智能物联如何连接未来？

　　随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展与加速融合，智能物联网（AI in IoT, AIoT）正成长为一个具有广泛发展前景的新兴前沿领域。随着在经济社会各领域应用的拓展深化，物联网的产业链、价值链、创新链不断融合，催生新模式、新业态不断涌现，成为驱动经济创新升级的重要动力；物联网跨界融合应用深入推进，成为注入传统产业的创新要素，帮助传统产业实现全方位变革；物联网基础设施加快推进，成为支撑智能经济的重要载体。

　　西北工业大学计算机系统与微电子系主任郭斌认为，智能物联网可实现制造业人、机、物、环境等要素的连接、交互、感知与计算，实现具有自组织、自学习、自适应、持续演化等能力的制造业智慧空间，对促进制造业新模式新业态形成、提高我国制造业生产力和竞争力、推动下一代智能制造变革具有重要意义。因此，构建未来制造产业，推动数字化转型升级不仅需要充分发挥政府整体规划优势与政策优势，更需要企业以技术为驱动，充分发挥技术优势和全球资源整合的优势，共同推动产业升级和社会进步。

　　如何推动我国未来智能制造产业实现高质量发展？

　　1、发挥智能物联网引领作用。物联网、人工智能及其深度融合将成为引领未来制造业变革的关键技术。智能物联网作为物联网和人工智能结合的前沿技术在新一代智能制造中将发挥关键作用。

　　2、加强从0到1基础研究。目前我国在制造领域关键技术应用方面已取得不少进展，而在基础研究领域还相对滞后，存在大而不强、重技术轻基础的现状。因此，需要加强从0到1的基础性研究，从长远角度推动智能制造不断革新、持续发展。

　　3、注重多学科融合人才培养。目前高校人才培养模式还主要面向单个学科开展，学生知识结构单一，难以满足未来对于多学科知识融合解决复杂问题的需求，应该创新人才培养模式，促进多学科知识融合，为培养复合型创新型人才提供有效途径。

　　4、产学研深度协同融合。智能制造具有很高的新技术密集度，汲取了人工智能领域最前沿的理论和技术成果。需要打破壁垒促进高校和科研院所积极参与智能制造产业变革，创造条件促进产学研的深度协同与技术革新。

　　5、推动新兴技术在制造业的落地应用。联邦学习、迁移学习、多智能体强化学习、深度模型压缩、边缘计算、云边端融合计算等智能物联网相关技术近年来不断取得新突破，在国家科研发展规划中要注重推动以上关键技术和制造业关键科学和技术问题的结合，产生示范性应用效果，进而形成新的产业链，促进制造业智慧空间的形成。

　　更多精彩观点

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　　智能物联

　　随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展与加速融合，智能物联网（AI in IoT, AIoT）正成长为一个具有广泛发展前景的新兴前沿领域。AIoT首先通过各种传感器联网实时采集各类数据（环境数据、运行数据、业务数据、监测数据等），进而在终端设备、边缘设备或云端通过数据挖掘和机器学习方法来进行智能化处理和理解，如智能感知、目标识别、能耗管理、预测预警、智能决策等。近年来，智能物联网应用和服务已经逐步融入国家重大需求和民生的各个领域，例如，智慧城市、智能制造、无人驾驶等。预计2025年我国物联网连接节点将达到200亿个，未来数百亿的设备并发联网产生的数据分析和融合需求将促使物联网与人工智能的深度融合。

　　阿里、腾讯、华为、京东等企业近年来都积极在智能物联网领域布局。2018年，阿里巴巴宣布进军物联网领域，将其定位为物联网基础设施的搭建者，提供IoT连接和AI能力、实现云边端一体的协同计算，并开发了轻量级物联网嵌入式操作系统AliOS Things。腾讯也推出了一款物联网系统TencentOS tiny，具有低功耗、低资源占用等特点。华为则推出了面向物联网的华为鸿蒙操作系统，作为一种基于微内核的全场景分布式操作系统，在5G时代具有广泛应用前景。京东也于2018年发布“城市计算平台”，结合深度学习等构建时空关联模型及学习算法解决交通规划、火力发电、环境保护等城市不同场景下的智能应用问题。

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　　智能物联驱动的制造业变革

　　2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，其目标为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。其中大数据驱动知识学习、跨媒体智能、人机协同增强智能、群体智能、自主智能系统成为新一代人工智能的重点发展方向。新一代人工智能技术与先进制造技术深度融合，将重塑设计、研发、制造、服务等产品全生命周期的各环节，形成新一代智能制造技术和业态，提升制造业生产力和竞争力。