8月23日消息（林想）数以百亿的广泛物联网连接与人工智能、云计算等技术融合驱动万物互联向万物智能转变，信息科技进入AIoT时代，蕴藏万亿美元市场机遇。
如今，在技术和市场双重驱动下，物联网机会窗口已全面打开。根据中国互联网协会发布的《中国互联网发展报告 ( 2021 ) 》，中国物联网产业规模已突破1.7万亿元，预计2022年物联网产业规模将超过2万亿元。
5G已然成为推动AIoT应用的关键因素。相关数据显示，在2020年全球5G物联网市场规模是14.5亿美元，2030年将达到近3000亿美元，产业机会巨大。同时研究表明，2022年至2030年间，5G AIoT支持模块的出货量将以84%的CAGR增长。此外，60%的5G物联网模块到2030年将拥有人工智能能力，以实现更好的处理和实时决策。
物联网一直遵循“连接先行-平台运营-数据变现”逻辑，要想彻底挖掘万亿级物联网市场，5G+智能模组又将如何打好头阵？
加速落地，5G+智能模组应用赋能全行业发展
目前，5G+智能模组的采用正在成为广泛行业中的一股新兴技术趋势，如工业制造、机器人、物流、医疗保健、农业、智慧城市和智能家居。
在工业制造中，5G+智能模组的采用将为工业带来更多可能。基于AI+IoT的智能自动化、智能创新，将明显提升生产效率、产线良品率，加快产线部署、转型速度，实现定制化、柔性生产。扩大产量，提升质量，保证企业长期稳定的利润增长。
在智慧城市中，5G+智能模组的应用可以创造城市精细化新模式，将庞杂的城市管理系统降维成多个垂直模块，为人与城市基础设施、城市服务管理等建立起紧密联系，真正实现智能化、自动化的城市管理模式。
在智能家居中，5G+智能模组的应用帮助实现智能家居的功能升级。智能家居可以通过温度感知、视觉识别等技术进行数据采集，基于大量设备AIoT化，底层与云之间相互连接，在用户数据大量沉淀的基础上，开展大数据分析，最终实现主动智能。
随着基于5G +智能模块应用赋能全行业发展趋势愈发壮大，广和通、移远通信、中移物联和美格智能等模块供应商都在加速布局这一市场。移远通信日前推出全新SiP封装智能座舱模组AG855G，该产品基于高通第三代车规级智能座舱芯片SA8155P开发，能够支持新一代智能汽车所需的更高计算能力和流畅的智能交互水平，轻松满足一芯多屏多系统解决方案。
在推动5G+智能模组落地方面，芯片厂商更是一马当先。高通今年推出的全球首款人工智能支持的5G调制解调器骁龙X70，可为全球5G运营商带来极致灵活性，能够充分利用频谱资源提供最佳的5G连接。此外，高通还可提供更广泛的5G AIoT SoC产品，包括QCM6490、骁龙480、骁龙690和骁龙750。紫光展锐正试图通过基于AIoT的SOC为5G发展造势。联发科推出的Genio1200芯片组，专门为5G AIoT设备设计。
转变开发思路，推动5G+智能模组高速发展
值得注意的是，5G+智能模组的发展不是特别“丝滑”，这与5G模组骨感的当下现状有着必然联系。
5G网络当前还处于发展初期，5G细分行业应用规模还没有起量，5G复杂度也带来产品成本过高的问题。此外，物联网如何摆脱“低”价值的尴尬，也从2G/3G/4G时代转移而来，一定程度上拖累5G模组的推广进程。例如，中国移动物联网用户的平均ARPU仅有0.9元。
中移物联网有限公司董事长、总经理俞承志表示，仅以连接为主的增长不可持续，要以连接规模为基础确保主导地位，同时必须加快5G时代物联网产品体系全产业链布局，实现基于规模的价值运营。
为了让5G+智能模组加速落地，推动产业更快更好的发展，中国工程院院士邬贺铨曾建议，改变5G模组开发的思路。
邬贺铨以工业模组为例，目前5G工业模组价格比较高，原因是没有成规模，规模上来后应该比手机价格低许多。在他看来，首先，5G工业模组不是“车间版的5G手机”，和手机相比，在通信多频多模方面需要简化，但发射功率接口要求更高、更多，而且需要有复用和智能路由等功能。
其次，需要将工业模组升级为工业网关，嵌入PLC等功能，实现对PLC等原有公共设备的替代，还要融合物联网、边缘计算、区块链以及AI功能，这样才能打开原有PLC与生产装备、仪器仪表的封闭接口，解决PLC标准碎片化、协议不开放的问题。
据悉，5G新型工业网关不仅提供现场级功能，还可含过程控制与生产管理级、网络与业务应用级功能，推动工厂内网向扁平化、IP化、智能化发展，实现IT与OT的无缝融合。同时，由于5G核心网具有面向服务的体系，其网络能力并不是完全固定的，是柔性的，把网络主要功能向局部一样分解单元的功能，根据业务需要可以组合，甚至可以开放APP由第三方来提供。此外，这种新型工业网关还可以实现控制面跟用户面分离，下沉到靠近终端位置。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
