從AIoT到GenAIoT,人工智能驅(qū)動(dòng)消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入新階段

過(guò)去多年來(lái),人工智能與物聯(lián)網(wǎng)融合形成智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)已深入應(yīng)用于大量行業(yè),形成規(guī)模化應(yīng)用場(chǎng)景。如今,物聯(lián)網(wǎng)依然保持穩(wěn)步發(fā)展,連接的設(shè)備數(shù)量快速增長(zhǎng),IoT Analytics數(shù)據(jù)顯示,2023年物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接數(shù)已達(dá)到236億,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人的連接數(shù),形成各行業(yè)數(shù)字化發(fā)展的重要基座。

本文來(lái)自微信公眾號(hào)“物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù)”,作者/趙小飛。

過(guò)去多年來(lái),人工智能與物聯(lián)網(wǎng)融合形成智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)已深入應(yīng)用于大量行業(yè),形成規(guī)?;瘧?yīng)用場(chǎng)景。如今,物聯(lián)網(wǎng)依然保持穩(wěn)步發(fā)展,連接的設(shè)備數(shù)量快速增長(zhǎng),IoT Analytics數(shù)據(jù)顯示,2023年物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接數(shù)已達(dá)到236億,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人的連接數(shù),形成各行業(yè)數(shù)字化發(fā)展的重要基座。同時(shí),人工智能迎來(lái)了跨越式的發(fā)展,尤其是生成式人工智能(GenAI)獲得了全社會(huì)的高度關(guān)注,成為前沿科技發(fā)展的最典型代表。人工智能進(jìn)入GenAI時(shí)代,人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的融合,自然也會(huì)探索GenAI+IoT的融合應(yīng)用,推動(dòng)GenAIoT給人們帶來(lái)新的體驗(yàn),驅(qū)動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入新階段。

近日,知名的科技雜志《麻省理工科技評(píng)論》聯(lián)合瑞銀集團(tuán)發(fā)布了一份《家庭訓(xùn)練機(jī)器狗:生成式人工智能如何改變消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)》的報(bào)告,對(duì)于GenAIoT進(jìn)行初步探索。在筆者看來(lái),考慮到物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的行業(yè)特點(diǎn),生成式人工智能在消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景確實(shí)更具備可行性,GenAIoT可能最先在消費(fèi)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)。

GenAI率先在消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)落地,進(jìn)一步提升用戶(hù)體驗(yàn)

物聯(lián)網(wǎng)是由一個(gè)龐大的技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)成的,首先是物理設(shè)備本身,是由傳感器、執(zhí)行器以及其他與其交互的器件組成,每一個(gè)物理硬件背后都有大量技術(shù)支持;其次是這些設(shè)備生成的數(shù)據(jù),需要大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)來(lái)支持,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ);再次是先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù);另外,還需要專(zhuān)門(mén)的平臺(tái)、應(yīng)用程序、軟件對(duì)這些信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,支持做出決策和建議。

對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新,圍繞著其技術(shù)生態(tài)各個(gè)層面進(jìn)行,這些創(chuàng)新能為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用帶來(lái)更多的通信、存儲(chǔ)、計(jì)算和潛在決策的能力,提升物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)用性。生成式人工智能正是當(dāng)前對(duì)物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新的一個(gè)新的領(lǐng)域,能夠顯著提升物聯(lián)網(wǎng)的用戶(hù)體驗(yàn),并帶來(lái)更深洞察能力。

與應(yīng)用于工業(yè)、能源、交通、物流、公用事業(yè)等產(chǎn)業(yè)類(lèi)物聯(lián)網(wǎng)相比,智能音箱、智能家電、穿戴設(shè)備、游戲娛樂(lè)等消費(fèi)類(lèi)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景會(huì)率先與生成式人工智能融合應(yīng)用。

一是消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備出貨量規(guī)模較大,在消費(fèi)領(lǐng)域滲透率達(dá)到較高的比例。

以智能家居為例,各類(lèi)家庭智能化設(shè)備出貨實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng),家電類(lèi)設(shè)備智能化比例較高,大部分家電具備了聯(lián)網(wǎng)功能。根據(jù)市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)Statista統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),2022年美國(guó)智能家居在家庭中的滲透率已達(dá)到43.8%,到2028年這一滲透率將高達(dá)75.1%。中國(guó)市場(chǎng)方面,2022年智能家居在中國(guó)家庭的滲透率為16.6%,即有8000多萬(wàn)戶(hù)家庭采用了智能家居產(chǎn)品,預(yù)計(jì)到2028年中國(guó)智能家居的活躍用戶(hù)數(shù)將達(dá)到1.91億戶(hù),這意味著有1.91億戶(hù)家庭在日常生活中都將高頻率使用智能家居產(chǎn)品,占所有家庭戶(hù)的比例接近4成。有了規(guī)模效應(yīng),能夠?yàn)樯墒饺斯ぶ悄芴峁┴S富的輸入。

而對(duì)于產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō),由于產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景種類(lèi)非常多,不同場(chǎng)景需要不同智能終端,產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景終端產(chǎn)品數(shù)量規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景終端。沒(méi)有規(guī)模優(yōu)勢(shì),生成式人工智能難以發(fā)揮作用。

二是消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)積累了豐富場(chǎng)景和數(shù)據(jù),為GenAI應(yīng)用打下基礎(chǔ)。

物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為終端設(shè)備接入、開(kāi)發(fā)、管理的中樞大腦,是人工智能能力核心的載體,平臺(tái)完善的功能、豐富的場(chǎng)景和數(shù)據(jù)顯得非常重要。

目前,消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域已形成了多個(gè)大型平臺(tái),如海爾、美的等家電廠商依托自身家電產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)鏈資源,建立起接入數(shù)千萬(wàn)設(shè)備的消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái);小米、涂鴉智能依托自身生態(tài)圈資源建立物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),接入設(shè)備數(shù)量達(dá)到數(shù)億級(jí)。

各類(lèi)消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景已引入了語(yǔ)音交互、手勢(shì)交互、智能感知、圖像識(shí)別、視覺(jué)定位等能力,大型消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在這些方面有了長(zhǎng)時(shí)間積累,相關(guān)能力不斷迭代,未來(lái)應(yīng)用生成式人工智能技術(shù)會(huì)進(jìn)一步提升客戶(hù)體驗(yàn)。

雖然各類(lèi)產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景均需要相關(guān)平臺(tái)進(jìn)行管理,但大部分平臺(tái)是由用戶(hù)自主掌握的私有平臺(tái),出于場(chǎng)景和數(shù)據(jù)安全的考慮,難以進(jìn)行共享。同時(shí),產(chǎn)業(yè)類(lèi)場(chǎng)景涉及到企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)核心環(huán)節(jié),場(chǎng)景更為復(fù)雜。

三是不少消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)終端具有承載GenAI的能力,擴(kuò)展AI觸點(diǎn)。

低功耗是物聯(lián)網(wǎng)終端的一個(gè)重要發(fā)展趨勢(shì),尤其是產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景中海量傳感器的接入、惡劣環(huán)境或無(wú)人值守環(huán)境,終端功耗一直是一個(gè)痛點(diǎn)。近年來(lái),低功耗廣域物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)源物聯(lián)網(wǎng)等成為熱點(diǎn),均是針對(duì)這一需求而生。當(dāng)然,在降低功耗的同時(shí),終端功能就會(huì)盡量簡(jiǎn)化,一些較高智能化功能就無(wú)法在終端實(shí)現(xiàn)。

不過(guò),消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中不少設(shè)備不受功耗的困擾,能夠加載一定程度的AI能力。智能家居的大部分終端產(chǎn)品有穩(wěn)定電源供電,穿戴設(shè)備的功能越來(lái)越多,電池續(xù)航能力也同步增強(qiáng),包括智能音箱、家居中控等設(shè)備本身就是人工智能應(yīng)用的優(yōu)質(zhì)載體,在邊緣側(cè)和端側(cè)AI能力需要不斷增強(qiáng),未來(lái)也可以作為承載GenAI的重要載體。

消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)廠商已開(kāi)啟GenAI的布局

在大模型成為全民追捧的熱門(mén)技術(shù)的背景下,各類(lèi)消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)廠商也開(kāi)始了這一領(lǐng)域的布局,探索GenAI在相關(guān)場(chǎng)景的落地,通過(guò)語(yǔ)言交互能力、多模態(tài)感知能力進(jìn)步,提升消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的智能化水平、交互模式來(lái)實(shí)現(xiàn)用戶(hù)體驗(yàn)升級(jí),同時(shí)降低自身產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)成本。

此前,海爾發(fā)布了智慧家庭領(lǐng)域首個(gè)行業(yè)大模型HomeGPT,基于海爾智慧家庭、家電、家裝等領(lǐng)域多維度的數(shù)據(jù),HomeGPT具有文本、圖像、音頻、視頻、智慧場(chǎng)景、代碼等多模態(tài)生成能力,還在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研發(fā)了深度語(yǔ)義理解技術(shù),進(jìn)行了億級(jí)家庭知識(shí)增強(qiáng)訓(xùn)練。今年5月,HomeGPT大模型通過(guò)《生成式人工智能服務(wù)管理辦法》備案審批。

美的已發(fā)布了“美言大模型”,該模型具備智能感知、自然交互、自主決策等能力,支持全屋空氣、智慧烹飪、智慧洗護(hù)、智慧能源等8大業(yè)務(wù)系統(tǒng),涵蓋了生活的多個(gè)方面。在人感科技方面,推動(dòng)視覺(jué)感知技術(shù)、聲音識(shí)別技術(shù)、氣味傳感器技術(shù)、非接觸溫感技術(shù)、毫米波雷達(dá)睡眠監(jiān)測(cè)技術(shù)、味覺(jué)傳感器技術(shù)的應(yīng)用。

今年5月,涂鴉智能發(fā)布其首個(gè)AI大模型Cube Al,在空間智能化方向,通過(guò)將GenAI能力融入空間場(chǎng)景,用戶(hù)能夠獲得生成式AI的設(shè)備功能與管理體驗(yàn)、AI驅(qū)動(dòng)的智能場(chǎng)景體驗(yàn)、或是場(chǎng)景分析與聯(lián)動(dòng)方案推薦。

消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)廠商布局GenAI,雖然初期場(chǎng)景非常有限,但正如消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)過(guò)去多年發(fā)展歷程一樣,隨著消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模擴(kuò)大,用戶(hù)體驗(yàn)提升需求加強(qiáng),GenAI的作用會(huì)更加明顯。

GenAI下沉,邊緣側(cè)和端側(cè)智能支持消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展

GenAI下沉至邊緣側(cè)和終端側(cè),也是GenAI能夠與消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)深度融合的重要條件。市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)IDC在一份報(bào)告中指出,目前,所有邊緣設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)占全球數(shù)據(jù)生成量的20%,而這些邊緣設(shè)備中大部分都是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,作為邊緣側(cè)AI的載體。同時(shí),消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中大量智能終端也將成為端側(cè)AI的載體。

從邊緣側(cè)來(lái)看,在AI向?qū)嶋H場(chǎng)景落地的過(guò)程中,邊緣算力的重要性加速凸顯,未來(lái)的AI運(yùn)算呈現(xiàn)出“訓(xùn)練與迭代在云端、推理與內(nèi)容生產(chǎn)梯度分布”的格局變化,邊緣算力有望成為AI算力的重要組成部分。GenAI下沉至邊緣側(cè),模型能夠在邊緣處理數(shù)據(jù),可以實(shí)時(shí)做出關(guān)鍵決策,從而提高運(yùn)營(yíng)效率、增強(qiáng)客戶(hù)體驗(yàn)和更好的整體業(yè)務(wù)成果;同時(shí),用戶(hù)還可以在邊緣設(shè)備網(wǎng)絡(luò)上分配計(jì)算負(fù)載,從而優(yōu)化資源利用率并有效擴(kuò)展。也不排除GenAI模型可以直接在邊緣設(shè)備或本地服務(wù)器上運(yùn)行,最大限度地減少將敏感數(shù)據(jù)傳輸?shù)郊惺皆品?wù)器的需要。

從端側(cè)來(lái)看,今年熱門(mén)的是AI直接在移動(dòng)設(shè)備上處理數(shù)據(jù),即使設(shè)備沒(méi)有連接到網(wǎng)絡(luò),也可以隨時(shí)使用。過(guò)去幾個(gè)月,大型科技廠商不斷推出端側(cè)AI產(chǎn)品,AI PC、AI手機(jī)紛紛涌現(xiàn),打破GenAI應(yīng)用的“最后一公里”。

早在去年3月,高通就在安卓手機(jī)上首次演示了模型參數(shù)超過(guò)10億的Stable Diffusion。2023年10月的驍龍峰會(huì)上,高通發(fā)布了驍龍8Gen3,支持運(yùn)行100億參數(shù)端側(cè)大模型;緊隨其后,聯(lián)發(fā)科發(fā)布了天璣9300,支持運(yùn)行10億至330億參數(shù)的端側(cè)大模型。

今年以來(lái),主流芯片廠商升級(jí)了能夠提升終端AI能力NPU的性能,為端側(cè)AI時(shí)代奠定了基礎(chǔ),這使得圖像、語(yǔ)言等生成式AI可以在終端上運(yùn)行,并將擴(kuò)展到視頻和音頻,從而接近多模態(tài)AI。

邊緣AI、AI PC和AI手機(jī)等端側(cè)智能的快速發(fā)展,不斷積累GenAI在邊緣側(cè)和終端側(cè)下沉的經(jīng)驗(yàn)。隨著邊緣和端側(cè)GenAI的不斷應(yīng)用,消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)一些終端也逐漸具備了在邊緣和端側(cè)應(yīng)用GenAI的條件,例如,智能家居中控設(shè)備、智能音箱等,搭載高性能GPU和NPU,支持邊緣和本地GenAI運(yùn)行。

近年來(lái),物聯(lián)網(wǎng)與各個(gè)領(lǐng)域深入融合,讓AIoT已深入人心,伴隨著生成式人工智能的發(fā)展,GenAIoT開(kāi)始進(jìn)入人們生活中,期待GenAI能夠加速提升消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)體驗(yàn),改變消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)格局,進(jìn)而進(jìn)一步應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng),推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入GenAIoT時(shí)代。

THEEND

最新評(píng)論(評(píng)論僅代表用戶(hù)觀點(diǎn))

更多
暫無(wú)評(píng)論