产业界等带来最可信的信息情报、最全面的调研、最真实的趋势、最权威的解读、最专业的洞见。 关于 AIoT 星图研究院 商务合作联系 版权与免责声明 前言 当下，短距物联网领域正处于迅猛变革期。在技术维度，已从单纯满足基础连接迈向追求低时延、高精度、多模融合 的高阶阶段：Wi-Fi 7 与 HaLow 二代芯片成功实现量产应用，集成 SLP 定位功能的星闪 2.0 正式落地市场，搭载 Channel Sounding 绕性能升级、成本优化与场景适配展开深度博弈，整体呈现“技 术迭代提速、市场结构分化、国产化逐步突破、场景应用深化”的核心现状。 从技术标准迭代来看，Wi-Fi 已完成从“速率提升”向“高可靠、多连接、低时延”的价值跃迁。Wi-Fi 5（802.11ac）仍 占据存量市场主导地位，Counterpoint 数据显示，2024 年其市场份额达 56%，广泛应用于中低端消费电子与存量物联网 设备。 等技术深度融合，构建“消费级 + 产业级”双循环应用生态；同时低功耗技术（如 TWT）将推动电池供电设备续航提升 3 倍以上，激活更多物联网“哑终端”。 生态层面，行业竞争焦点将从单纯的硬件参数比拼，转向“连接 + 算力 + 安全”的一体化解决方案，边缘计算与 Wi-Fi 的融合将使数据处理时延压缩至 5ms 以内，WPA3 加密协议的普及则将进一步满足金融、医疗等高敏感场景的安全需求。 总体而言，Wi-Fi

国智能人居产业研究报告（2022）》、《中国蓝牙物联网产业研究报告（2023）》、《中国 Wi-Fi 物 联网产业研究报告（2023）》、《中国物联网平台产业研究报告及案例集（2023）》，研究侧重于无 线连接技术、物联网平台、云计算、企业服务等领域，热爱倾听、发现数字化浪潮下的商业故事。 杨先生 13530533040（微信同号） 本报告是 AIoT 星图研究院和深圳市物联传媒有限公司的调研与研究成果。本报告内观点、结论的版权属 日（西班牙·巴塞罗那）参展联系：18676385933 前言 若考虑设备通信距离的远近，物联网连接技术方案可分为短距物联和广域物联。短距物联技术包括了 Wi-Fi、蓝牙、2.4G 私有协议及新推出的星闪；广域物联技术则以蜂窝物联网连接量最集中，卫星物联是新兴的广域连接方式。 其中 2025 年及以后，中国及全球范围内采用蜂窝物联网连接方案的设备量仍将持续增多，这得益于 4G 网络充分被 应用、5G 及 5G RedCap 针对短距物联产业，2024 年物联传媒旗下 AIoT 星图研究院推出了《2024 短距物联——中国 Wi-Fi& 蓝牙 & 星闪产 业研究白皮书》，获得了广泛认可与传播。 为了进一步构建关于物联网连接的全局思考，AIoT 星图研究院又接着策划了广域物联产业的调研工作，最终历经数月 编撰，于 2025 年初决定正式发布《2025 广域物联——中国蜂窝 & 卫星物联产业研究白皮书》。 本白皮书内

................................................................................... 22 2.3.3 关于终端连接参数的更新 ............................................................................................. 术的需求密切相关。 随着物联网的普及，越来越多的设备（如传感器、智能终端、物联控制器等）需要连接到网络进行 数据采集和传输，且随着人工智能、边缘计算等技术的引入，物联网设备需要处理和传输的数据量也显 著增加。而传统无线通信技术（如 Wi-Fi、蓝牙、Lora 等）虽然各有其技术优势，但是在对连接密度、 传输带宽、延迟、功耗等存在综合诉求的物联网场景下，都有着各自的技术局限性，难以满足复杂场景 版权所有 © 华为技术有限公司 4 星闪无线通信系统 星闪接入层根据实现功能的不同分为管理节点（G 节点）和终端节点（T 节点），其中 G 节点为其覆 盖下的 T 节点提供连接管理、资源分配、信息安全等接入层服务。星闪接入层实现了 G 节点和 T 节点的 上层业务数据在空口的传输交互。考虑到业务场景对于无线短距离通信存在着差异化的传输需求，目前 星闪接入层为星闪上层提供

什么是数字化转型。 数字化技术改变了什么 改变了人与物、人与人、物与物之间的连接。 数字化延伸了人与人连接的方式，突破了连接的数量、空 间和时间的限制。 数字化时代的我们已经习惯了通过手机APP、微信或其他 数字化手段，和同事、客户、其他服务提供者立即建立连 接，甚至可以在短时间内与几万、几十万的人建立连接。 数字化让人与物之间的连接由单向变成双向。 数字化时代，物品可以和人进行双向互动，似乎已经成了 数字化物品的基本功能。例如智能家居中的门看到家人会 自动打开。 数字化让物与物之间建立了广泛的连接。 物与物的连接让物体与物体间有了联动和协作，形成了集 群效应，集群能够提供远远大于单个物品的能力。 人与人、人与物、物与物的连接将会越来越广泛。未来包 括人在内的世间万物将会被一张无形的大网连接在同一个 系统内，由此带来的改变是前所未有的，企业的数字化转 型唯有顺应变革的内在业务逻辑才能走的更远。 商业的本质一个公式便可说明：收入-成本=利润，而收 入来源与连接的数量有着非常重要的相关性，在传统商业 模式之下，受到连接数量的限制，单个连接贡献的收入 必须足够大，才能保证利润。而在数字化时代，连接数 量限制的突破，让单个连接贡献的收入不再重要了，取 而代之的是连接的数量，因此商业模式会有下面几个变 化的特点： 平台模式。增加连接的数量，建立平台是一个非常好的方 式，但是与传统商业竞争不同，同质性的平台竞争，一定

...................................................................... 19 3.2.1 萌芽期：探索海外商机，建立数字化连接 .......................................................................................... 19 3.2 ....................................................................... 45 3 3.3.1 数字化连接，打通才是目的 ........................................................................................... ..................................................................................... 54 4.5.1 全连接成熟度框架 .............................................................................................

· · · · · · · 前言 PREFACE 当人工智能与物联网的融合进入深水区，AIoT 产业正在经历从连接万物到智联万物、 从数据采集到价值创造的根本性转变。站在 2025 年底的时间节点回望，我们见证了 一个产业从技术驱动走向价值驱动、从单点突破走向生态协同的壮阔历程。 《2026 中国 AIoT 产业全景图谱报告》应运而生，它不仅是一份产业地图，更是一个 认知 智慧仓储打造高效协同的物流中枢...................................................................................118 3 智慧零售的新连接与新体验............................................................................................... 慧农业、海上作业的设备监控、 地下矿井的安全管理等，创造了全新的市场机会。 展望未来，端侧 AI 优先将继续深化并演进。随着 6G 技术的预研和卫星通信的融合， 端侧设备将获得更加泛在和可靠的连接能力。同时，端边云协同的智能编排技术将更 加成熟，根据任务特性、网络状况、算力分布等因素动态分配计算任务，实现整体效 率的最优化。端侧 AI 不再是云端 AI 的简化版本，而是形成了各具特色、相互补充的

前智算网络发展重要挑战。 智算中心网络如图 1-1 所示，可按通信范围分为机内互联 （Intra-Node）与机外互联（Inter-Node）两类： 机内互联：主要用于单服务器或单节点内的多 GPU 连接。典型 技术包括 PCIe 与 NVLink，其中最新一代 NVLink[4] 5.0 点对点带宽 高达 1800 GB/s，并通过 NVLink Switch 实现多 GPU 全互联，支持构 上行链路，并在 Leaf 层与 Spine 层交换节点之间形成全互联结构，则光是 Leaf 层汇 聚这些服务器所需的交换芯片就需提供数千个高带宽端口。进一步向 上扩展 Leaf 层与 Spine 层的连接关系时，每增加一层交换所需的端口 数将指数增长，极易突破现有交换芯片的供给上限，迫使架构引入更 多堆叠与横向扩展链路，从而加重布线密度与网络拥塞风险。 网络带宽瓶颈 当前，大模型训练通常依赖数千张 1000us，GPU 有效计算时间占比将 降低 10%左右。同样，大模型推理对网络时延也有着更高的要求，以 确保能够为用户提供优质的推理服务。 传统数据中心网络普遍采用多层电交换架构，通过网卡与交换机 连接多个计算节点，数据包在传输过程中需要经过多个交换节点的中 转。受制于电交换“存储—转发”的工作机制，数据包必须在交换机 内部进行排队等待，多层级的交换路径使得这一排队延迟被进一步放 大，显著增

功能。 这样,当一条隧道连接断开,可以快速切换到备 用隧道。 由于 GRE 隧道的引入,增加了报文的开销, 为了保障 IP 摄像头这类大数据包的传输,摄像头的最 大传输单元( Maximum Transmission Unit,MTU) 可设 置为 1 400。 2. 4 边缘云方案 该技术方案的云边协同总体架构如图 1 所示。 5G 全连接工厂建设场景主要基于机器视觉 通过不同场景化应用的智能装 备与平台建立连接,制定上层运管的质量标准、工艺标 准及检修管理活动和作业计划。 通过平台任务调度指 令实时下达给现场各类智能测温、自动喷印机器人等 设备,形成信息流、物质流和控制流三流同步合一,保 障产品制造全过程质量稳定和生产高效。 3. 2 基于 5G 和工业互联网的绿色智能工厂技术 架构 5G 全连接工厂从系统层级、智能功能、生命周期 3 个维度出发 通信技术的工业互联网的应用,极大地 满足了一些场景的应用需求,如高速移动、旋转和网络 部署维护,在强化信息传输效率的同时还可以降低运 行成本投入 [3]。 3. 3. 1 虚拟现场服务 5G 全连接工厂使用 BIM 技术构建全厂的三维模 型。 传统的三维建模,往往使用 3DMax 等纯图形软 件,建成的模型仅包含几何性质,仅能做展示用,无法 ·58· �N����65 ���� �0 ����

要求，充分发挥数据的要素价值作用，同时对数据安全也提出了新的、更 严格的要求，即要确保数据在大规模、高通量、快速率的流通过程中的安全。数据安全发展到了动态全过程安全阶段，这 时不仅需要更加强大的连接和算力功能，对数据更大规模、更快速率、更高通量流通利用的需求更强烈，而使用控制、隐 私计算、区域链、数据沙箱、智能合约、数据标识、语义发现、元数据智能识别等可信安全的数据流通技术正在成为数据 要素化发展新阶段的主流技术。 Cloud积极参与了欧盟Catena-X汽车数据生态系统建设。通过连接和整合私人、社区和公共数据源，Google Cloud帮助企业优化需求管理，让企业能够更精准地把握市场动态，合理安排生产与供应。凭借强大的数据分析能力，显著 提升了企业的实时洞察和预测能力，大幅提高运营效率，有效降低风险，削减不必要的成本支出。Google Cloud作为IDSA 的成员，积极为开源数据空间连接器做出贡献。 Google Clou Cloud通过在BigQuery上整合EDC连接器和联邦学习等技术，以及在数据自主权和互操作性方面的精心设计， 构建了一个高效、安全的数据流通平台。这种创新模式能将数据平台的流通数据与私有或不可共享的参与者数据相结合，实 现数据的循环利用和价值提升。 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 第二章 世界各国积极探索数据基础设施建设和运营 14 > 15 这种宽松的数据流通法规环境，催生出了三种不同的