从AIoT到GenAIoT 人工智能驱动消费物联网进入新阶段

过去几年，人工智能与物联网的深度融合催生了AIoT，并在众多行业实现了大规模落地。如今，物联网本身仍在稳步扩张，连接设备数量持续飙升——IoT Analytics数据显示，2023年全球物联网设备连接数已达236亿，早已将人的连接数远远甩在身后，成为各行各业数字化转型的重要基础设施。与此同时，人工智能也迎来了跨越式发展，尤其是生成式人工智能（GenAI）成为全社会关注的焦点，稳稳占据科技前沿。那么，当AI进入GenAI时代，它与物联网的结合将走向何方？答案很可能就是GenAIoT，它正试图为用户带来全新体验，推动物联网迈入下一阶段。

近期，知名科技媒体《麻省理工科技评论》与瑞银集团联合发布了一份关于“家庭训练机器狗”的报告，初步探讨了GenAIoT的潜力。报告指出，考虑到物联网应用的行业特点，生成式人工智能在消费物联网场景确实更具可行性。换句话说，GenAIoT很可能率先在消费领域实现突破。

GenAI率先在消费物联网落地，进一步提升用户体验

物联网本身由庞大的技术生态系统构成。最底层是物理设备——传感器、执行器以及各类交互组件，每个硬件背后都有大量技术支撑；再往上，这些设备产生的海量数据需要大数据技术来存储和管理；此外，还离不开先进的网络和通信技术，以及专门的分析平台和软件。这些层层叠加的技术共同支撑着物联网的创新，也决定了其实用性的边界。

生成式人工智能的出现，恰好为物联网创新开辟了一个全新方向。简单来说，它能够显著提升用户体验，还能带来更深层次的洞察力。与工业、能源、交通、物流、公用事业等产业物联网相比，智能音箱、智能家电、穿戴设备、游戏娱乐这类消费物联网场景，显然更适合率先引入GenAI。为什么？主要有三个原因。

第一，消费物联网设备的出货规模足够大，渗透率已经相当可观。 以智能家居为例，各类家庭智能化设备出货量持续增长，许多家电早已标配联网功能。根据Statista数据，2022年美国智能家居的家庭渗透率已达43.8%，预计到2028年将飙升至75.1%。中国市场同样不容小觑，2022年智能家居渗透率为16.6%，意味着超过8000万户家庭已经体验过智能家居产品；预计到2028年，活跃用户数将达到1.91亿户，接近全国家庭总数的四成。只有规模足够大，才能为生成式人工智能提供丰富的数据“养料”。反观产业物联网，场景五花八门，不同类型需要不同的终端，终端数量远低于消费物联网，缺乏规模优势，GenAI自然难以发挥威力。

第二，消费物联网平台早已沉淀了丰富的场景和数据，为GenAI应用打下了扎实的基础。 物联网平台是终端设备接入、开发、管理的中枢大脑，也是人工智能能力的核心载体。当前，消费物联网领域已经形成了多个大型平台：海尔、美的等家电厂商依托自身产业链，建立了接入数千万设备的物联网平台；小米、涂鸦智能则凭借生态圈资源，把设备接入量推到了数亿级别。这些平台在语音交互、手势交互、智能感知、图像识别、视觉定位等方面已经积累了多年经验，能力持续迭代。未来，加入生成式人工智能后，用户体验的升级自然水到渠成。相比之下，产业物联网虽然也需要平台管理，但大部分是用户自主控制的私有平台，出于数据安全考虑，很难共享；再加上场景涉及企业核心生产环节，复杂程度远高于消费场景。

第三，不少消费物联网终端本身就有能力承载GenAI，可以扩展AI的触角。 低功耗一直是物联网终端的核心诉求，尤其在产业场景中，大量传感器需要在恶劣或无人值守环境下工作，功耗是个大痛点。不过，消费物联网的许多设备没有这个烦恼——智能家居终端大多有稳定电源，穿戴设备功能越来越强，电池续航也在同步提升。像智能音箱、家居中控这类设备，本身就是AI应用的绝佳载体，边缘侧和端侧的AI能力本来就在不断增强，未来完全可能成为承载GenAI的新阵地。

消费物联网厂商已开启GenAI的布局

在大模型成为全民热点的背景下，消费物联网厂商自然不会缺席。它们正在积极探索GenAI在自家场景中的落地，通过提升语言交互和多模态感知能力，让产品的智能化水平和交互体验再上一个台阶，同时还能降低开发和生产成本。

以海尔为例，它推出了智慧家庭领域首个行业大模型HomeGPT。这个模型基于海尔在智慧家庭、家电、家装等领域积累的多维度数据，具备文本、图像、音频、视频、智慧场景、代码等多模态生成能力，还在深度语义理解上做了大量优化，经过了亿级家庭知识的增强训练。今年5月，HomeGPT已经通过了《生成式人工智能服务管理办法》的备案审批。

美的也拿出了自家的“美言大模型”。这个模型能感知、能理解、能自主决策，支持全屋空气、智慧烹饪、智慧洗护、智慧能源等8大业务系统，覆盖了生活的方方面面。在“人感科技”方向上，美的还在推进视觉感知、声音识别、气味传感器、非接触温感、毫米波雷达睡眠监测、味觉传感器等一系列技术的应用。

今年5月，涂鸦智能发布了旗下首个AI大模型Cube AI。它的重点在空间智能化，通过将GenAI融入空间场景，用户可以体验到生成式AI带来的设备管理、智能场景联动，甚至还能获得场景分析和方案推荐。

当然，目前消费物联网厂商的GenAI布局还处在初期，应用场景有限。但回顾过去消费物联网的发展历程，不难发现规律：随着规模不断扩大、用户对体验的要求越来越高，GenAI的角色只会越来越重要。

GenAI下沉，边缘侧和端侧智能支持消费物联网发展

GenAI要想真正深入消费物联网，下沉到边缘侧和终端侧是个关键前提。IDC在一份报告中指出，目前所有边缘设备生成的数据占全球数据量的20%，而这些设备中绝大多数都是物联网设备，天然就是边缘侧AI的载体。与此同时，消费物联网场景中的大量智能终端，也正成为端侧AI的新阵地。

从边缘侧来看，随着AI落地越来越深入，边缘算力正在加速凸显其价值。未来AI运算的格局将呈现出“训练与迭代在云端、推理与内容生产梯度分布”的趋势，边缘算力很可能成为AI算力的重要组成部分。GenAI一旦下沉到边缘侧，模型就可以直接在边缘处理数据，做出实时决策，从而大幅提升运营效率和客户体验；同时，用户还能在边缘设备网络上灵活分配计算负载，优化资源利用。更进一步，GenAI模型甚至可以直接在边缘设备或本地服务器上运行，最大限度减少敏感数据传向云端的需求。

从终端侧看，今年最热的话题就是AI直接在移动设备上处理数据——即使设备没联网也能随时使用。过去几个月，各大科技厂商纷纷推出端侧AI产品，AI PC、AI手机层出不穷，正在打破GenAI应用的“最后一公里”。早在去年3月，高通就在安卓手机上首次演示了参数超过10亿的Stable Diffusion；2023年10月的骁龙峰会上，高通发布了骁龙8Gen3，支持运行100亿参数的端侧大模型；联发科紧随其后，推出了天玑9300，支持10亿到330亿参数的端侧模型。进入2024年，主流芯片厂商纷纷升级了用于提升终端AI能力的NPU性能，为端侧AI时代奠定了基础——图像、语言等生成式AI已经在终端上跑起来，下一步还将扩展到视频和音频，逐步接近多模态AI。

边缘AI、AI PC和AI手机的快速发展，正在不断积累GenAI下沉的经验。随着这些技术的持续应用，消费物联网中的一些终端——比如智能家居中控、智能音箱等，已经逐渐具备了在边缘和端侧运行GenAI的条件。搭载高性能GPU和NPU后，这些设备完全可以在本地承担起GenAI运算的任务。

总而言之，物联网与各个领域的深度融合，早已让AIoT深入人心。如今，随着生成式人工智能的崛起，GenAIoT开始进入人们的视野。期待GenAI能加速提升消费物联网的用户体验，改变消费物联网的格局，并最终渗透到产业物联网中，推动物联网全面进入GenAIoT的新时代。