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物聯(lián)網(wǎng)可不是過氣頂流,它是AI的“物理外掛”

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當(dāng)AI大模型的浪潮以摧枯拉朽之勢重塑世界,一個耐人尋味的問題正在浮出水面:

在算力為王、模型至上的今天,曾經(jīng)一度被視作“未來基石”的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)會從舞臺中央退居二線,從此淪為“AI巨人”身邊一個默默輸送數(shù)據(jù)的配角嗎?

表面上看,趨勢確實如此。

所有人的注意力都在從“如何連接”轉(zhuǎn)向“如何思考”,資本、話語權(quán)和公眾的想象力,幾乎一邊倒地投向了那個能對話、能生成、能推理的“云端大腦”。

相比之下,那些藏在工廠車間、家電家具里的傳感器和控制器,卻顯得如此安靜,甚至被打上了“傳統(tǒng)”的標(biāo)簽。

當(dāng)聚光燈打在AI身上,物聯(lián)網(wǎng)看起來確實正在退入陰影。

但在昨天的2025世界物聯(lián)網(wǎng)博覽會上,一場場高質(zhì)量的思維交鋒,讓我看到了問題的另一面:


我們越是追求一個全知全能的“大腦”,就越是離不開感知現(xiàn)實世界的“神經(jīng)末梢”。

這就好比人類擁有聰慧的大腦,但遍布全身的感官系統(tǒng)同樣不可或缺,是眼睛、耳朵和指尖的觸覺,讓我們真正理解世界,把腦海中的想法落地為現(xiàn)實。

可見AI與物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系,未必就是“誰替代誰”,而是在數(shù)字世界的進(jìn)化中,尋找新的共生平衡。

一個在云端思考,一個在邊緣感知;一個負(fù)責(zé)決策,一個負(fù)責(zé)執(zhí)行,當(dāng)AI走下神壇,融入萬物,物聯(lián)網(wǎng)或許正迎來它真正的黃金時代。

01.

錯覺:IoT被AI搶了風(fēng)頭?

很多人之所以覺得AI才是新時代的主角,而物聯(lián)網(wǎng)只是陪襯,我想原因有三:

第一,AI對于公眾有一種天然的吸引力。

你可以和ChatGPT對話,讓它寫詩、編程,甚至生成一張精美的圖片,這種互動性給人們帶來了強(qiáng)烈的直接體驗,而物聯(lián)網(wǎng)的運作對于普通人來說卻看不見摸不著。

第二,資本與敘事瘋狂搶占AI賽道。

近幾年大量熱錢涌向了大模型和生成式AI,推高估值、催生話題的同時也制造出了一片繁榮景象,而物聯(lián)網(wǎng)的連接數(shù)和市場規(guī)模雖然穩(wěn)步增長,故事卻遠(yuǎn)不如AI世界來得“刺激”。

第三,技術(shù)角色的重新定位。

在當(dāng)下的敘事中,AI被看作“大腦”,負(fù)責(zé)思考、決策、創(chuàng)造;IoT則被視為“感官”和“神經(jīng)”,負(fù)責(zé)采集和傳輸,而“大腦”的故事往往更具吸引力。

但事實上,物聯(lián)網(wǎng)不僅從未離場,還在進(jìn)一步重構(gòu)人類和物理世界對話的方式,它的使命不再僅僅是“物與物”的連接,而是從“萬物互聯(lián)”轉(zhuǎn)向了“萬物智聯(lián)”。

2005年,國際電信聯(lián)盟(ITU)正式提出“物聯(lián)網(wǎng)”概念,那是一個從0到1的起點,一個嶄新產(chǎn)業(yè)的萌芽。

20年后的今天,英偉達(dá)提出“物理AI”,首次在全球?qū)用嫘纬晒沧R:

AI將從虛擬的數(shù)字世界走出,深入并重塑我們所在的物理現(xiàn)實。

這一切,都離不開物聯(lián)網(wǎng)的兩大核心能力:“全面感知”“泛在連接”。

所謂全面感知,可以理解為賦予萬物“表達(dá)”的能力。

如果說互聯(lián)網(wǎng)是連接人的“虛擬神經(jīng)系統(tǒng)”,那么物聯(lián)網(wǎng)就是為整個物理世界安裝上了數(shù)字化的感官神經(jīng)末梢。

它利用各種傳感器、識別技術(shù)、定位裝置,自動、不間斷地從物理世界中捕獲信息,并把它轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號,這相當(dāng)于賦予了原本“沉默”的物體視覺、聽覺、嗅覺、觸覺,甚至味覺:


比如用二維碼或RFID標(biāo)簽給商品一個唯一的“身份證”,掃描即可知其“前世今生”;

比如利用溫度傳感器感知環(huán)境冷熱,利用加速度計感知設(shè)備的運動或跌落,利用壓力傳感器感知管道內(nèi)的壓力變化;

比如通過空氣質(zhì)量傳感器“感受”PM2.5濃度,通過攝像頭“看見”道路交通狀況......

是物聯(lián)網(wǎng)將我們對世界的認(rèn)知從主觀的經(jīng)驗判斷變成了客觀、可量化的數(shù)據(jù),否則對于數(shù)字系統(tǒng)來說,物理世界就是一片黑暗。

泛在連接則讓物聯(lián)網(wǎng)成為了確保信息自由、高效流動的通信網(wǎng)絡(luò),它把分散的感知節(jié)點連成整體,打破信息孤島,讓海量數(shù)據(jù)得以協(xié)同處理。

換句話說,如果沒有物聯(lián)網(wǎng),那么每個智能設(shè)備都只能是孤立的“單兵”,無法形成系統(tǒng)的智慧。

從2005到2025,物聯(lián)網(wǎng)走過了從無到有的二十年,現(xiàn)如今,我們正站在一個新階段的起點:

AI正在為物聯(lián)網(wǎng)注入靈魂,物聯(lián)網(wǎng)也在為AI開辟戰(zhàn)場。

如果說過去我們是把物理世界“搬”進(jìn)數(shù)字空間,那么現(xiàn)在,我們正在把智能一步一個腳印地“返還”給物理世界。

02.

奔赴:為什么說AI離不開IoT

與其說AI搶了物聯(lián)網(wǎng)的風(fēng)頭,不如說AI為物聯(lián)網(wǎng)的下一輪進(jìn)化注入了新的敘事和動能。

二者非但不是對手,反而正加速融合為“AIoT”,成為推動智能時代真正落地的“命運共同體”。

AI需要真實、持續(xù)、多模態(tài)的物理數(shù)據(jù)作為“養(yǎng)料”,而這些必須靠物聯(lián)網(wǎng)的感知網(wǎng)絡(luò)來采集;

AI還需要真實的場景來驗證決策、執(zhí)行動作、獲取反饋,而物聯(lián)網(wǎng)就是AI在物理世界中的“那具身體”;

離開了物聯(lián)網(wǎng),AI就像是沒有肢體的“大腦”,思考再深,也無法改變現(xiàn)實。

反過來,物聯(lián)網(wǎng)也需要AI,才能從“自動化”走向“智能化”。

沒有AI的物聯(lián)網(wǎng),只能完成簡單的數(shù)據(jù)上報和基礎(chǔ)控制,嵌入AI之后,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備能“聽懂”機(jī)器的異響、“預(yù)判”設(shè)備的故障、“自主”調(diào)度交通信號燈,從“連接萬物”升級為“控制萬物”。

這也正是“AIoT”的真正含義:

不是簡單的技術(shù)疊加,而是AI和物聯(lián)網(wǎng)的雙向賦能、智能形態(tài)的根本進(jìn)化。

AI和物聯(lián)網(wǎng)是彼此最不可或缺的“另一半”。

要說中國物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,就繞不開無錫,這里是中國物聯(lián)網(wǎng)的真正發(fā)軔之地,“感知中國”戰(zhàn)略就是在這里落地生根的。

在昨天的2025世界物聯(lián)網(wǎng)博覽會上,中國移動聯(lián)合多家國家級機(jī)構(gòu)與企業(yè),落地了城市級5G-A“四融合”車路云一體化方案,這不僅推動智能網(wǎng)聯(lián)從“示范”走向“實戰(zhàn)”,更構(gòu)建起城市交通的AI能力基座。


它本質(zhì)上是一個“AI模型培育箱” ,讓智能在真實道路上生長、演化,如果沒有物聯(lián)網(wǎng),這一切都是空中樓閣。

這場“雙向奔赴”之所以在今天成為可能,離不開背后技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟:

芯片技術(shù)的突破

讓梯度級算力能夠被嵌入到感知終端中,這意味著智能不再只存在于云端,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備從此有了“本地思考”的能力;

5G網(wǎng)絡(luò)

所提供的低時延、大連接、高寬帶特性,為海量設(shè)備的高頻交互搭建起一條“無阻塞”的信息高速公路;

作為連接終端與云端的關(guān)鍵樞紐,
邊緣計算
實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的就近處理與即時響應(yīng),成為AI能力下沉的重要支點;

除此之外,聯(lián)邦學(xué)習(xí)等算法模型的進(jìn)步,也在底層架構(gòu)上為二者的融合提供了堅實支持......

說到底,人工智能之所以能快速發(fā)展,依托的是信息底座、生物底座以及物理底座。

而物聯(lián)網(wǎng),正是那個不可或缺的“物理底座”。

沒有物聯(lián)網(wǎng),AI只是懸浮在服務(wù)器中的抽象模型;有了物聯(lián)網(wǎng),模型才真正擁有了“肢體”與“感官”,才能在現(xiàn)實世界中形成“感知-決策-執(zhí)行-反饋”的完整閉環(huán)。

AI與物聯(lián)網(wǎng),一個擅長思考,一個擅長感知;一個在云端演化,一個在邊緣扎根,二者焦不離孟,共同成就了一個更智能的時代。

03.

未來:AIoT的下一站傳奇

站在2026年的門檻回望,物聯(lián)網(wǎng)的二十年從“萬物互聯(lián)”走向“萬物智聯(lián)”,而接下來我們還在呼喚一個更具行動力的新階段:

“萬物智行”。

這里的“行”,既是行動,也是行為,它意味著設(shè)備不再只是被動聯(lián)網(wǎng),而是成為能感知、會決策、可行動的“智能體”,甚至更進(jìn)一步,成為能夠參與協(xié)作的“數(shù)字行動者”。

這一未來想象并非空穴來風(fēng)。

首先,以英偉達(dá)提出“物理AI”為標(biāo)志,AI從“虛擬智慧”走向“物理實體”,而真實的工廠、車輛、城市,是AI最豐沛的數(shù)據(jù)來源與最終的應(yīng)用場景,據(jù)悉,未來AI創(chuàng)造的價值,將有七成落地于物聯(lián)網(wǎng)。

其次,融合了聲音、振動、溫度的多維感知體系,能大幅提升識別精度:


例如讓“視聯(lián)網(wǎng)”升級為一種“感知資產(chǎn)”,這意味著攝像頭不止能夠“記錄”下鏡頭前的內(nèi)容,還能夠進(jìn)行綜合分析和輔助決策,建立在這種融合感知上的AI判斷,當(dāng)然也就更值得信賴。

不僅如此,未來智能體也不會再孤立運作,而是徹底融入“通感智聯(lián)”的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。

以智能汽車為例,它能充分理解每一個指令,也能精準(zhǔn)感知復(fù)雜的路況,并及時作出應(yīng)對。

能夠感知城市的變化也就意味著智能汽車未來還可能和能源系統(tǒng)、家居空間無縫聯(lián)動,形成跨生態(tài)的協(xié)同能力。

這些趨勢,已經(jīng)慢慢在實踐中得到驗證,尤其是在AIoT發(fā)展的兩大先導(dǎo)領(lǐng)域。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,物聯(lián)網(wǎng)終端被部署在產(chǎn)線上,通過AI模型實現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)、質(zhì)量檢測與柔性生產(chǎn),大幅提升制造效率與效益。

車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,無錫作為國家首個車聯(lián)網(wǎng)先導(dǎo)區(qū),已完成從“道路級控制”向“車道級控制”的關(guān)鍵躍升,全域覆蓋兩千多個路口信號燈、百余路視頻感知及雷達(dá)點云,構(gòu)建起城市級“車路云一體化”系統(tǒng)。

更值得關(guān)注的是,衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)正在打開地面網(wǎng)絡(luò)之外的“另一片天空”。

落戶無錫的鵬鵠物宇是全球首家實現(xiàn)天地一體技術(shù)閉環(huán),并可以提供商業(yè)化運營的低成本衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商,落地的場景都極具代表性:


他們在自然保護(hù)區(qū)、邊境山區(qū)等缺乏傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域部署搭載了AI識別能力的紅外相機(jī),通過前端AI進(jìn)行目標(biāo)識別,將結(jié)果以極簡信號經(jīng)衛(wèi)星傳回:

比如“是否有珍稀動物出現(xiàn)?”“是否有人員闖入?”,只需回答“是”或“否”,既節(jié)約帶寬,也保護(hù)隱私;

同理,在車牌識別、區(qū)域入侵監(jiān)測等場景中,系統(tǒng)將視頻流轉(zhuǎn)化為特征值信號,僅回傳識別結(jié)果而非原始畫面,實現(xiàn)了常態(tài)化、低功耗的無人值守監(jiān)測;

未來,隨著窄帶與寬帶模式的融合,系統(tǒng)將具備“選擇性回傳”能力,也就是只傳回有價值的畫面,無用數(shù)據(jù)就地清除;

在與頭部重機(jī)廠商的合作中,衛(wèi)星物聯(lián)網(wǎng)還在實現(xiàn)對大型機(jī)械的遠(yuǎn)程“診脈”:

通過在設(shè)備本地部署AI模型,系統(tǒng)能判斷故障類型,并將結(jié)果以代碼形式經(jīng)衛(wèi)星傳回云端,云端平臺隨即向當(dāng)?shù)鼐S修人員下發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化操作指南,不僅提升了設(shè)備出勤率,也重構(gòu)了重型機(jī)械的后服務(wù)市場邏輯。

這是一個全新的萬億級市場,也是物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)新一輪升級的關(guān)鍵引擎。

從“智聯(lián)”到“智行”,我們迎來的不僅是技術(shù)升級,更是一場人、機(jī)、物共生協(xié)作的社會實驗。

未來已來,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正從感知世界的“神經(jīng)末梢”,升級為能夠自主響應(yīng)、參與交易、創(chuàng)造價值的“數(shù)字行動者”。

我想我們正在朝著一個“萬物皆可行動”的時代不斷前行。


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