“笃行宁韵”赴南京实践支队属清华大学笃实书院与软件学院联合“学问笃实系列”品牌实践支队，由1位软件学院教师、6位软件学院学生和10位笃实书院学生组成，前往南京开展为期5天的实践调研。
随着工业4.0战略深入推进，物联网正经历从“万物互联”向“万物智联”的范式跨越。作为长三角地区重要的产业与科教中心，南京集聚了从硬件制造、基础研究到系统集成的完整物联网创新要素。支队深入走访了东集智芯、东南大学智能原生物联网实验室、南京大学计算机软件新技术全国重点实验室，通过产学研三重视角，系统梳理南京物联网产业的发展现状、核心挑战与未来方向。
物联网的数据源头在于感知层，其可靠性直接决定上层系统的有效性。东集智芯作为国内工业级数据采集终端的领先企业，展示了感知层从单纯采集向智能感知演进的典型路径。
在工业场景中，数据采集设备面临高频跌落、水浸油污、极端温差等恶劣环境，硬件可靠性是首要前提。东集智芯通过镁铝合金结构与双层壁厚设计，实现设备在电池分离状态下仍保持IP68防护等级，按键寿命超过300万次，确保在物流、制造等场景中长期稳定运行。其产品覆盖工业PDA、RFID读写器、工业平板、机器视觉读码器等多种形态，已广泛应用于顺丰、宝马、比亚迪等企业。
随着条码扫描市场竞争加剧，东集智芯将人工智能引入数据采集领域，通过自研AI-OCR算法，实现对生产日期、车辆钢印、身份证信息等非标准字符的精准识别，使数据采集从被动扫码升级为主动视觉感知。同时，在国家信创战略驱动下，企业率先布局基于OpenHarmony的终端生态，实现从底层驱动到上层应用的全栈国产化，目前已在中国银行、中国电科等近1000个项目落地，有效满足政务、军工等领域的数据安全需求。
物联网的碎片化本质源于异构协议的互联难题。东南大学智能原生物联网实验室（INIoT Lab）的研究聚焦这一核心挑战，提出“智能原生”设计思想，即在系统底层深度融合通信、感知与计算能力。
王帅团队致力于异构设备直连与通感一体化技术研究。其核心创新在于通过物理层信号解析机理，使Wi-Fi、蓝牙、LoRa等不同协议的设备能够相互理解并实现直接并行传输，无需依赖网关转换。这一技术路径有效打破了传统协议间的数据孤岛，并进一步利用通信信号本身实现环境感知。团队研发的WULoc系统融合Wi-Fi与超宽带技术，在广覆盖与高精度之间取得平衡，为室内定位提供新型解决方案。该成果已应用于三菱公司停车场车位检测系统，通过跨协议并行传输实现异构传感器快速组网，显著提升检测准确率与部署效率。在饿了么取餐优化项目中，团队利用Wi-Fi路由器模拟蓝牙信号，解决了商场内骑手定位难题，体现了理论创新与场景需求的紧密结合。
李博睿团队从计算范式切入，提出“设备无感知”边缘智能计算理念。借鉴云原生Serverless思想，该技术将AI推理任务拆解为细粒度计算阶段，并动态调度至周边空闲设备（如路由器、基站等）协同执行，从而突破单设备算力瓶颈。例如在VR/AR等时延敏感场景中，边缘设备可借助家庭路由器或5G基站的闲置算力完成复杂计算，显著降低端到端延迟。该技术也为车联网、分布式算力共享等未来应用提供了理论支撑。
东南大学的研究揭示了网络与计算层从互联到智联的关键跃迁：通过异构设备直连与算力池化，实现资源的高效协同与智能调度。
南京大学计算机软件新技术全国重点实验室的调研展示了如何将感知、传输、计算三个环节打通，构建面向复杂场景的智能决策系统。团队以“感传算一体化”为核心架构，在多个行业形成典型应用。
在工业制造领域，与润阳科技合作的XPE发泡塑料生产线改造案例具有代表性。生产线原需工人24小时三班倒手动纠偏，效率低下且培训成本高昂。南大团队部署了“摄像头+边缘节点+云端AI”的分级处理架构：边缘端实时捕捉片材图像并进行边缘检测与裁剪，仅上传关键数据；云端利用强化学习算法持续优化生产超参数，并回传至产线执行。该方案将原材料利用率从87%提升至95%，并推广至国内外58条生产线，实现显著经济效益。这一案例体现了云边协同在工业场景中的实用价值。
在极端环境应用方面，团队为“雪龙号”科考船研发的航线规划系统解决了冰区航行核心难题——快速区分卫星图像中的冰与云。通过机器学习算法，系统可在10分钟内生成海冰线图并规划安全航线，相比传统专家解译的数十小时大幅缩短。该系统已为雪龙船提供多次航线服务，助力其刷新南极海域航行纬度纪录。此外，团队与沈飞合作研发的无人机自主起降系统，基于强化学习技术实现零试错训练，在无人工干预下成功完成跑道识别与安全降落，相关技术据公开数据领先国际同类成果半年以上。
南京大学的实践表明，平台与应用层的核心竞争力在于将感知、传输、计算深度融合，形成可复用的行业解决方案，并持续通过数据驱动实现系统优化。
综合三家调研单位的观察，南京物联网产业已形成较为清晰的发展逻辑：以东集智芯为代表的硬件制造企业筑牢感知层底座，以东南大学为代表的基础研究力量突破网络与计算层核心技术，以南京大学为代表的系统集成团队推动平台层与应用层行业落地。三者分别对应硬核制造、理论重构、系统融合三种技术路径，共同构成完整的创新链条。
然而，调研也揭示了产学研之间的现实差距。学术界提出的算力共享、异构互联等先进理念，在产业端仍主要依赖硬件堆料解决性能问题，理论成果向规模化商用转化尚需时间。这一鸿沟的弥合，需要更紧密的协同机制与工程化验证。
展望未来，物联网的竞争将聚焦于边缘侧的智能化水平。轻量级容器技术在工业终端的部署、多模态大模型在边缘侧的剪枝与落地，以及云边端协同架构的成熟，将成为技术演进的重点方向。南京若能在巩固制造优势的同时，持续推动基础研究成果向产业溢出，完善产学研联合攻关机制，有望在“万物智联”的新阶段占据更有利的位置。
本次调研使我们认识到，物联网的智变并非一蹴而就，而是在感知、网络、计算、应用的每一个环节中持续积累的结果。南京作为这一进程的重要参与者，其产业布局与创新实践为理解中国物联网的未来走向提供了有价值的样本。
文案 | “笃行宁韵”赴南京实践支队
图片 | 徐一凯
排版 | 张峻宁
审核 | 陈思涵 曹竣然 李天笑
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