郭斌、刘思聪、王琰、李志刚、於志文及周兴社共同贡献了他们的智慧与才能。
智能物联网作为人工智能与物联网技术的融合结晶，正逐步拓展为前景广阔的新兴领域，标志着从“万物互联”向“万物智连”的转变。在人工智能、边缘计算、物联网及移动嵌入式硬件等技术创新背景下，本文全面解析了这一新兴领域的内涵。
它通过集成人工智能技术，显著提升了物联网在感知、通信、计算和应用层面的效能，展现出广泛的智能感知能力，以及云边端协同计算、分布式机器学习与人机物融合的新颖特征。其优势包括高度的灵活性、自组织性和适应性。
本文深入探讨了智能物联网的基本定义及其特性；详细解读了其体系结构；并着重介绍了研究中的诸多挑战及关键技术，如广域智能感知、群智感知计算、智能物联网通信、终端适配深度计算、物联网分布式学习、云边端协同计算以及安全与隐私保护策略。
基于当前的学术动态，本文还展望了未来的研究方向，包括软硬件一体化的终端智能化、面向AIoT的进一步演进、下一代智能物联网络架构、动态场景模型持续演化、人机物融合群智计算和全能型AIoT系统平台等潜在领域。
物联网，常被誉为继计算机与互联网之后信息科技领域的又一重大革命浪潮，其作为新一代信息技术的关键组成元素，以互联网为基础进行延伸和扩展。通过集成各种信息传感装置并接入网络，构建了一个前所未有的巨大互联网络，实现全天候、无边界的人机物三元融合、信息流通与智能化服务的无缝对接。这一现象标志着人类科技史上的一次显著转型，对社会生产体系及日常生活模式产生深远的影响。
自其诞生以来，物联网技术的发展步伐不断加速，不仅持续推动着产业转型升级的步伐，而且在技术创新上提出了更高的追求。具体而言，有五大关键领域正引领着物联网技术的未来发展趋势：
1. 智能化与自主性：物联网设备将拥有更强大的数据分析、决策制定和自我调整能力，形成更为智能的服务体系。
2. 安全性增强：随着物联网应用范围的不断扩大，数据安全及隐私保护的重要性日益凸显。因此，加强网络安全防护机制成为技术演进的关键方向之一。
3. 集成与互操作性：提升不同设备间的数据共享、协同工作和跨平台兼容能力，构建一个统一、高效的物联网生态系统。
4. 边缘计算与分布式处理：推动数据处理向网络边缘延伸，减少延迟、提高效率，并降低对中央服务器的依赖。
5. 可持续发展与环境友好型技术：致力于开发低能耗、可再生能源集成等环保型解决方案，实现绿色物联网，促进社会经济活动的可持续性。
这一系列发展趋势不仅体现了物联网技术在不断进化和扩展其应用领域，同时也表明了它在未来可能对整个社会结构和人们的生活方式带来的深刻影响。
随着技术生态系统的不断演进以及数字互联设备的迅猛发展，我们正处于一场连接与数据爆发式增长的革命浪潮之中。依据华为GIV与思科的前瞻预测，至2025年，全球设备连接总数将跃升至1000亿台；这一趋势预计将进一步加速，到2030年时，接入互联网的物联网设备数量预计将突破5000亿大关。届时，全球数据产出规模将以天文数字般的速度增长至每年1YB级别，较之于2020年的水平，则将实现了23倍的增长幅度。
面对这一海量数据连接需求，亟需构建更先进、高效且智能的物联网体系架构，以确保能够及时捕捉、分析与处理这些海量信息。通过采用更加优化的数据管理和计算技术，我们将能有效应对这场数据洪流的挑战，不仅实现对大量数据的有效利用，还能够为未来的技术创新和业务拓展提供强有力的支持。
在这一时代背景下，随着新物联网业务的持续涌现和万物之间的深度互联，数据的激增现象前所未有地与各行各业紧密融合，进而推动了产业物联网的发展。特定领域中的应用案例，如安全监控、自动驾驶及在线医疗等，均对数据传输提出了实时性和低延迟的需求，同时在逐渐渗透至日常生活的每个角落时，对隐私保护的重视也达到了前所未有的高度。
随着深度学习等人工智能技术的崛起，近年来该领域以惊人的速度取得进展。相较于传统的机器学习架构，深度学习模型在众多应用场景中展现出更优越的表现与能力。然而，伴随着网络层次的深化，其参数量急剧膨胀，计算需求显著提升，这不仅对资源分配构成严峻挑战，同时也限制了其在物联网体系下的广泛部署和高效执行潜力。
传统物联网终端主要承担数据采集与传输的任务，然而，在智能芯片、嵌入式处理器及感知设备不断演进并实现小型化的过程中，终端装置逐渐获得了智能数据分析和处理的能力。在确保成本控制的前提下，这些终端设备能够执行部分数据处理和智能化推理工作，从而为提升计算的即时性以及保障数据隐私提供有力支持。
边缘计算策略聚焦于在数据源头或贴近用户之处执行计算任务，从而提供即时且高效的边缘智能服务。这一模式旨在通过就近处理数据，有效削减延迟现象，同时节省带宽资源，进而优化整体性能与用户体验。
随着边缘计算的应用日益广泛，其功能和优势愈发凸显。尤其在本地化数据处理领域，边缘计算的潜力得到了充分释放，并因此被Gartner等权威机构列为2020年度十项战略性技术趋势之一。这一前瞻性的认定，正是对边缘计算解决智能物联网发展瓶颈问题、推动行业进步与创新的高度肯定。
简而言之，边缘计算作为一项革新性技术，在提升本地数据处理能力的同时，也为智能物联网的长远发展开辟了新的路径，彰显了其在当今科技生态系统中的重要地位。
传统物联网体系在支撑广泛的联接、深度覆盖、实时处理与智能计算方面显得捉襟见肘，在终端智能化与边缘计算的崭新趋势之下，智能物联网这一概念日益凸显其未来潜力，近期吸引了全球的广泛关注。AIoT于2017年崭露头角①，是人工智能和物联网技术交融的结晶，正逐步发展成为拥有广阔前景的前沿领域，引领着从“万物互联”到“万物智联”的时代变迁。
Gartner预测，在未来，超过75%的数据将被要求在边缘网络进行分析、处理与存储。AIoT通过连接各类传感器以实时收集环境信息、运行数据、业务详情及监测资料等，进而利用数据分析与机器学习技术，在终端设备、边缘节点或云端层面实现深度的智能化解析和洞察。
近期，智能物联网的应用已广泛渗透至国家重大战略需求和民众生活的各个角落，如智慧城市构建、智能制造升级、社会治理现代化等领域，充分展现了其不可估量的价值。
来自全球顶级学术机构——麻省理工学院、斯坦福大学、耶鲁大学、加州大学伯克利分校，以及世界著名的剑桥大学与国内顶尖学府的学者们，均在智慧物联网这一前瞻领域中展开了系统性探索。比如，麻省理工的研究人员对限制资源条件下的物联网终端深度模型压缩技术进行了深入研究。耶鲁大学的研究团队则创新地提出了边端协同高效深度推理模型的概念。斯坦福大学的研究团基于多智能体体系的深度强化学习理论，聚焦于智能体间分布式协作学习能力的提升。剑桥大学的研究人员针对资源受限环境下的深度学习模型轻量化自动搜索策略进行了开创性的工作。而香港理工大学的研究团队则深入探讨了在车联网背景下边缘智能计算的应用与实践。
微软于2015年正式推出了Azure IoT Suite，随后在2021年进一步拓展了技术版图，引入了Azure Edge Zone边缘计算平台。同期，亚马逊在2015年率先发布AWS IoT平台，并于次年2017年上线了FreeRTOS操作系统，专为小型、低功耗边缘设备的编程部署、连接与管理而设计。同一年内，阿里巴巴则推出了AliOS Things物联网操作系统，提供包括IoT连接、智能处理和云边端协同计算在内的服务支持。京东公司在2018年发布“城市计算平台”，通过融合深度学习技术构建时空关联模型及学习算法，旨在解决交通规划、火力发电与环境保护等城市领域内的智能化应用问题。
同时，在2019年，华为面向物联网市场推出了HarmonyOS操作系统——一种基于微内核结构的全场景分布式操作系统，它超越了传统单一设备系统的范畴，倡导一套系统能力适应多样终端形态的设计理念。综上所述，智能物联网已在全球学术与产业领域展现出强劲的发展趋势。
鉴于此，本文将聚焦于泛在计算、人工智能与物联网融合的前沿学术研究方向，全面探讨其基本理论框架、架构体系、关键技术以及实际应用案例，并在此基础上深入探索未来潜在的技术挑战和机遇。
物联网之精髓在于物与物以及人与物之间的信息交流与互动，构建了一个由感知、网络和应用三层构成的有机整体。感知层扮演着类似人类感官的角色，通过各种传感器设备捕捉环境中的各类数据，如温度、湿度、压力、光照强度、气压变化及受力状态等信息；而网络层则类比于人体神经系统，汇聚了多元异构网络资源，负责将感知层收集的信息进行传输与共享。
应用层作为用户与物联网之间的纽带，借助云计算、大数据和中间件技术为不同行业提供定制化的解决方案。在智能物联网时代，数据处理成为核心驱动力，推动着体系架构和系统软件平台的创新与升级，以满足日益增长的需求并应对新的挑战。这一转型不仅旨在优化现有功能，更致力于开辟全新的应用领域与服务模式，从而实现效率提升、资源优化以及用户体验的全面革新。
以高效能的智能信息与即时处理为核心，智能物联网正逐步融入边缘计算和边缘智能技术，进而构建起一个协同运作的AIoT体系架构。如图1所示，这一系统被分为三个层次：首先为智能终端层，其次为边缘智能层，最后则是云计算层，各层级相互交织、紧密协作，共同推动着万物互联时代的智能化进程。
智能物联网乃是一种软硬件相辅相成的先进智能体系，其基于云、边、端协同运作的架构之下，软件平台实为核心要素。此平台在设备与应用间构筑起互联互通之桥梁，能够整合异构计算及通信装置，并简化新应用的研发过程。同时，它确保多种运行于不同设备上的应用和服务能实现顺畅交互。通常而言，该功能主要以中间件形式呈现，诸如微服务框架，从而显著提升系统集成与协同效率。
智能物联网的崭新特性，包括人机物融合、泛在计算、分布式智能以及云边端的协同运作，与传统物联网体系和软件架构相比，无疑赋予了其独特性和复杂性。在探索这一领域时，我们不可避免地会遭遇一系列挑战及技术难题。
首先，从感知层面上讲，AIoT的关键技术之一在于如何实现更为敏锐、精准的数据捕捉与解析，同时确保数据的质量和实时性。这不仅考验着传感器的性能和智能化水平，也涉及算法的优化和网络传输效率。
其次，在网络通讯层面，面对海量设备的连接需求，保证数据的安全、稳定传输成为重中之重。这就需要构建更高效的通信协议，同时也需加强网络安全防护机制，确保在万物互联的大环境下，信息流通不受干扰且安全可靠。
协同计算是AIoT体系中的另一大挑战点。由于智能设备分布广泛，如何实现高效的数据处理和决策支持，在分布式环境中保持一致性和实时性，对于提升整个系统的响应速度与效率至关重要。这需要我们深入研究并开发出适应性强、可扩展的云边端协同机制。
最后，隐私保护成为了AIoT发展过程中的敏感议题。在收集、传输以及分析海量数据时，确保用户数据的安全性和个人隐私不被侵犯是极其关键的任务。这不仅要求技术创新，如加密技术的应用和匿名化处理方法的探索，还涉及到伦理法规与政策的制定。
通过深入探讨上述层面的技术挑战及其解决方案，我们能够更好地推动AIoT领域的创新和发展，构建一个更加智能、安全、高效的物联网生态体系。
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在物联网架构的基础之上进行拓展与深化，智能物联网借力人工智能技术以及广泛的设备集成平台，旨在实现高效、实时且智能化的信息处理。其目标是建立基于云边端协同的AIoT体系结构，以此促进感知、通信、计算和应用层面的智能化升级。
本文深入探讨了这一架构的核心要素及其软件平台设想，并概述了几大关键技术领域的前沿探索，包括广泛智能感知、群智感知计算、群体物联网通信、终端适配深度计算、物联网分布式学习、云边端协同计算以及安全与隐私保护。面向未来的研究需求，迫切需要众多研究者共同合作，深入挖掘物联网应用问题的关键瓶颈和通用平台的构建。
为推动这一领域的发展，不仅需要在软硬协同终端智能化、AIoT领域的智能演进、下一代智能物联网网络、动态场景模型持续优化、人机物融合群智计算等技术层面实现突破，还应面对多模态感知、广泛互联、快速变化场景、资源约束和实时处理的挑战。这要求研发具备自组织、可配置与抽象化的通用AIoT操作系统及中间件平台，以促进生态系统的发展和繁荣。
