无源物联网白皮书—人工智能篇

前言近年来，面向产业数字化、家庭智慧化、社会治理精细化的发展需求，无源物联网技术迎来快速发展期，成为实现海量哑终端的网联化、智能化的关键路径，有望在仓储、物流、零售、工业等领域形成万亿级连接规模，开启物联网发展的新蓝海。白皮书面向无源物联网智能化发展需求，聚焦无源物联网端到端要素与人工智能融合发展情况，从 AI 融合助力无源物联网技术能力提升、附加能力拓展两个维度，选取代表性技术，解读 AI x 无源物联网技术发展趋势，分析近年来重要技术进展，梳理典型应用场景，希望能够为相关领域技术研究突破和落地应用提供参考。本白皮书的版权归中国移动所有，未经授权，任何单位或个人不得复制或拷贝本建议之部分或全部内容。目录一、AI x 无源物联网技术概述.......................................................................................................1二、AI 融合助力无源物联网基础性能提升...................................................................................32.1 AI x 无源物联网智能组网................................................................................................. 32.2 AI x 无源物联网智能调度................................................................................................. 7三、AI 融合助力无源物联网附加能力拓展.................................................................................113.1 AI x 无源物联网单设备融合感知...................................................................................113.2 AI x 无源物联网低成本定位...........................................................................................153.3 AI x 无源物联网空间感知...............................................................................................193.4 基于无源数据的物流仓储调度大模型...........................................................................223.5 无源物联网标签安全智能保障.......................................................................................27四、总结及展望.............................................................................................................................. 29参编单位及人员.............................................................................................................................. 32参考文献...........................................................................................................................................331一、AI x 无源物联网技术概述近年来，面向产业数字化、家庭智慧化、社会治理精细化的发展需求，无源物联网技术迎来快速发展期。无源物联网终端无需内置电源，依靠环境能量采集与反向散射通信，成为实现海量哑终端的网联化、智能化的关键路径，在仓储、物流、零售、工业等领域展现出巨大潜力。然而，受限于技术特性，传统无源物联网系统在感知精度、环境适应性、数据智能等方面存在明显瓶颈，如多径干扰导致的误读、部署密度不足引发的覆盖盲区、感知功能单一导致的应用场景受限、海量离散数据难以有效挖掘等。面向上述技术问题，近年来业界持续探索人工智能与无源物联网深度融合的路径。通过嵌入式 AI 算法、边缘智能推理、行业大模型适配等技术手段，AI 能力正在与无源物联网络层和平台层技术深度融合，使无源物联网系统实现从“被动采集”到“主动认知”的跨越，具体表现为两个方面：一是在无源物联网系统基础性能方面，AI 的融合显著提升了网络资源动态优化能力。无源物联网智能组网与调度技术利用优化算法与强化学习，解决了多读写器协同干扰、海量标签防碰撞等 NP 难问题，实现了从“孤岛式读写”到“全局资源协同”的跨越，为无源物联网大规模、高并发应用场景奠定了坚实的网络基础。二是在无源物联网系统附加能力方面，AI 的融合有效拓展了无源物联网的感知范围和精度，并实现了无源数据“价值跃升”。在感知2能力拓展层面。通过将轻量化 AI 模型与算力集成于读写设备，实现了“RFID-视觉”等多模态信号的本地化融合感知，有效解决了串读、误读等行业痛点，并在服装零售门禁、智能装备柜等场景中实现了“即装即用”的高精度识别与行为判断。通过 AI 赋能的无源定位技术，实现了定位精度向“厘米级”跃升，为智慧仓储、智慧停车等场景提供了低成本、高精度的定位解决方案。AI 空间感知技术则将无源标签转化为“泛在的传感器”，在不侵犯隐私的前提下，实现了对工厂人员行为、零售客流动线、养老安全监护等场景的深度认知。在数据价值挖掘层面。基于无源数据的物流仓储调度大模型不仅能精准预测货量趋势，更能自动生成库位推荐、拣选路径、资源调配等全局最优策略，实现了仓储调度从经验驱动到数据与模型驱动的深刻变革。同时，以AI 为核心的无源物联网标签安全智能保障技术，为无源物联网在供应链、工业等关键场景的可靠应用提供了信任基石。图 1-1 AI x 无源物联网技术体系3二、AI 融合助力无源物联网基础性能提升AI 与无源物联网的融合，正系统性地提升其基础通信与组网能力，赋能无源物联网在低成本前提下实现更高效、更可靠的端到端连接。AI x 无源物联网智能组网与智能调度两类技术通过优化算法与智能决策，解决多读写器干扰、海量标签接入等 NP 难问题，旨在构建一个高并发、低时延、可扩展的无源物联基础设施，为上层应用提供坚实的网络性能保障。2