3月28日，阿里巴巴集團資深副總裁、阿里云總裁胡曉明在2018云棲大會?深圳峰會上宣布：阿里巴巴將全面進軍物聯網領域，IoT是阿里巴巴集團繼電商、金融、物流、云計算后新的主賽道。據悉，阿里云IoT的定位是物聯網基礎設施的搭建者，阿里云計劃在未來5年內連接100億臺設備。

阿里巴巴集團資深副總裁、阿里云總裁胡曉明

“過去20年的互聯網是‘人聯網’，未來20年的互聯網是‘物聯網’。”胡曉明表示，互聯網的上半場是將人類活動數字化，比如電商、社交、文化娛樂等，催生了今天蓬勃發展的互聯網市場，背后是全球40億網民。互聯網的下半場是將整個物理世界數字化，道路、汽車、森林、河流、廠房……甚至一個垃圾桶都會被抽象到數字世界，連到互聯網上，實現“物”“物”交流，“人”“物”交互，這會是一場更加深刻的技術變革，一場全新的生產力革命。

胡曉明在現場表示，阿里云IoT的定位是物聯網基礎設施的搭建者，阿里云計劃在未來5年內連接100億臺設備。此外，為應對物聯網帶來的新挑戰，阿里云將在2018年戰略投入“邊緣計算”這一新興的技術領域，打造全世界第一朵“無處不在的云”。

萬物智聯的三駕馬車

人擁有智能，離不開大腦、心臟和神經網絡。同樣，萬物智聯的實現也離不開“三駕馬車”——IoT、AI和云計算。IoT就像無處不在的神經網絡，連接數據，將物數字化；但連接不是目的，沒有大腦的連接只是植物人，這就需要AI的能力；而智能的背后是計算能力，像心臟一樣提供源源不斷的動力。

胡曉明指出，阿里云在物聯網領域的核心價值就是去解決這三個問題：提供開放、便捷的IoT連接平臺；提供強大的AI能力；實現云、邊、端一體的協同計算。

目前，阿里云支持2/3/4G、LoRa、NB-IoT、eMTC等95%的通信協議，開發者可快速接入阿里云IoT管理平臺，降低IoT接入門檻。

基于自主研發的大規模操作系統飛天，阿里云的人工智能技術已經應用到了工廠車間、養豬農舍，大規模賦能實體經濟。阿里云為IoT開發者提供了強大的視頻識別、自然語言理解、聲紋識別、人臉識別等AI能力，在實際場景下，用戶意圖的識別率高達95%，冰冷的設備開始擁有“思考”的能力。

阿里云提供了橫跨云、邊、端多個維度的計算服務和AI能力，包括物聯網操作系統AliOS Things、IoT邊緣計算產品、通用物聯網平臺，實現物的實時決策和自主協作，將物聯網真正推向智聯網。

成立于2009年，阿里云目前是中國最大、世界前三的云計算服務商。據IDC數據，阿里云在中國市場份額為47.6%，為所有市場追隨者的總和，也是市場第二名的五倍。

中國最繁忙的網站12306、世界500強中石化、全球最大的光伏切片廠商天合光能、中國最繁忙的機場北京首都機場……阿里云已經成為時代的選擇，每年不斷創造新高的雙11和春運一再驗證了其計算能力的穩定。

深耕城市、生活、制造、汽車四大領域

早在2014年，阿里云就開始啟動物聯網研發，經過多年的積累和探索，已經完成了城市、生活、制造、汽車四大物聯網領域的核心技術布局。

在江蘇，阿里云與無錫合力打造的中國首個物聯網之城——鴻山小鎮，已經實現了城市的智能管理：傳感器提前發現火情，智能交通縮短消防準備時間；水管爆裂后快速定位，搶修時間縮短77%；路燈自動調節亮度，降低40%能耗；裝有傳感器的井蓋和廣告牌可動態感知位置狀態，發現險情及時預警……1000多公里之外，雄安新區也正在積極擁抱物聯網，阿里云將與雄安合力打造“世界物聯網中心”，為數字中國打樣。

阿里云推出的“智能生活開放平臺”，讓電視、空調、衣柜等家居之間能夠互相聯通、協同工作，刷臉就能進小區，電梯自動被呼到一樓，空調、燈光可以根據你的起居習慣自動開啟，冰箱可以遠程顯示剩余物品，云端會推送給你適合的菜品……

在制造領域，全球最大的光伏組件廠商天合光能與阿里云合作實踐工業物聯網，首批試點4條產品線，A品率提升了7個百分點，為公司實現了新一輪的降本增值。

在智能汽車領域，阿里云推出的AliOS是目前市場上唯一為汽車量身定制的汽車操作系統。目前，AliOS已與上海汽車、神龍汽車、福特汽車實現戰略合作，已有超過50萬輛搭載AliOS的智聯網汽車跑在路上。

云邊端一體化 戰略投入邊緣計算技術領域

市場調研機構IDC預測，到2020年將擁有超過500億的終端與設備聯網,不斷增長的數據催生了對邊緣計算的需求，未來超過50%的數據需要在網絡邊緣側分析、處理和儲存。

比如，你新買的智能門鎖，需要依賴家庭網關進行生物識別處理；又比如，自動駕駛汽車對數據傳輸與交互延遲要求非常高，邊緣計算更靠近數據源，可快速處理數據、實時做出判斷，充分保障乘客安全。

今天，阿里云的核心能力是基于數據中心的計算能力，但在萬物互聯的時代這個能力需要無縫延展到更靠近端的邊緣計算上。

胡曉明表示，阿里云正將云的能力無縫下沉，在全球布局邊緣計算，讓計算無處不在，實現萬物智能。未來，數據中心將繼續承擔大量計算任務，而一些實時決策和自主協作的過程將轉移到邊緣計算，形成云、邊、端一體化的協同計算。