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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。
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。
2.1 AI x 无源物联网智能组网
无源物联网系统由部署于不同地理位置的读写节点、激励节点、以及附着于物品上的标签共同组成，其性能易受环境与设备间干扰影响，在复杂场景中的网络部署已被证明属于 NP 难问题，因此高效的智能组网技术成为系统能否顺利部署的关键。无源物联网智能组网技术融合优化理论、人工智能与电磁仿真方法，通过对节点布局、天线位置和角度等参数进行自动化配置，实现覆盖范围、信号干扰与部署成本等多目标的协同优化，从而在复杂约束下快速生成近似最优的部署方案。借助精准建模与多目标权衡，智能组网技术能够最大程度扩展覆盖、抑制干扰，在保障服务质量的同时控制成本，最终赋能无线制造、智慧仓储等场景实现全域生产要素的实时感知与智能化管理。
三、AI 融合助力无源物联网附加能力拓展
在夯实基础性能之上，AI 进一步拓展了无源物联网的感知维度与数据价值，赋予无源系统超越传统识别之外的附加能力，包括单设备融合感知、低成本高精度定位、低成本空间感知，以及基于无源数据的物流调度大模型与标签安全智能保障。这些技术共同推动无源物联网从“连接万物”向“理解场景”、“赋能决策”演进，解锁在零售、仓储、制造、康养等领域的深度智能化应用。
3.1 AI x 无源物联网单设备融合感知
在仓储、零售、物流卡口等高密度场景，无源 RFID 信号因多径干扰极易出现串读、误读与方向漂移。传统多设备方案虽可缓解，却带来成本高、同步难、运维重的新痛点。无源单设备融合感知是在单台无源物联网设备中集成算力芯片和嵌入式 AI 算法，通过“空域-时域”联合采样，把 RFID 射频信号与可选视觉流等模态特征实时融合，经自监督去噪、跨模态特征匹配与自适应阈值，抑制邻区干扰，完成目标进出方向判别与运动轨迹估计。无源单设备融合感知以算法替代额外硬件，用高维模型和跨模态融合弥补射频信息量不足的问题，有效识别标签的空间位置与运动特征，显著提升识别的准确性和稳定性，具有“免额外布线、亚米级精度、毫秒级延迟”的优势，为“即装即用”的流线型交付提供技术底座。
3.2 AI x 无源物联网低成本定位
随着产业的智能化无人化程度提升，对资产高精度室内定位需求15日益迫切。传统 RFID 定位技术虽能实现低成本非接触识别，但存在无源标签信号强度弱、数据传输带宽窄等显著短板，导致定位易受硬件及多径干扰，测量误差较高，难以满足高精度需求。无源物联网+AI 融合定位技术是通过 RFID 标签与读写器完成射频信号采集，通过 AI 技术学习信号与位置的映射关系输出定位结果。相较于传统无源定位技术，该融合方案兼具 RFID 的非接触式批量识别优势与AI 的环境自适应能力，可实现厘米级定位，同时降低串读、漏读风险。
3.3 AI x 无源物联网空间感知
随着各行业数字化转型的持续推进，对空间中目标行为与状态的精细化、无人化感知需求日益迫切。传统以视觉为主的感知手段存在隐私泄露、盲区覆盖和环境光线干扰等局限，难以满足全天候、非侵入、广覆盖的普适感知要求。AI x 空间感知技术通过部署无源标签作为“传感器”，捕捉无线信号在传播过程中的细微变化，并借助深度学习等人工智能方法，从中提取具有判别力的时空特征，构建从无线信号到高层语义（动作、状态）的映射机制，从而在不依赖摄像头的情况下，实现对物理空间的数字化重构与场景化理解。该技术具有隐私友好、部署灵活、全时空连续感知等核心优势，为智慧工厂、智慧零售、康养监护等场景提供了全新的数据洞察途径，推动管理决策从“经验依赖”向“数据智能”转型。
3.4 基于无源数据的物流仓储调度大模型
仓储调度是保障货物流转效率与成本控制的核心环节，对供应链的顺畅运转至关重要。当前物流行业在仓储管理过程中，存在出入库波动难预测、库位规划不合理、资源调配不及时且依赖人工经验、作业效率低等痛点。面向物流仓储领域智能化升级需求，基于无源物联网等源头产生的历史运营数据及外部因素，通过 AI 融合与深度建模，在行业大模型基础上发展衍生出仓储调度大模型[22]。基于无源数据的物流仓储调度大模型可精准预测“周级”与“月级”货量变化趋势，并自动生成包含时序分析、关联性解读及资源预警在内的决策报告。与此同时，调度优化与货量预测深度协同，通过构建工业问题数学模型，可为货位推荐、拣选路径规划、多设备任务分配等核心场景提供可靠最优解。凭借无源物联网带来的海量实时数据，相较于传统方法，基
3.5 无源物联网标签安全智能保障
无源标签依赖读写器射频能量激发传输数据，信号覆盖范围有限且易受金属遮挡、电磁干扰、温湿度波动影响，导致数据传输稳定性差。同时，标签芯片的安全性，编码规则易被破解，伪造标签、篡改数据、注入虚假信息等攻击成本极低。无源标签被伪造、标签数据被篡改或注入虚假信息，可能导致商品溯源失效、设备管理异常等问题，数据安全保障需求日益迫切。针对无源物联网标签安全、数据被篡改等安全问题，核心目标是在具备识别伪造数据的基础上，通过动态监测数据合法性，确保无源标签所关联的实体与数字信息保持对应。
