AI+IoT已成为未来必然趋势
胡智生表示，IoT中有三个技术重点，前端数据收集采用的sensor（传感器），收集完数据之后如何进行传输，云端如何对这些海量数据进行计算分析。研华最早在Industry Automation有一定的技术积累，这个领域与前端的数据采集密切相关，因此针对数据采集的部分研华也加大了投入。
就目前而言，全球拥有数百亿终端在不断进行数据的采集，大数据挖掘的需求加速了机器智能技术的成熟，人工智能与物联网中的嵌入式系统结合，促使设备的智能化升级，实现最终的万物互联化，万物数据化的智能网，为推动技术的提升和应用场景的落地，研华建立了WISE-PaaS伙伴联盟计划，也希望通过此计划集合生态圈的产业伙伴来共同推动人工智能时代的产业变革。
胡智生认为，AI的发展分为三层，一个是基础层，第二个是技术层，第三个则是应用层。
基础层为芯片级的处理器，如ARM、Intel这些芯片厂商正是处于基础层的生产厂商，除此之外还有CPU、GPU、FPGA、TPU、BPU等都属于基础层。
技术层相对基础层更多，如视频识别、语音识别、面部识别等。而应用层则是最多的，如智慧医疗、新零售、智能机器人、智能金融、无人机、无人驾驶等都属于应用层。
目前研华在技术层面有一定积累，比如机器视觉。而在应用层面，研华涉足不深，胡智生表示研华与自己的客户没有直接竞争关系，相反，研华负责搭建平台，助力客户在平台上快速落地物联网应用。
规范行业标准 注重平台发展
目前我国工信部要求在2017年底前，实现所有的直辖市、省会城市以及一线重点城市的NB-IoT覆盖，并且建立至少40万个NB-IoT基站，2020年之前基站数量要求超过150万个。
不过在面对无线网络传输技术的选择时，胡智生认为不论是NB-IoT或者是LoRa，研华在其中的角色都是平台支持者和协助者，在解决客户具体需求时，除了提供自身的技术优势，都会推荐给相应行业的合作伙伴去完成，比如模块制作可以推荐海华，需要通讯的布局则可以牵线联通、移动等运营商。
研华在前几年制定了一个行业开放式标准“M2.COM”，这项标准可以把不同行业厂家的传感器接口以及协议进行统一，这样不管是温度传感器、湿度传感器、天气传感器等，都可以实现通用，做到一个接口兼容多种传感器。研华也有基于M2.COM的LoRa模块，可以让客户进行自主选择。因此研华主要注重于行业中的标准以及模块的制作，通过召集行业中的相关企业推动具体应用落地。
在AIoT具体合作层面，胡智生表示研华在多个方面与其他厂商进行合作。比如IIoT（工业物联网）领域中，研华可以提供相应的采集模块，能够在工业现场收集到设备的状态参数，可以为客户在应用需求提供模块支持。
数据安全传输至关重要
模块在采集数据之后，还需进行关键的操作，即数据安全传输，怎样把收集到的数据安全的传输给云端或者后台。恰好这一领域属于研华的传统强项，研华拥有自己的嵌入式电脑以及其它不同的硬件设备，通过一定的算法加密，可以把数据安全上传至云端，再在后台进行解包处理。
总体而言，研华解决的是收集数据以及上传数据的问题，至于数据在云端如何处理以及运算，由于各家企业不同，因此算法也不尽相同。研华并不提供算法，但在云端可以提供高性能的存储服务器以及确保数据的收集与上传。
胡智生表示，研华目前在国内的云端与各大厂商都有合作，商用主要选择阿里云，靠近消费端则有京东云、华为云等。而在工业领域，研华投资了海华电子，其在工业现场数据采集的表现尤为突出。
