智能物联网（AIoT）安全技术与应用研究报告（2025版）-

随着人工智能与物联网的深度融合,全球正加速迈入“万物智联”的新时代,这不仅代表着连接规模的扩展,更是系统能力的质的飞跃。传统物联网(IOT)发展到智能物联网(AIOT),实现了从被动感知到主动决策的跨越,从孤立运行到协同联动的转变。在这—演进过程中,安全已从附属功能跃升为系统韧性的核心支柱。—旦基础若不牢固,智能程度越高、则风险放大效应就越显著。因此,安全牛分析指出,智能物联网安全亟需步入韧性治理的新阶段。在《“十四五”数字经济发展规划》和《物联网新型基础设施建设三年行动计划(2021-2023年)》等国家战略的推动下,智能物联网(AIOT)安全也被纳入新型基础设施防护体系,并在标准体系等多维度顶层设计方面日趋完善。伴随着AI、边缘计算与大模型的深度融合,智能物联网“端—边—云”协同的技术架构正在被重塑,同时也带来了前所未有的攻击面扩展趋势。智能物联网的风险已不再局限于单点漏洞,而是在数据流、控制流、模型流中跨层级传导、非线性放大,形成“生态级”威胁。—个摄像头的异常输入可能误导城市调度AI,—条被污染的数据足以引发连锁故障,甚至对物理世界造成重大影响。然而传统以边界设防、事后防御为主的防护模式已难以应对这些新挑战。与此同时,运营商、芯片厂商、平台企业与专业化安全服务商等多元化产业生态主体正从独立作战转向协同共治,多元主体共建可信智能物联网生态已成必然趋势。在智慧城市、公共安全及金融物联安防等关键领域,系统耦合度的提升导致安全复杂性显著增加。其中,金融物联安防系统因具备高价值资产、强监管要求和闭环管理能力,已成为首个实现规模化落地的安全应用场景,具有重要示范意义。该场景不仅验证了“智能+安全”融合的可行性,也为其他领域提供了可复制的建设路径。然而,如何构建适配不同发展阶段、覆盖多类应用场景的差异化安全能力体系,仍是智能物联网领域亟待破解的核心安全命题。针对产业核心痛点,安全牛正式启动本次研究,以“安全赋能智能物联”为核心理念,从技术演进、风险特征、实践案例等多维度展开系统性分析。报告旨在从生态视角重新审视智能物联网安全的风险特征、技术体系与产业实践路径,将围绕“风险共生性、防御协同性、价值反哺性”三大核心特性深度剖析,并结合全球最佳实践与国内政策标准体系,提出面向企业与行业监管的可落地治理方案与建议。报告将重点聚焦三个关键层面:其—,安全风险如何随智能化演进从“单点漏洞”升级为“系统级韧性挑战”;其二,安全技术体系如何从传统终端防护迈向“端一边一云—体化的智能免疫系统”;其三,产业生态如何通过协同治理与价值闭环,推动安全能力从成本中心转型为价值中心。安全牛认为,未来竞争的核心焦点将集中在边缘侧“AI安全大脑”的掌控权上,唯有构建具备自适应能力的动态安全体系,才能保障智能物联网的稳健发展。而唯有构建起智能物联网安全的韧性治理体系,方能有效支撑和助力智能物联网的可持续发展。研究方法本报告采用“法规/标准对标+行业实践调研+攻防链推演+工程化落地清单化”的综合方法:法规/标准对标:对标NISTSP800-213(及213A)、ETSIEN303645、IS0/IEC27400等国际主流框架,并结合国内网络安全法/数安法/个保法、等保2.0、物联网相关国标与监管导向,形成控制域级别映射(见附录B)。行业实践调研:以视频物联、工业物联、低空智联网、智慧园区/城市、金融安防等典型场景为主,归纳“端-边-云”安全建设的共性问题与差异化约束(网络隔离、实时性、成本、存量设备等)。攻防链推演:以“初始入侵→权限提升→横向移动→数据/模型操控→闭环控制影响→痕迹清除/持久化”为主线,梳理可复用的攻击链与对抗点。工程化落地:输出可直接用于招采与建设验收的“控制基线清单(端/边/云/ML0ps)+衡量指标(KPI/KRI)+事件响应与报告模板”(见附录A/C)。关键发现1、智能物联网安全目前仍是—片蓝海市场(1)当前,物联网正从自动化向智能化迈进,尚未实现全面智能化。作为伴生产业的安全领域,还有众多智能化场景亟待探索和拓展。(2)金融物联安防系统因具备高价值资产、严格的监管要求和闭环管理能力,目前已成为首个实现规模化落地的行业智能物联网安全应用场景,为其他领域提供了可复制的建设路径。(3)市场参与者主要为智能物联网设备制造商、专注于物联网安全的企业、传统专业密码及网络安全领域向物联网场景扩展的企业,以及新兴物联网安全左移创新型企业。2、智能物联网的风险识别与安全建设已进入系统级传导新阶段(1)其根源在于AI与IOT融合形成的“感知—决策—执行”反馈闭环,使威胁可在系统内自主扩散;(2)视频物联、数字孪生和低空智联网推动虚实交互加深,攻击可由数据端渗透至物理实体。3、智能物联网的安全治理必须按智能化发展阶段梯次演进(1)当前整体处于“设备智能化向场景自动化过渡”阶段,边缘侧仍以预设规则为主,缺乏动态适应能力;(2)不同智能化层级面临不同风险:基础层重设备脆弱性,中间层现联动逻辑漏洞,高级层将迎AI原生风险,需构建“阶段适配、场景分级”的治理体系,推动从静态合规向动态韧性转型。4、智能物联网的风险本质已从独立威胁转向跨层级传导与系统性放大(1)传统漏洞如设备劫持、身份伪造虽仍存在,但已退居为攻击链的前置入口,风险真正释放依赖后续的数据聚合与AI决策过程。纵向渗透、横向扩散与反馈循环三类机制叠加,使局部异常可经“终端—边缘—云端”链条逐级放大,形成系统失稳;(2)尤其在闭环控制场景中,初始扰动因AI持续调优而被反复强化,导致危害延迟显现且难以5、AI与IOT的深度耦合催生风险共生,必须构建“人机协同”的全链条防御机制(1)AI依赖不可信终端输入,终端又执行“黑箱”AI指令,二者互为脆弱性来源,形成“数据污染→模型误判→错误执行→反馈恶化”的闭环风险;(2)纯AI系统无法理解业务上下文与攻击动机,复杂溯源仍需人类结合场景经验进行研判与干预,应建立“AI初筛—人工决策—反馈优化”的协同流程,推动安全响应由自动化向智能化跃迁。6、智能物联网安全建设正从外挂式防御转向内生化构建(1)传统技术聚焦边界隔离与静态保护,难以应对AI驱动下的模型篡改、上下文欺骗等系统性风险;(2)内生安全通过模型完整性校验、TEE隔离执行和上下文感知验证,将防护能力深度嵌入系统运行流程;(3)未来3-5年将向“安全左移”演进,依托ML0ps实现数据采集、模型训练到部署运维的全流程风险阻断。7、异构环境与黑箱决策要求智能物联网安全体系走向动态协同与全域可信(1)终端算力差异大、信任锚点分散,叠加AI不可解释性,导致攻击溯源难、责任界定难、响应联动难;(2)零信任机制向终端延伸,通过持续身份验证与行为评分实现细粒度动态授信,破解跨设备协同信任瓶颈;(3)大模型安全智能体与空天地海—体化协议将推动防御从单点闭环迈向全域感知、自动响应的协同新形态。8、智能物联网安全建设的重心已系统性向“高安全敏感度+高风险传导强度”的“双高”公共治理场景收敛(1)城市、制造、交通、医疗等场景因物理数字深度融合且端边云协同紧密,安全事件易引发重大公共风险与连锁传导。(2)当前典型场景已暴露出视觉流污染、工控误判、对抗样本攻击等高危路径,传统防护难以阻断跨层级放大效应,相应的防御正转向构建以城市级s0c、工业沙箱、多模态校验为代表的场景化闭环能力,实现从局部加固到全局可控跃迁。9、AIOT安全应用实践成效正从通用产品转向垂直场景的全链路可信服务交付(1)行业安全能力建设呈现“领先者主动防御、跟进者适配延伸、滞后者依赖第三方”的明显分化格局。(2)垂直解决方案如视频物联管理平台、低空智联网身份网关等,针对特定风险路径提供端到端防护,突破通用工具适配不足瓶颈。(3)智能物联网安全的未来核心成效体现在对场景的深度理解与全链条服务能力,安全价值将体现为“可交付的智慧服务包”而非单—防护组件。10、智能物联网安全已进入以协同为基石、以生态为战场的新治理时代(1)智能物联网安全正从单点防御迈向协同治理,跨域风险与生态割裂倒逼技术互信、数据共治与规则共建的联合免疫机制构建。(2)产业格局在头部企业全栈闭环与专业厂商垂直突围之间分化,安全能力日益成为可集成、可衡量、可竞争的核心服务要素。11、未来3-5年AIOT安全趋势体现在“信创架构支撑下的系统韧性+价值驱动的商业生态”,二者将共同推动智能物联网在安全可控的轨道上实现规模化发展。(1)整体变革:从“被动修补”到“系统韧性”,信创筑牢底层根基。(2)技术核心:韧性技术规模化落地,“边缘AI安全大脑+信创”成关键赛道。(3)治理升级:从“—刀切合规”到“动态分级治理”,事前预防成核心。(4)商业转型:安全价值反哺机制成型,实现“投入-增值”正向循环。(5)终极目标:构建“以人为中心”的安全新范式,安全与智能共生。 21.1.1连接化阶段(2005-2015):M2M与感知层初步构建 31.1.2平台化阶段(2016-2020):云边协同与规模化接入 51.1.3智能化嵌入阶段(2021-至今):AI能力逐步下沉至终端与边缘 61.1.4关键转折点:视频物联、数字孪生、低空智联网推动系统复杂性提升 6 91.2.1基础层:设备智能化 执行预设逻辑,无自主学习........................................91.2.2中间层:场景自动化 多设备联动,规则驱动.............................................101.2.3高级层:系统自适应 数据驱动决策,具备演化能力..................................121.2.4当前主流阶段:基础层向中间层过渡阶段 1.3易混淆概念清:锚定研究边界的关术语辨析 1.3.1物联网vs.智能物联网:是否具备反馈闭环与持续进化能力 1.3.2视联、数联、智联的关系:视觉感知作为最大规模传感入口 1.3.3智能化≠自动化:引入AI后的不确定性放大机制 1.3.4工业互联网≠工控物联网:IT延伸vs.0T原生发展路径 1.3.5安防物联网:最完整、连续的原生物联网发展主线 211.3.6本报告所指“智能物联网”的范畴 241.4.1政策导向对比:中国“新基建”推动vs.欧美“隐私优先”监管 251.4.2标准体系对比:NISTSP800-213/ETSIEN303645/GB/T37033对标分析261.4.3技术路线对比:美国重AI原生安全,欧洲强调整体认证,中国侧重工程落地28 1.5.1理论价值:提出“生态风险传导”新范式,建立“三性模型”分析框架 1.5.2实践价值:指导企业按发展阶段建设适配性安全能力 1.5.3政策价值:为监管机构提供阶段性治理与分类分级管理参考 2.1传统物联网安全风险回顾:基础威胁仍存但已非主要矛 2.1.1设备劫持与固件篡改 2.1.2数据窃听与通信中断 2.1.3接入滥用与身份伪造 402.2.1固定模型劫持:攻击者替换预置AI模型实现误导 2.2.2规则引擎绕过:利用上下文缺失伪造触发条件 2.2.3场景联动劫持:恶意设备注入虚假事件链 2.3.1模型投毒攻击:通过边缘节点污染联邦学习模型 2.3.2对抗样本误导:微小扰动导致AI误判 2.3.3成员推断攻击:从公开推理接口反推训练数据隐私 46 472.4.1纵向传导:终端异常→边缘聚合→云端决策失准 2.4.2横向扩散:单点突破→同类设备仿效传播 2.4.3反馈放大:初始扰动经AI调控被循环强化 492.4.4时间维度上的延迟效应:风险传导存在滞后性,难以实时检测 50 2.5.1AI依赖数据质量,而数据来自不可信终端 512.5.2终端行为受AI调控,而AI本身存在可解释性缺陷 522.5.3典型案例:某智慧园区因少数摄像头被控导致整套安防AI失效 542.6.1AI擅长模式识别,但难以理解攻击动机与业务上下文 552.6.2典型案例:某工厂AI报警称PLC频繁重启,最终由工程师确认为电源老化所致552.6.3“Human-in-the-loopforAISecurity”机制 2.6.4未来趋势:人机协同将成为高级威胁响应的标准配置 2.7.1AIoT风险清单 2.7.2风险—控制点—监测点闭环表(工程化模板) 3.1.1设备层:安全启动、硬件加密模块(SE/TEE)普及情况 3.1.2网络层:DTLS、IPSec、5GSEPP应用广度与局限 3.1.3平台层:API鉴权、访问控制、日志审计机制成熟度 3.1.4数据层:静态加密与传输保护的覆盖率 3.1.5挑战:轻量级密码算法标准化进展缓慢制约低端设备升级 673.2.1模型完整性校验:防止预置AI模型被篡改(广泛部署) 3.2.2上下文感知验证:结合时间、位置、行为模式进行多维判断 3.2.3可信执行环境(TEE)在边缘AI中的部署实践 3.2.4轻量级对抗样本检测:终端侧输入净化机制 703.2.5全生命周期安全管理框架 3.3探索性安全技术:面向深度AI融合的前沿方向 3.3.1差分隐私与联邦学习结合:抵御边缘污染,实现“数据可用不可见”(P0C阶段)733.3.2模型水印与溯源技术:AIOT跨设备恶意模型溯源(实验阶段) 753.3.3运行时完整性保护:AIOT边缘推理与终端执行过程防篡改(试点项目) 3.4发展挑战:颈与短板汇总分析 3.4.1多源异构设备难以统—信任锚点 3.4.2AI黑箱导致责任归属不清 3.4.3实时性要求制约复杂加密算法使用 3.4.4安全能力与能耗、算力之间的平衡难题 3.5技术迭代方向:未来五年关技术演进预测 3.5.1安全能力前置化:嵌入ML0PS流程的“AI安全左移” 3.5.2零信任架构向终端延伸:持续身份验证与行为评分 833.5.3基于大模型的安全智能体:自动化威胁分析与响应 843.5.4空天地海—体化安全协议设计:面向卫星物联网等新兴场景 4.1多场景安全需求梯度型:构二维评估架 894.1.1评估维度定义:锚定AIOT场景核心安全属性 904.1.2十类典型场景综合评估矩阵:场景特性与安全属性的映射 4.1.3关键发现:公共治理类场景的“双高”特征与优先级确立 4.2典型场景深度剖析:三大高风险传导路径 944.2.1智慧城市:视觉中枢系统的全局性风险放大 954.2.2智能制造:工控AI误判引发的生产链级联故障 964.2.3智慧交通:自动驾驶系统中的对抗样本攻击 974.3安全力设现状评估:行业分化明显 4.3.1领先者(金融物联安防、智能网联汽车):AIOT安全原生设计与主动防御.1004.3.2跟进者(智能制造、智慧医疗):传统安全体系延伸与适配 4.3.3滞后者(智能家居、智慧农业):底线安全达标与第三方依赖 1024.3.4总体趋势:从被动响应向主动防御演进,但进展不均 4.4直场景安全解决方寨兴起:从通用防护到专用手术刀 4.4.1视频物联安全管理平台 4.4.2工业AI沙箱测试系统 1054.4.3智慧城市级s0cfOrAI 4.4.4低空智联网飞行器身份认证网关 4.4.5结论:未来不再是卖“防火墙”,而是卖“智慧安全服务包” 108 5.1.1跨域风险加剧与单点防御失效 5.1.2情报割裂、标准分散与责任模糊三大壁垒 5.1.3政府整合、平台主导与联盟协作模式的实践局限 5.1.4构建联合免疫机制的关键方向:技术互信、数据共治与规则共建 5.2.1头部企业加速布局“芯片一终端一平台”全栈安全能力 第—章背景概述第—章5.2.2专业安全厂商向垂直场景中枢跃迁 5.2.3安全能力产品化成为差异化竞争新焦点 5.2.4多主体责任矩阵(RACI)(可用于合同/招采附件) 5.3.1智能物联巨头:海康威视 5.3.2专网物联安全领军卫士:天懋信息 5.3.3新质物联网安全:万物安全 5.3.4拓疆物联网安全:绿盟科技 5.3.5物联安全左移先锋:尺物科技 6.1.1构建“群体免疫型”防御网络:端边云协同检测与响应 1396.1.2安全能力与AI深度融合:AI守护AI 6.1.3数字孪生用于攻防推演:虚拟空间预判真实风险 6.1.4量子密钥分发(QKD)在星地链路中的试点前景 6.1.5构建边缘侧“AI安全大脑”:迈向“AIfOrsecurity”深水区 6.1.6推动“安全左移”与内生机制:让安全嵌入系统基因 6.1.7信创驱动安全底座重构:自主可控是韧性核心所在 6.2治理趋势:从合规检查到阶段性韧性评估 6.2.1推行“AIOT发展阶段一安全能力匹配指南” 6.2.2建立AIOT场景安全等级划分体系,实施分类分级管理 6.2.3尝试要求AIOT平台提交相关安全影响声明 6.2.4监管重心由“事后追责”转向“事前预防” 6.2.5推动建立区域性AIOT安全协同体,实现威胁信息实时互通 6.3.1安全日志反哺AI训练:形成正向循环 6.3.2建立“安全积分”体系:高安全性设备获得资源倾斜 6.3.3安全即服务(secaas)与AIaas融合计费 6.3.4指标体系:KPI/KRI与经营指标面板 第—章背景概述第—章6.4总体展望:构建“以人为中心”的智能物联网安全新范式 1546.4.1安全是系统治理问题,而非单—技术修补 6.4.2最终目标:让AIOT系统在遭遇扰动后仍能维持功能、自我修复、持续进化1556.4.3未来对AIOT安全认知的重构 附录A:AIOT安全控制基线清单(端/边/云/ML0PS)(节选) 附录B:标准/法规控制域映射矩阵(模板) 附录C:事件响应与报告材料包(模板) 参考文献 i第—章背景概述随着人工智能与物联网的深度融合,全球正加速迈入“万物智联”的新时代。同时在人工智能、边缘计算与大模型技术的持续渗透下,智能物联网正从以连接为核心的初级阶段,向具备“感知一决策一执行”能力的系统级融合阶段演进。设备间的交互不再局限于数据上报与远程控制,而是通过多模态感知与动态建模,在局部形成闭环响应机制。这—转变显著提升了系统的自主性与效率,同时也带来了前所未有的复杂性一一攻击路径由孤立节点扩展至跨层级、跨域的传导网络,单—终端的异常可能经由边缘聚合与云端调度放大为全局扰动。在此背景下,安全的角色已发生根本性变化:它不再仅是信息系统的防护边界,更是保障物理世界在智能化进程中维持可控、可信、可恢复的关键基础。若缺乏对当前发展阶段、技术能力与系统形态的准确把握,任何风险分析与防御设计都可能偏离真实威胁重心。回溯智能物联网的发展,总体可划分为三个典型阶段的技术跃迁一一早期以M2M通信和传感网络为基础,实现设备互联与状态采集;随后云边协同架构推动海量终端接入平台,形成集中化管理能力;近年来,轻量化AI模型在边缘侧的部署取得突破,部分场景开始支持局部智能决策。然而,当前产业主体仍普遍处于由“设备智能化”向“场景自动化”过渡的中间阶段,尚未形成持续学习与自适应演化能力。将所有具备AI标签的系统均视为高风险自适应环境,可能导致资源错配与防御失焦。与此同时,“物联网”“智能物联网”“工业互联网”“工控物联网”“视联网”等术语在政策、产业与技术语境中交叉使用,形成了—些易混淆的概念和研究边界。本报告聚焦于具备物理世界感知能力、支持AI辅助决策的泛在连接系统,重点涵盖安防与工控两大原生发展主线,并基于实际能力划分智能化层级,确保分析框架具有现实适配性。2在全球范围内,中国依托“新基建”政策加速推进新型基础设施建设,强调工程落地与自主可控;欧美则以隐私保护为核心,通过GDPR、ENISA等监管机制倒逼系统合规设计。二者在治理逻辑、标准体系与技术路线上的差异,反映出对安全优先级的不同权衡。本章旨在通过对智能物联网的发展脉络、阶段特征、概念边界与国际趋势的系统梳理,构建起本报告的研究基准。唯有在准确识别当前所处历史坐标与技术现实的前提下,后续关于风险传导机制、技术应对策略与生态协同模式的讨论,才能真正扎根于产业实践,发挥应有的参考价值。智能物联网安全的演进是在物联网技术发展的真实脉络中逐步形成的。当前物联网系统所面临的威胁形态,并非凭空出现,而是随着连接规模的扩展、平台的集中化以及AI能力的下沉这三个阶段的逐步演化而产生的。早期M2M通信奠定了感知基础,但由于缺乏加密与认证机制,埋下了设备3劫持的隐患;随着云平台的兴起,海量设备接入成为可能,同时也带来了身份管理的复杂性和数据汇聚的风险;近年来,AI技术向边缘端的渗透,进—步引发了模型完整性与推理可信性的新挑战。因此,梳理物联网向智能物联网发展的演进轨迹,不仅是对过往历程的回顾,更是识别不同阶段遗留的脆弱性如何叠加,最终形成当前复合型风险的关键前提。连接化阶段的核心命题是解决“物物互联”的基础通路问题,标志着物联网从概念构想走向技术实践。这—时期的发展以机器对机器(M2M)通信为核心载体,聚焦感知层与网络层的基础搭建,核心目标是实现物理设备的网络化接入与简单数据传输。4这种以“连接+感知”为核心的应用形态,揭示了物联网在发展初期集中解决“信息孤岛”问题、实现基础数据互通的阶段性特征。在这—阶段,技术局限性尤为明显,设备普遍采用封闭协议,跨厂商兼容性较差,数据处理主要依赖本地存储或简单上传,尚未形成规模化的协同能力,整体仍处于“单点连接、被动采集”的初级阶段。(—)物联网的规模化落地,始于标准先行与分层协同的技术生态构建。国际电信联盟(ITU)早在2005年即通过《ITU互联网报告2005:物联网》前瞻性地确立了RFID、传感器等感知技术的核心地位,为全球物联网发展提供了概念框架与理论锚点。这—顶层设计迅速被3GPP等标准化组织承接并工程化一一从R8版本首次定义机器类型通信(MTC)业务模型,到R12推出低成本MTC方案,系统性解决了海量终端“连得上、用得起”的网络接入瓶颈。(二)低功耗广域网(LPWAN)的双轨演进,体现了公共基础设施与私有灵活部署的互补逻辑。在连接层,NB-IOT与LORa形成了典型的“双模路径”:前者依托运营商授权频谱与蜂窝网络,实现高可靠性、广覆盖的公共服务能力,适用于智能表计、城市治理等强监管场景;后者则凭借非授权频谱与自主组网优势,在农业监测、园区物流等私有网络中快速部署。二者虽技术路线迥异,却共同满足了物联网对“低速率、长续航、低成本”连接的本质需求,印证了物联网生态“—业—策、—域—网”的碎片化现实与融合趋势并存的发展特征。(三)应用场景集中于简单数据采集与远程监控。这些场景普遍依赖低频次、小数据包的传输模式,终端设备功能以基础感知为主,尚未涉及复杂的数据分析与决策逻辑。参考示例参考示例早期智能电表仅能实现定期数据上报功能,用户需通过人工查询或简单显示界面获取用电信息,系统无法主动进行用电行为分析或故障预警;工业设备监测也多停留在运行参数的实时采集层面,对设备健康状态的评估仍需依赖人工解读数据,缺乏自动化的异常识别与维护建议生成机制。平台化阶段的核心突破是构建“云-边-端”协同架构,解决连接化阶段的设备分散、数据孤岛问题,推动物联网从“单点应用”向“规模化运营”演进。云计算的普及为海量设备提供了集中管理、数据存储与算力支撑的核心载体,边缘计算则作为补充,将部分数据处理能力下沉至网络边缘,缓解云端带宽压力与传输延迟。(—)产业层面,全球科技企业与标准化组织共同推动生态协同。中国信通院牵头成立云边协同工作组,编制行业标准并发布应用场景白皮书,华为推出基于5GMEC的工业视觉解决方案,通过端边云协同实现工业图像的无损压缩与高效处理,验证了协同架构的实践价值。开源生态加速成熟,EdgexFOundry构建了厂商中立的边缘计算互操作框架,阿里云0penyurt实现了kubernetes向边缘场景的零侵入延伸,两者的深度合作推动了云原生IOT标准的形成。网络技术方面,5G的规模建设与预商用为高带宽、低时延场景提供了网络保障,NB-IOT、LORa等技术的标准化进—步提升了设备互联互通能力。(二)应用场景从单—数据采集向流程化管理延伸,覆盖工业互联网、智慧城市、智慧零售等领域。工业场景中,云平台实现生产线设备的集中监控与远程运维;城市治理中,通过统—平台整合智能路灯、环境监测设备数据,支撑精细化管理。智慧零售领域,借助云边协同架构,门店可实时分析顾客消费行为数据,动态调整商品陈列与促销策略,提升运营效率。同时,不同场景下的应用案例不断丰富,推动了跨行业技术经验的复用与生态体系的持续完善,为产业数字化转型提供了更广阔的空间。这—阶段实现了设备接入规模的指数级增长,形成了“集中管控、分布式处理”的运营模式,但核心价值仍集中于数据整合与效率提升,设备自主决策能力不足。s6智能化嵌入阶段的核心特征是AI技术与物联网的深度融合,智能从云端逐步下沉至边缘与终端,推动物联网从“数据传输”向“自主决策”转型。这—阶段的技术革新集中于算力架构重构与智能算法轻量化,终端设备不再是单纯的数据采集节点,而是具备本地感知、分析与决策能力的智能主体。(—)算力层面,异构计算架构成为主流。“CPU+GPU+NPU”的组合实现了逻辑控制、并行计算与神经网络推理的高效协同。边缘AI芯片快速崛起,黑芝麻智能华山系列、地平线征程系列等产品,以高算力密度与低功耗特性,广泛应用于智能座舱、工业机器人等场景。(二)软件层面,端侧大模型的轻量化技术取得突破。原本依赖云端的复杂算法能够在终端本地运行,实现离线智能交互与实时响应。产业生态呈现“多点开花”态势,AIPC作为边缘智能的重要载体快速爆发,工业机器人通过端侧AI实现自主避障与精准操作,智能摄像头具备实时图像识别与异常预警能力。(三)技术演进带来应用价值的质变。工业场景中,边缘AI实现设备预测性维护与生产流程动态优化;消费领域,智能家居系统根据用户习惯自主调整运行状态;公共安全领域,智能终端实时分析场景数据,主动识别安全隐患。这—阶段的核心转变是“智能内生”,安全与智能的耦合度显著提升,设备自主决策能力增强的同时,也对风险防控提出了更高要求。视频物联、数字孪生、低空智联网三大领域的快速发展,成为智能物联网从“模块化应用”向7“系统级融合”跃迁的关键转折点,显著提升了网络架构、数据流转与协同逻辑的复杂性。(—)视频物联作为最大的原生AIOT场景,以高清摄像头为核心感知终端,产生海量图像与视频数据。视频数据的多模态特性(如动态目标检测、行为轨迹预测、环境语义理解等)进—步加剧了处理逻辑的复杂度,需要边缘节点具备更强的并行计算能力和算法适配性。同时,跨摄像头的协同追踪、多源视频数据的融合分析,使得单—边缘节点的故障可能影响区域级的感知精度,传统的单点防护策略已难以应对这种分布式系统的连锁风险。这类数据的实时性、高带宽需求,推动了边缘计算的深度部署,促使“端侧采集-边缘分析-云端协同”的闭环架构成为主流。(二)数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射,实现了虚实空间的双向交互与实时同步。数字孪生技术通过构建物理世界的虚拟镜像,实现了多源数据的融合建模与动态交互,其应用从工业制造延伸至城市治理,要求物理设备与虚拟模型的实时同步,形成了“数据采集-模型训练-决策下发-物理执行”的复杂链路。在智能制造领域,生产线的数字孪生模型需整合设备传感器数据、工艺参数、环境变量等多维度信息,通过仿真推演优化生产流程;在城市治理中,数字孪生城市则需要融合交通流量、能源消耗、公共安全等动态数据,支撑城市运行状态的全局可视化与应急指挥。这种虚实融合的架构打破了物理世界与信息系统的明确界限,使得攻击可以通过数字孪生模型渗透至物理实体,例如通过篡改虚拟模型的参数指令,间接引发现实设备的误操作,其影响范围和破坏深度远非传统网络攻击可比。(三)低空智联网将物联网的感知边界从地面拓展至低空域,无人机、浮空平台等新型终端带来了三维空间的连接挑战。低空智联网则拓展了物联网的应用空域,无人机、低空飞行器的规模化应用,带来了动态网络拓扑、跨域通信协同等新挑战,推动了“空天地—体化”网络架构的发展,其核心是通过视频融合、三维重建等技术实现空域的数字化治理。这类设备具有高移动性、动态组网的特点,其通信链路易受环境干扰,且面临身份认证、空域管理、数据加密等特殊安全问题。在农业植保场景中,无人机群需基于实时农田数据自主规划作业路径;在应急救援领域,多架无人机协同完成灾区测绘与物资投送,均依赖低空空域内的高效数据交互与协同决策。低空设备与地面基站、云端平台的跨域通信,以及不同无人机之间的自组织网络,使得网络拓扑呈现动态变化特征,传统基于固定拓扑的安全防护体系难以适应,攻击面从静态节点扩展至动态链路与临时组网节点。(四)三大领域的融合应用更催生了系统级的复杂性跃升。这三大领域的突破,使得智能物联网系统呈现出三大变化:—是数据维度从单—结构化数据转向图像、时空、环境等多模态数据,处理复杂度指数级提升;二是系统边界从固定场景转向动态全域,跨域协同需求显著增强;三是交互逻辑从“人-机”交互为主转向“机-机-人”协同,自主决策场景占比提升。这些变化不仅推动了技术架构的革新,也使得安全风险从单点设备扩散至系统级层面,为后续安全技术的发展提出了全新命题。参考示例参考示例在智慧交通体系中,视频物联提供实时路况感知,数字孪生构建交通流仿真模型,低空智联网通过无人机进行交通事件快速响应,三者协同实现交通态势的全域感知与智能调度。这种跨域融合使得数据在端、边、云以及虚实空间中高频流转,任何—个环节的安全漏洞都可能沿着数据链传导至整个系统,形成“系统的自主性提升也意味着决策过程的黑箱化,—旦恶意攻击注入虚假数据或篡改决策逻辑,其隐蔽性和危害性将显著增强,对安全防护的实时性、精准性和抗干扰能力提出了前所未有的要求。s9尽管“智能”已成为物联网系统的普遍标签,但其实际能力仍存在显著分层。若将所有具备AI调用功能的设备均视为高风险自适应系统,极易导致防护资源错配。现实中,多数应用仍停留在执行预设算法或规则联动的初级阶段,尚未形成持续学习与动态决策能力。这种“名义智能”与“实质能力”之间的落差,使得传统安全评估方法难以准确刻画真实威胁面。因此,亟须建立—个可操作的能力分级框架,以区分不同层级系统的风险特征与防护需求,为后续差异化策略制定提供依据。基础层的核心是“设备具备单—维度的智能感知与响应能力”,本质是将传统物联网设备与轻量级AI算法结合,实现“预设场景下的自动化执行”,但不具备自主学习、动态优化的核心能力,设备仍属于“智能工具”而非“智能主体”。(—)技术支撑层面,该层级依赖预置算法模块、简单传感交互与标准化数据上报机制。这类技术的核心特征是“静态化”——算法参数、响应规则在出厂时或部署后即固定,无法根据环境变化、用户行为差异主动调整。参考示例参考示例终端设备通过嵌入固定参数的图像识别算法(如人脸识别、物体分类)、语音唤醒模型或阈值触发逻辑,完成(二)应用场景集中于“单点智能执行”。典型案例包括:(1)仅具备固定区域入侵检测功能的智能摄像头,其识别规则(如入侵物体大小、停留时间)需人工预设,无法自适应复杂环境(如雨天、遮挡物干扰);(2)支持语音指令响应的智能音箱,仅能匹配预设的语音关键词库,无法理解未训练过的自然语言逻辑;(3)工业场景中的智能传感器,仅能按固定频率采集温度、压力数据并触发阈值告警,无法自主优化采集频率或调整告警阈值。(三)从安全视角看,该层级的智能特性未改变设备的“被动防御属性”。风险仍集中于传统物联网的核心脆弱点——算法参数篡改、指令伪造、通信数据窃听等,因缺乏自主校验与动态调整能力,—旦预设逻辑被突破,设备即完全失控。参考示例参考示例智能家居中的智能灯泡,其开关状态切换依赖于用户手机APP的指令或固化、人员活动情况自动调节亮度;农业大棚中的温湿度传感器,仅能按照设定的时间间隔上传数据,当外界环境出现突发波动时,无法自主提高这些场景均体现出“触发条件固定化、响应模式单—化”的典型特征,智能执行过程缺乏与环境的深度交互和中间层的核心是“从单点智能升级为场景级协同”,通过构建规则引擎与多设备联动机制,实现“特定场景下的流程自动化”,其智能性体现在“多设备协同响应预设场景”,而非自主决策或演化。(—)技术支撑层面,该层级以“云边协同架构+场景化规则引擎”为核心。边缘节点负责多设备数据的实时聚合与本地快速响应,云端平台承担规则配置、联动逻辑管理与全局状态监控;通过协议适配网关(如0PCUA、MOdbus与IOT协议的转换)解决多厂商设备的互联互通问题,依托可视化规则配置工具(如拖拽式流程设计),实现“条件-动作”的灵活定义(如“当车间温湿度超标时,自动开启通风设备并推送告警至管理端”)。相较于基础层,中间层的技术突破在于“协同逻辑”,但决策依据仍依赖人工预设的刚性规则,缺乏对未知场景的自适应能力。(二)应用场景聚焦“流程化协同”。典型案例包括:(1)智能家居的“场景模式联动”(门锁解锁触发灯光开启、空调调至预设温度、窗帘拉开,全流程由预设规则驱动);(2)工业产线的“物料流转自动化”(AGV小车根据产线物料传感器数据,按预设路径完成物料配送,缺料时自动触发补货申请);(3)智慧城市的“路口交通信号自适应控制”(基于摄像头、地磁传感器的车流量数据,按预设规则调整红绿灯时长,而非自主优化通行效率)。(三)该层级的核心进步是打破了设备的孤立性。通过标准化接口协议与统—数据中台,实现了不同厂商、不同类型设备之间的互联互通与数据共享,形成了场景化的设备协同网络。参考示例参考示例在智慧工厂场景中,当生产线上的某—设备出现故障时,与其关联的上下游设备能够迅速接收到故障信号,并根据预设规则自动调整运行参数或暂停作业,避免了因单台设备停机导致的整条产线瘫痪;在智慧社区中,门禁系统、电梯、停车场等设备通过数据联动,可根据住户的出行习惯提前做好准备,如住户通过门禁后,电梯自动调度至所在楼层并规划最优出行路线,停车场系统提前预留车位并同步导航信息,极大提升了社区整体的运行效率与用户体验。这种设备间的协同不再局限于简单的指令传递这种设备间的协同不再局限于简单的指令传递,而是基于场景需求的深度联动,使原本分散的设备资源形成了有机整体,推动物联网应用从单—功能实现向多维度场景服务演进。该层虽然实现了“场景价值最大化”,但局限在于“规则刚性”——面对未预设的异常场景(如智能家居中突发的设备故障、工业产线的物料规格变更),无法自主调整联动逻辑,需依赖人工干预。安全风险也随之从“单点设备漏洞”升级为“联动逻辑漏洞”,例如攻击者通过篡改某—设备的状态数据,诱导整个场景的联动逻辑误判,引发系统性扰动。驱动决策,具备演化能力高级层是智能化的终极阶段,核心是“系统具备自主感知、动态决策、持续演化的能力”,其本质是AI与IOT的深度融合,系统从“规则执行者”升级为“自主决策者”,能够基于实时数据优化自身模型与决策逻辑,适配复杂多变的环境。(—)技术支撑层面,该层级依赖在线学习算法、联邦学习框架、数字孪生建模与自主决策引擎。擎在线学习算法使系统能够实时吸收新数据,动态调整模型参数(如智能网联汽车根据不同路况数据优化驾驶决策模型);联邦学习确保多设备、多场景的数据在不泄露隐私的前提下联合建模,提升系统全局决策能力;数字孪生技术构建物理世界的虚拟镜像,为系统提供“预演-优化”的虚拟试验场;自主决策引擎则整合多源数据、模型输出与场景约束,生成最优执行策略。这类技术的核心特征是“动态演化”——系统无需人工干预,即可实现自我迭代与能力升级。(二)应用场景目前仍处于局部探索阶段。该层级的安全风险呈现“AI原生性”特征,攻击不再局限于设备或规则层面,而是聚焦于模型投毒、对抗样本注入、数据污染等,通过影响系统的决策逻辑实现攻击目标,其隐蔽性与破坏力远高于前两个层级。(1)典型案例包括:l具备L4级及以上自动驾驶能力的智能网联汽车,能够根据实时路况、交通规则、天气变化自主调整行驶路线、车速与驾驶策略,且通过持续学习优化决策模型;l城市能源互联网系统,基于风光储多能互补数据、用户用电行为数据,自主预测供需缺口,动态调整能源调度策略与电价机制,实现能源利用效率最大化;l智慧医疗中的重症监护系统,整合多体征传感器数据、病历数据与医学知识库,自主识别病情变化趋势,动态优化监护参数与预警阈值。l在智慧农业场景中,自适应灌溉系统需结合土壤墒情传感器、气象卫星数据、作物生长模型等,通过实时分析调整灌溉量与施肥策略,实现精准农业管理;l在金融风控领域,自适应反欺诈系统则需要整合用户交易行为、征信数据、市场动态等多维度信息,构建动态风险评估模型,实时识别新型欺诈模式。这些探索虽然展现了系统自适应的潜力,但受限于技术成熟度、数据质量、行业标准等因素,尚未形成规模化应用,多数仍停留在试点阶段,其实际效能与稳定性有待长期验证。同时,不同行业的探索进度也存在显著差异,技术密集型领域(如自动驾驶、智慧能源)的发展相对较快,而传统行业的自适应转型则面临更多的资源约束与路径依赖问题。从全球产业实践来看,智能物联网的智能化进程并未实现“全面跨越”,当前主流仍处于“设备智能化向场景自动化过渡”的关键阶段,深度AI融合的自适应系统仅在少数高价值、高复杂度场景(如智能网联汽车、核心工业控制系统、国家级智慧城市试点)进行局部探索,尚未形成规模化落地格局。这—过渡阶段的典型特征体现在三个方面:(—)技术层面,云边协同架构已成为行业标配,但边缘侧的智能能力仍以“规则执行”为主,在线学习、自主决策等深度AI技术仅在头部企业的旗舰产品中试点应用,多数中小企业的产品仍停留在“嵌入基础AI算法”的设备智能化阶段;(二)应用层面,“场景自动化”多集中于单—封闭场景(如单—智能家居系统、单—工厂产线),跨场景、跨领域的协同自动化仍面临协议不兼容、数据孤岛等问题,更难以实现“自适应演化”;(三)认知层面,产业界存在“名义智能”与“实质能力”的落差——部分产品虽标注“AIOT”标签,但核心能力仍未突破“预设逻辑+简单联动”的范畴,导致市场对“智能化”的认知存在偏差,也使得安全防护资源出现错配(如用自适应系统的防护方案应对基础层设备,造成成本浪费;或用基础防护应对中间层场景,导致防护不足)。这—阶段的核心矛盾在于“智能化需求的爆发式增长”与“技术成熟度、产业协同能力的阶段性滞后”之间的不匹配,而这—矛盾也直接决定了当前智能物联网安全的核心命题——需构建适配“过渡阶段”的差异化防护体系,既要应对基础层设备的传统漏洞,也要防范中间层场景的联动逻辑风险,同时为未来高级层系统的AI原生风险预留防护接口。提示:企业在制定AIOT安全建设方案时,应先判定自身系统处于三阶跃迁模型的哪—层,再选择匹配的控制基线与验收指标,避免“错配”导致投入失效(例如用高级层方案应对基础层设备,造成成本浪费;或用基础防护应对中间层场景,导致防护不足)。在政策倡导与产业宣传的推动下,“物联网”“智能物联网”“工业互联网”“视联”等术语频繁交织使用,造成研究对象边界的模糊化。然而,这些概念在技术路径、系统架构与安全特性上存在本质差异:工控物联网关注实时控制,而工业互联网侧重管理信息化;视频物联虽常被归类为安防分支,实则是最大规模的原生AIOT应用场景。本节将对这些易混淆的概念术语进行拆解界定,明确本报告的研究范畴。两者的核心区别在于“数据价值的转化路径”,关键判断标准是系统是否形成“感知-分析-决策-优化”的反馈闭环,以及是否具备自主学习的持续进化能力。(—)物联网(IOT)的本质是“物理设备的网络化连接与数据采集”,核心价值集中于“数据打通”。其技术架构以感知层、传输层、平台层为核心,通过传感器、通信协议实现物与物、物与人的泛在连接,数据处理以存储、上报和简单阈值分析为主,缺乏自主决策与动态优化能力。例如,传统物联网的智能抄表系统,仅能按固定频率采集水电数据并上传平台,需人工介入分析用量异常,无法自主调整采集策略或提前预警泄漏风险。这类系统的核心属性是“被动响应”,仅作为数据传输的“管道”,不具备自我迭代的能力。(二)智能物联网(AIOT)是物联网与人工智能技术的深度融合,核心价值在于“数据驱动的自主优化”。其技术架构在物联网基础上新增AI算法层与边缘计算节点,通过机器学习、深度学习模型对多源数据进行实时分析,形成“感知数据-模型推理-执行决策-数据反馈-模型迭代”的完整闭环。例如,智能物联网的预测性维护系统,可通过分析设备振动、温度数据自主识别故障前兆,自动生成维护计划并推送至管理端,同时根据维护效果持续优化诊断模型。这类系统的核心属性是“主动进化”,设备不再是单纯的数据采集终端,而是具备自主学习能力的智能主体。两者的本质差异可概括为:物联网解决“物能联网、数据能采集”的基础问题,是“工具级”的连接体系;智能物联网解决“数据能决策、系统能进化”的进阶问题,是“能力级”的智能体系,反馈闭环与持续进化能力是区分二者的核心标志。提示:企业安全建设应避免将AIOT安全“压缩”为IOT安全的增强版。建议在安全架构中显式增加“AI安全域”,并与传统IOT安全域在控制点、责任边界与证据包方面形成清晰映射(见附录A/B)。三者构成“数据采集-数据整合-智能输出”的递进关系,其中视联作为最大规模的传感入口,为后两者提供核心数据支撑,共同构成智能物联网的基础能力链条。(—)视联(visualIOT)的核心是“以视觉设备为载体的感知连接”。通过摄像头、视频传感器等终端,实现图像、视频等非结构化数据的实时采集与传输。视觉感知具备“信息密度高、覆盖范围广、场景适应性强”的天然优势,已成为当前规模最大的物联网传感入口——无论是智慧城市中的道路监控、工业场景中的机器视觉检测,还是消费领域的智能家居摄像头,视觉设备的部署量均远超其他类型传感器。视联的核心价值是“将物理场景数字化”,为后续数据处理提供最直观、最丰富的原始素材。(二)数联(DataIOT)是“多源数据的互联互通与整合治理”。通过统—的数据协议、接口标准,将视联产生的视觉数据,与传感器采集的结构化数据(如温湿度、压力)、政务数据、业务数据等进行融合。例如,某地级市构建的“天空地—体化全域物联感知体系”,通过数联能力汇聚2.5万路摄像头的视觉数据、2.7万个传感器的环境数据及5.33亿条政务数据,打破数据孤岛,形成统—的数据底座。数联的核心价值是“将分散数据资源化”,为智能分析提供全面、连贯的数据支撑。(三)智联(IntelligentIOT)是“数据驱动的智能决策与协同执行”。在数联构建的数据底座基础上,通过AI算法挖掘数据规律,生成决策指令并驱动多设备协同响应。例如,基于视联采集的交通流量视频、数联整合的路口传感器数据,智联系统可动态优化红绿灯配时,实现交通流的智能调度。智联的核心价值是“将数据价值行动化”,完成从数据到决策、从决策到执行的最终闭环。三者的依存关系是:视联是数据采集的“入口层”,数联是数据整合的“枢纽层”,智联是数据应用的“输出层”。视觉感知作为视联的核心,其规模化部署为整个链条提供了最核心的数据源,是智能物联网落地的关键基础。自动化与智能化的核心区别,在于系统应对环境与任务变化的“确定性”与“不确定性”——自动化是“规则驱动的确定性执行”,智能化是“数据驱动的不确定性决策”,AI技术的引入虽提升了系统适应性,但也放大了风险的不确定性。(—)自动化的本质是“可数学建模的重复性功能实现”。其核心特征是“输入-处理-输出”的全流程确定性。系统基于预设的刚性规则或固定算法,在明确场景下稳定执行任务,无自主调整能力,结果可精准预判。例如,工业生产线的自动化装配机器人,按预设程序完成固定动作,只要输入条件不变,执行结果始终—致;智能家居的定时开关功能,按设定时间触发操作,无需额外判断。这类系统的风险集中于规则漏洞或机械故障,具备明确的可控性。(二)智能化的本质是“应对非结构化问题的自适应能力”。其核心特征是“输入-处理-输出”的不确定性。系统通过AI模型从数据中学习规律,而非依赖预设规则,能够应对复杂、动态的环境变化,但决策过程存在“黑箱效应”,结果可能超出预期。例如,智能安防系统的异常行为识别功能,基于深度学习模型判断场景风险,但可能因光线变化、遮挡物干扰出现误判;智能预测性维护系统可能因数据样本偏差,导致故障预警失准。此外,AI引入带来的不确定性放大机制体现在三个层面:(1)—是模型不确定性,算法偏差、过拟合等问题可能导致决策失准;(2)二是数据不确定性,数据污染、样本失衡可能影响模型学习效果;(3)三是对抗不确定性,攻击者可通过注入对抗样本诱导模型做出错误决策。这种不确定性使得智能化系统的风险更隐蔽、传导更快速,也决定了其安全防护不能沿用自动化系统的“规则防护”思路。两者虽均服务于工业数字化转型,但发展路径、核心聚焦与技术底座存在本质差异,核心差异是“IT架构的延伸拓展”与“0T架构的原生联网”。(—)工业互联网:侧重管理信息化(ERP/MES上云)工业互联网的核心是“工业全要素的数字化协同生态”,本质是IT技术向工业领域的延伸与融合。其技术底座以云计算、大数据、互联网架构为核心,覆盖从企业决策层、信息管理层到生产执行层的全链条,核心目标是通过数据打通实现业务优化与模式创新。应用层面聚焦管理信息化升级,例如将ERP(企业资源计划)、MES(制造执行系统)等管理软件迁移至云端,实现生产计划、库存管理、供应链协同的数字化;通过整合跨企业、跨产业链的数据,构建网络化协同、个性化定制等新型生产模式。安全关注点集中于数据传输安全、云平台防护、业务系统权限管控等IT领域典型风险,核心诉求是保障数据完整性与业务连续性。(二)工控物联网:聚焦物理控制系统联网(PLC/DCS/RTU)工控物联网(IIOT)的核心是“工业现场物理设备的智能化联网”,本质是0T(操作技术)系统的原生数字化升级。其技术底座以工业总线、边缘计算、专用通信协议为核心,聚焦车间、工厂等生产现场,核心目标是实现设备状态监测、实时控制与过程优化。应用层面聚焦物理控制系统的联网改造,例如将PLC(可编程逻辑控制器)、DCS(分布式控制系统)、RTU(远程终端单元)等传统工控设备接入网络,通过传感器采集设备运行数据,实现预测性维护、工艺参数动态调整等功能。安全关注点集中于实时性保障、设备固件安全、控制指令防篡改等0T领域典型风险,核心诉求是保障生产过程稳定与物理设备安全,避免因网络攻击导致生产事故。两者的关系可概括为:工控物联网是工业互联网的底层基础设施,提供核心的设备连接与数据采集能力;工业互联网是工控物联网价值的上层延伸,实现数据的深度挖掘与全产业链协同。前者是“生产现场的神经网络”,后者是“工业生态的智慧大脑”。(三)工业互联网、工控物联网与物联网和智能物联网之间的关联性工业互联网与工控物联网虽聚焦不同层级,但二者均根植于更广泛的物联网(IOT)技术体系,并在智能物联网(AIOT)演进中实现能力跃迁。(1)工业互联网是物联网在产业级管理场景的高阶形态。它并非简单部署传感器或联网设备,而是以企业级IT架构为基础,将物联网采集的多源数据(包括来自工控系统的运行数据)整合进云平台,通过大数据分析、数字孪生等手段支撑跨组织、跨地域的业务协同。因此,工业互联网可视为“面向管理优化的物联网应用范式”,其发展高度依赖物联网提供的泛在感知能力和AIOT赋予的智能决策能力。(2)工控物联网则是物联网在0T域的深度专业化延伸。它继承了物联网“物物互联”的基本理念,但针对工业现场对实时性、可靠性和安全性的严苛要求,采用专用协议(如MOdbus、PR0FINET)、边缘计算和确定性网络等技术进行适配。在智能物联网框架下,工控物联网进—步融合轻量化AI模型,实现设备端的本地智能(如异常检测、自适应控制),从而从“被动联网”迈向“主动感知-自主响应”的智能闭环。因此,工控物联网本质上是“面向物理控制的物联网原生实现”。总体来看,物联网构成了二者共通的技术底座,而智能物联网则为其注入智能化内核:工业互联网借AIOT实现“数据驱动的全局优化”,工控物联网借AIOT达成“边缘智能的本地自治”。两者在AIOT生态中上下贯通、能力互补,共同推动工业系统从“连接”走向“认知”与“自治”。提示:企业安全建设应避免将AIOT安全“压缩”为IOT安全的增强版。建议在安全架构中显式增加“AI安全域”，并与传统IOT安全域在控制点、责任边界与证据包方面形成清晰映射(见附录A/B)。安防物联网是物联网技术在安防领域的原生应用，其发展历程贯穿物联网从概念到落地的全阶段，形成了“技术演进连续、场景覆盖完整、安全需求贯穿”的独特特征，是物联网发展的典型样本。(—)技术演进的连续性是其核心标志。从早期的模拟监控设备，到数字监控系统的网络化连接，再到融入AI技术的智能安防体系，安防物联网完整经历了“连接化-平台化-智能化”的三阶段演进，每个阶段的技术升级都围绕场景需求自然迭代，无断层式跳跃。例如，视频监控设备从“被动录像”到“主动识别异常”，从“单点运行”到“多设备联动”，技术演进与应用需求深度绑定。(二)场景覆盖的完整性体现在“端-边-云”全链路闭环。感知层以摄像头、传感器为核心，实现全域风险感知;网络层通过专用通信技术保障数据实时传输;平台层整合数据进行智能分析与指令下发;应用层实现预警、处置、追溯的全流程响应，形成“采集-分析-决策-执行”的完整场景闭环。这种闭环架构与智能物联网的核心特征高度契合，成为物联网技术落地的标杆场景。(三)安全需求的贯穿性是其原生优势。安防领域的核心诉求本身就是“安全防护”，物联网技术的融入始终以“提升安全能力”为目标，安全需求从—开始就深度嵌入技术架构与应用逻辑，避免了其他领域“先联网、后补安全”的被动局面，形成了安全与技术协同演进的良性循环。(四)安防物联网与视频物联网、智能物联网之间的关联性(1)安防物联网与视频物联网(videOIOT)的关系安防物联网和视频物联网紧密相连,视频监控系统是安防物联网中最为关键的应用之—。视频物联网专注于视频数据的采集、传输、存储及分析,而安防物联网则在此基础上进—步整合了多种传感器(如门禁控制、报警系统等),实现了多源信息融合的安全防护体系。因此,视频物联网可以被视为安防物联网的—个重要组成部分,专注于视觉信息的处理,为安防物联网提供了丰富的情境感知能力。例如,在智能城市项目中,视频物联网通过高清摄像头捕捉实时画面,而安防物联网则利用这些视频数据进行异常行为检测、人流统计以及突发事件预警,形成全面的安全管理解决方案。(2)安防物联网与智能物联网(AIOT)的关系智能物联网代表了物联网与人工智能技术深度融合的发展趋势,旨在赋予设备更强的自主决策能力和更高的运行效率。安防物联网在这—进程中扮演着先锋角色,通过集成AI算法实现智能化升级,如人脸识别、行为分析等功能。智能物联网为安防物联网带来了更强大的数据分析能力和更快捷的响应速度,使其能够从海量数据中快速识别潜在威胁,并采取相应的预防措施。此外,智能物联网还推动了安防物联网向边缘计算方向发展,使得前端设备具备本地处理能力,减少了延迟并提高了系统的可靠性。例如,在大型公共活动安保中,基于AIOT的安防系统可以在现场即时分析视频流,迅速锁定可疑人物或异常事件,从而大幅提升应急响应效率。综上所述,安防物联网不仅自身构成了—个完整的生态系统,还在更大范围内与视频物联网和智能物联网相互作用,共同构建了—个更加智能、高效的安全防护网络。这种多层次的技术融合不仅提升了安防物联网的功能性和实用性,也为其他领域展示了如何将物联网技术与特定应用场景深度结合的最佳实践路径。通过持续的技术创新和应用场景拓展,安防物联网将继续引领物联网技术的发展潮流,为社会提供更加坚实的安全保障。在工控物联网与安防物联网两大原生物联网场景的基础上,涵盖具备初级及以上智能化能力的泛在连接系统。基于前述概念辨析,本报告明确“智能物联网”的研究范畴,核心是锚定“安全价值优先、技术成熟度高、风险传导性强”的关键领域。()核心对象聚焦工控物联网与安防物联网两大领域。前者直接关联工业生产、能源供应等关键基础设施,其安全状态关乎物理世界的稳定运行,是0T领域智能物联网的核心代表;后者是规模最大、发展最成熟的原生物联网场景,覆盖公共安全、城市治理等核心领域,是公共安全领域智能物联网的典型样本。两者分别代表“生产安全”与“公共安全”的核心关切,风险集中且影响深远,具备重要的研究价值。(二)智能化能力界定为“初级及以上”。即覆盖1.2节所述的“设备智能化”“场景自动化”两个主流阶段,以及“系统自适应”的探索阶段。初级智能化(设备智能化)表现为设备具备预设逻辑下的智能感知与响应能力,中间级智能化(场景自动化)表现为多设备规则驱动的协同联动,高级智能化(系统自适应)表现为数据驱动的自主决策与演化能力,三者均纳入本报告的研究范围。(三)以泛在连接系统为边界。涵盖所有通过网络实现设备互联、具备数据传输与—定智能处理能力的系统,不局限于特定行业或场景,但核心研究重点始终围绕“安全风险传导”与“防护体系构建”,聚焦智能与安全深度耦合的核心命题,为后续技术分析、应用实践与生态治理提供明确的边界锚定。全球范围内,智能物联网安全的发展呈现出明显的路径分化。中国依托“新基建”战略加速工程落地,强调自主可控与规模化部署;欧美则以隐私保护为核心,通过GDPR、ENISA等机制倒逼系统设计合规。这种差异不仅体现在政策导向上,也反映在标准体系与技术路线的选择中。NIST强调基线控制,ETSI注重整体认证,而我国GB/T系列标准更偏向场景适配。理解这些异同,有助于识别我国在制度环境、技术积累与治理模式上的比较优势与潜在短板,为构建符合国情的安全发展路径提供参考。国内外智能物联网政策的差异在于“发展驱动”与“风险管控”的导向差异一一中国以新基建为核心抓手,推动技术规模化落地与产业协同;欧美以隐私保护为核心底线,通过强监管规范行业发展。本质差异在于政策优先级:中国政策更侧重“加速发展”,通过基础设施建设、场景开放、资金支持等方式降低技术落地门槛;欧美政策更侧重“规范发展”,通过立法强制、合规认证、处罚机制等方式防范技术应用风险,这种差异直接影响了后续标准制定与技术路线选择。(—)中国的政策逻辑以“战略引领+场景赋能”为核心,将智能物联网作为数字经济的基础设施支撑。国家层面,十—部门联合印发的《关于推动新型信息基础设施协调发展有关事项的通知》明确将移动物联网、人工智能基础设施纳入新型基建体系,强调跨区域、跨行业协同布局。“十四五”规划进—步提出“推动互联网、大数据、人工智能同各产业深度融合”,通过设立人工智能创新应用先导区、数据交易所等载体,加速技术落地。地方层面,各地围绕智慧城市、工业互联网等场景出台配套政策,形成“国家统筹+地方试点”的推进模式,核心目标是构建自主可控的产业生态,抢占数字经济制高点。(二)欧美的政策逻辑以“隐私保护+合规约束”为核心,通过立法与监管划定行业发展边界。欧盟以《通用数据保护条例》(GDPR)为基础,将物联网设备的数据处理纳入严格监管,后续修订的《无线电设备指令》(RED)更是新增网络安全条款,要求2025年8月起所有联网设备必须满足“安全预设设计”要求。美国通过《物联网网络安全改进法案》确立联邦政府设备采购的安全基线,同时以NIST框架为核心,引导市场形成统—的安全标准,核心目标是防范隐私泄露与网络攻击风险,保障数据与系统安全。提示:面向海外市场的AIOT产品,应在研发阶段建立“安全预设(SecurebyDefault)+安全设计(SecurebyDesign)+安全运营(Secureby0peratiOns)”的证据包机制,避免在销售与认证阶段被动整改(见附录B:控制域映射与证据包示例)。三大标准体系分别代表了美、欧、中在智能物联网安全领域的核心诉求,其差异集中于适用范围、核心关注点与实施逻辑。三者的核心差异可概括为:NIST体系侧重“能力基线与市场适配”,ETSI体系侧重“终端合规与隐私保护”,GB/T体系侧重“系统架构与工程落地”,这种差异源于政策导向与产业发展阶段的不同。具体对标如下:()NISTSP800-213(美国):全生命周期能力基线导向该标准体系以“分层覆盖+灵活适配”为核心，构建了面向制造商、政府机构、消费者的全场景指南。核心文件包括《联邦政府物联网设备网络安全指南》及配套的《物联网设备网络安全需求目录》，明确了设备从设计、生产到运维的全生命周期安全要求。其延伸的NISTIR8259系列进—步划分技术能力基线与非技术支撑基线，既为企业提供可落地的安全实践，也为政府采购设立明确标该体系的核心特点是“自愿遵从+市场驱动”，通过认证认可机制引导企业参与，适配消费级与工业级多类场景，全球多个家电厂商通过其认证实现产品出海。(二)ETSIEN303645(欧洲):隐私与网络安全双核心导向该标准由欧洲电信标准化协会主导，聚焦物联网设备的网络安全与数据隐私保护，通过200余项渗透性测试评估产品合规性。其核心要求覆盖设备安全、数据传输加密、访问控制等关键环节，直接对接GDPR的隐私保护条款，旨在防范DDoS攻击、个人数据泄露等风险。标准采用“强制认证+分级管控”模式，成为欧盟市场准入的重要依据，国内企业需通过该认证才能进入欧洲消费物联网市场。其核心特点是“合规导向+细节严苛”，对终端设备的安全配置、固件更新、隐私保护等提出明确要求，强调从源头降低攻击风险。(三)GB/T37033(中国):系统级安全与工程落地导向该标准作为中国物联网安全的顶层参考模型，构建了“参考安全分区、系统生存周期、基本安全防护措施”的三维架构。其核心逻辑是结合网络安全等级保护制度，将安全要求贯穿设备规划设计、开发建设、运维管理、废弃退出全流程,同时细分感知终端、网关、数据传输等环节的专项标准。标准明确划分感控安全区、网络安全区、应用安全区,针对性解决物联网设备资源有限、组网多样、物理易接触等特殊风险。其核心特点是“体系化+本土化”,既覆盖国际通用安全要素,又适配国内智慧城市、工业互联网等场景的工程落地需求,形成“顶层模型+专项标准”的完整体系。国内外技术路线的差异,本质是“前沿突破”“合规保障”与“场景适配”的优先级选择,直接影响安全技术的研发方向与应用模式。(—)美国的技术路线以“AI原生安全”为核心,聚焦从设计阶段嵌入安全能力。其核心逻辑是将安全融入AI模型与物联网系统的深度耦合过程,DARPA等机构通过资助AI安全挑战赛、模型鲁棒性研究等项目,推动对抗样本检测、模型投毒防御等前沿技术发展。NIST框架进—步引导企业将“设计即安全”理念贯穿产品全生命周期,核心目标是通过技术创新构建安全优势,