署 – 售后 這幾個點來看：

售前：如上用戶側所說，目前處于市場早期，用戶對此的決策成本高，這中間要解決的問題是如果高效的與用戶溝通，消除信息不對稱，從而提高其決策效率。

部署：目前大的集成商部署不是什么大的問題，很多甚至有自己的SaaS平臺和酒店PMS系統打通等，但更多中小集成商并沒有這個能力，且協調多方資源，如與智能音箱廠商對接中出了問題，依賴三方，沒能及時解決，對工期造成影響。

售后：如酒店，好不容易部署完了，酒店開業了，用戶入住了，結果發現各種問題。而大部分中小集成商各方依賴大，資源協調周期長，導致很多時候不能快速的解決售后問題，從而影響了業界口碑。

綜上，所以對整個IoT領域目前現狀和問題，我相信各位都有比較「正面」的了解。那怎么更好的去解決這些問題呢，我認為唯有AI技術，沒聽錯，唯有AI技術。AIoT不是空談個口號，空炒個概念，他是實實在在落地解決IoT產業服務問題的工具。

什么是 AIoT

顧名思義，AIoT是AI+IoT的組合縮寫。最早（其實距離現在也不遠）可追溯到2017年11月28日小米IoT開發者大會，在會上雷軍提出了AI+IoT的主題演講，隨后作為當年發布會上的戰略合作伙伴且時任百度COO陸奇也做了《IoT+AI開拓無限可能》的主題演講，闡述了具體的技術落地。

AIoT 字面上非常好理解，AI+IoT，即利用人工智能技術給IoT產業賦能。目前也已經開始有落地應用：比如 近兩年比較火的家居單品智能音箱，他的底層技術是AI技術中的語音技術，除了之于音箱產生了成功落地的新物種「智能音箱」，其也激活了智能家居產業，作為一個中控設備可以用語音這個天然的交流方式優雅地解決了部分功能繁雜的智能家居控制問題，還有激活了設備間的聯動，提高了用戶使用效率和體驗。類似的也有圖像技術之于攝像頭。這兩個例子是目前比較廣泛的應用，其實整個AIoT能力不止于此。

這里先講個故事：

這周參加了CSHIA舉辦的《中國只能家居集成服務大會》在最后的圓桌會議上，綠米的董事長游延筠講了一個故事：他們去年底在小米有品上眾籌他們的第一款智能門鎖，最后總共賣了3萬把，在實際落地安裝時發現幾個問題：

1. 在安裝前裝維師傅不清楚客戶的門的結構是什么樣的，要帶什么工具過去；
2. 很多用戶門的結構跟鎖不搭，沒法安裝。

他立刻給他們AI團隊布置了一個任務，利用深度學習來幫客戶看看他們家的鎖能不能安裝，功能上線后效果非常好?，F在如果在小米商城上購買其智能鎖，會讓用戶先拍下家里的門鎖，然后系統會自動判定是否可以安裝，減少了后續實際裝維或售后的成本。這個例子不單解決了用戶購買前的售前決策成本，還給對內部來說降低了裝維成本。一個小小的AI技術的應用一舉兩得。

總結來說，我們照樣從產品服務的三個關鍵節點切入來展開說明：

（1）售前

對于用戶端來說在于如何讓客戶降低其購買決策成本。比如 上面提到的智能門鎖就是一個很好的單品例子，而「全屋智能」這塊可以讓用戶上傳自己家里的圖紙，系統自動輸出幾套方案讓其選擇。這個目前也已有廠商落地（想詳細了解，可以去搜搜 壹智能 這家公司）。

（2）部署

核心指標在于提高部署效率。我個人認為AR+AI是未來的一個match的點，想象一個場景：售前明確了部署需求，將圖紙傳給具體部署的師傅，部署師傅帶著AR眼鏡配合圖像技術高效施工，且在這過程中系統會自動記錄施工進度，并同步給客戶，高效了解目前的部署情況。

當然，這一點可能還比較遠，倒不是技術問題，而是成本問題，目前眼鏡市場價格還是比較高的。這個是一個比較大的點，而小點如上面提到的智能門鎖，其實是一個目前落地成本比較低的好方案。

（3）售后（這里所指的售后說廣義上的，即用戶安裝完后的體驗以及售后處理）

A. 之于用戶側，這個是其真正體驗到AIoT對于其生活直接影響的點。我覺得根據產品服務可以分為以下兩類：

a.單品。這個分為中控單品和非中控單品。

先說說非中控單品，拼的單點的功能體驗，比如智能攝像頭，利用圖像技術我可以定位家里的貓在什么位置，家里有誰來過等等；

而中控單品，如智能音箱、智能電視等，除了單點的功能體驗，還有內容服務、場景服務等重運營服務的體驗，我不單能控制自身，還能連接外部內容和設備。

b.場景服務。如「全屋智能」服務，想象一下，你入住了一家經常光顧的智慧型酒店，一開門音箱就自動播放歡迎詞，并且歡迎詞中帶有你的名字「歡迎xxx先生入住」，燈和電視也自動打開，并將燈光調整到你最喜歡的模式，你最窗簾自動關閉，知道今天是你的生日，電視還自動播放了一個生日祝福的小短片…

這只是目前典型的一個智慧酒店的入住場景。還有睡覺場景、閱讀場景、叫餐場景等等。從O2O開始「場景」這個東西已經講了很多年了，但都是雷聲大，雨點小。在AIoT時代我覺得會有更廣、更實在的落地。

B. 之于企業，售后一直以來說一個難啃的東西，核心在于如何高效的為用戶排查問題并給予滿意的答復。以前設備出現問題可能需要售后技術人員去現場排查，而且預約了還不一定馬上能到，等到了以后還要確認問題嚴重程度來判定進一步的售后服務。我相信相信隨著傳感器等硬件成本的下降，后續如果硬件有問題了，家電設備可以自查，并將相應錯誤信息反饋給客戶/售后，提高解決問題的效率。

舉例，比如現在小米的凈水器，濾芯到期都會提示更換，想象一下以前的凈水器，先不說一臺售價有多高，濾芯過期了都不知道。

寫在最后

總結一下，回到之前在IoT章節末尾提出的觀點——「AIoT不是空談個口號，空炒個概念，他是實實在在落地解決IoT產業服務問題的工具。唯有AI技術能解決IoT產品服務問題」。

本質原因在于：只有AI技術能有效處理IoT設備產生的大量信息數據，并最終輸出良好的體驗服務交付給客戶。無論是售前的轉化、還是實際部署、再到最后的售后的體驗和服務，這中間都會產生大量的信息數據，而目前能把這么多的信息處理和利用好的，唯有AI技術。所以

AIoT不是空談個口號，空炒個概念，它是實實在在落地解決IoT產業服務問題的工具。

目前這個市場還非常早期，但增長很快，根據市場研究機 MarketsandMarkets 近日發布報告稱，2019年全球AIoT市場規模為51億美元，到2024年，這一數字將增長至162億美元，復合年增長率為26%。而相比之下目前整個互聯網市場規模是4000億美元，吳軍老師估摸IoT產業規模后續將達到8萬億美元。還有很大的增長空間。?

未來已來，只是分不得不均勻。這個市場很大，還在市場早期，大家都有機會，最后，愿在這條大陸奔波的同仁們能闖出自己的一片天地。

作者：elek，微信公眾號：萬悟互連（ID：iotforall），AIoT產品經理。

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題圖來自Unsplash，基于CC0協議