从AIoT到GenAIoT: 人工智能驱动消费物联网进入新阶段
在人工智能与物联网深度融合的背景下，智能物联网（AIoT）已广泛应用于众多行业并形成规模化场景。时至今日，物联网连接设备数量仍保持快速增长，IoT Analytics数据显示，2023年物联网设备连接数已达236亿，远超人的连接数，成为各行业数字化转型的重要基础。与此同时，人工智能迎来跨越式发展，尤其是生成式人工智能（GenAI）引发了全社会的高度关注，成为前沿科技领域的典型代表。进入GenAI时代，人工智能与物联网的融合正积极探索GenAI+IoT的应用，推动GenAIoT为人们带来全新体验，并引领物联网迈入新阶段。
近日，知名科技杂志《麻省理工科技评论》联合瑞银集团发布了一份名为《家庭训练机器狗：生成式人工智能如何改变消费物联网》的报告，初步探索了GenAIoT。笔者认为，结合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中更具可行性，GenAIoT有望率先在消费领域实现落地。
GenAI率先在消费物联网落地，进一步提升用户体验
物联网由庞大的技术生态系统构成：首先是物理设备本身，包括传感器、执行器及其他交互器件，每个硬件背后均有大量技术支持；其次，这些设备生成的数据需要借助大数据技术进行存储；再次，涉及先进的网络和通信技术；此外，还需专门的平台、应用程序与软件对信息数据进行分析，以支持决策与建议。
物联网的创新围绕其技术生态的各个层面展开，这些创新能够增强物联网的通信、存储、计算和决策能力，从而提升其实用性。生成式人工智能正是当前物联网创新的新兴领域，能显著改善用户体验，并带来更深刻的洞察能力。
与工业、能源、交通、物流、公用事业等产业类物联网相比，智能音箱、智能家电、穿戴设备、游戏娱乐等消费类物联网场景更早地与生成式人工智能融合应用。
一是消费物联网设备出货量规模庞大，在消费领域渗透率已达到较高比例。
以智能家居为例，各类家庭智能化设备出货量快速增长，家电类设备智能化比例较高，大部分已具备联网功能。根据市场调研机构Statista数据，2022年美国智能家居家庭渗透率达43.8%，预计2028年将高达75.1%。中国市场方面，2022年智能家居渗透率为16.6%，即超过8000万户家庭已采用智能家居产品，预计2028年活跃用户数将达1.91亿户，这意味着约四成家庭会高频使用智能家居产品。规模效应为生成式人工智能提供了丰富的输入资源。
相比之下，产业物联网场景种类繁多，不同场景所需终端各不相同，终端产品数量规模远低于消费物联网场景。缺乏规模优势，生成式人工智能难以有效发挥作用。
二是消费物联网平台积累了丰富的场景与数据，为GenAI应用奠定了基础。
物联网平台作为终端设备接入、开发与管理的核心中枢，是承载人工智能能力的关键载体，完善的平台功能、丰富的场景与数据尤为重要。
目前，消费物联网领域已形成多个大型平台。海尔、美的等家电厂商依托自有家电与产业链资源，构建了接入数千万设备的消费物联网平台；小米、涂鸦智能则依靠生态圈资源建立平台，接入设备数量达数亿级。
各类消费物联网场景已引入语音交互、手势交互、智能感知、图像识别、视觉定位等能力，大型消费物联网平台在这些方面积累深厚，相关能力持续迭代，未来引入生成式人工智能技术将进一步提升客户体验。
尽管各类产业物联网场景均需平台管理，但大部分平台由用户自主掌控，出于场景与数据安全考虑难以共享。同时，产业场景涉及企业生产经营核心环节，复杂性更高。
三是不少消费物联网终端具备承载GenAI的能力，可扩展AI触点。
低功耗是物联网终端的重要发展趋势，尤其在产业场景中海量传感器接入、恶劣环境或无人值守环境下，终端功耗一直是痛点。近年来，低功耗广域物联网、无源物联网等热点均针对这一需求而发展。当然，降低功耗的同时，终端功能会简化，部分高级智能化功能无法实现。
然而，消费物联网场景中许多设备不受功耗限制，能够加载一定程度的AI能力。智能家居的多数终端产品配有稳定电源，穿戴设备功能增多且电池续航同步增强。智能音箱、家居中控等设备本身是AI应用的优质载体，边缘侧和端侧AI能力需不断增强，未来也可作为承载GenAI的重要载体。
消费物联网厂商已开启GenAI的布局
在大模型成为全民追捧的热门技术背景下，各类消费物联网厂商纷纷布局该领域，探索GenAI在相关场景的落地，通过语言交互与多模态感知能力的提升，增强消费物联网产品的智能化水平与交互模式，从而实现用户体验升级，同时降低产品开发与生产成本。
此前，海尔发布了智慧家庭领域首个行业大模型HomeGPT，基于海尔智慧家庭、家电与家装等多维度数据，该模型具备文本、图像、音频、视频、智慧场景及代码等多模态生成能力，并进一步研发了深度语义理解技术，经过亿级家庭知识增强训练。今年5月，HomeGPT大模型通过《生成式人工智能服务管理办法》备案审批。
美的已发布“美言大模型”，该模型具备智能感知、自然交互与自主决策能力，支持全屋空气、智慧烹饪、智慧洗护及智慧能源等8大业务系统，覆盖生活多个方面。在人感科技领域，推动视觉感知、声音识别、气味传感器、非接触温感、毫米波雷达睡眠监测及味觉传感器等技术的应用。
今年5月，涂鸦智能发布其首个AI大模型Cube Al，聚焦空间智能化方向。通过将GenAI能力融入空间场景，用户可获得生成式AI的设备功能与管理体验、AI驱动的智能场景体验，以及场景分析与联动方案推荐。
消费物联网厂商布局GenAI，目前初期场景有限，但正如消费物联网过去多年发展历程所示，随着规模扩大和用户体验需求增强，GenAI的作用将更为显著。
GenAI下沉，边缘侧和端侧智能支持消费物联网发展
GenAI下沉至边缘侧和终端侧，是实现其与消费物联网深度融合的重要条件。市场研究机构IDC指出，目前所有边缘设备生成的数据占全球数据生成量的20%，其中大部分为物联网设备，可作为边缘侧AI的载体。同时，消费物联网场景中的大量智能终端也将成为端侧AI的载体。
从边缘侧来看，在AI向实际场景落地的过程中，边缘算力的重要性日益凸显。未来AI运算将呈现“训练与迭代在云端、推理与内容生产梯度分布”的格局，边缘算力有望成为AI算力的重要组成部分。GenAI下沉至边缘侧后，模型可在边缘处理数据，实时做出关键决策，从而提高运营效率、增强客户体验并改善整体业务成果；同时，用户可在边缘设备网络上分配计算负载，优化资源利用并有效扩展。此外，GenAI模型也可直接在边缘设备或本地服务器上运行，最大限度减少将敏感数据传输到集中式云服务器的需求。
从端侧来看，今年热点是AI直接在移动设备上处理数据，即使设备未连接网络也可随时使用。过去数月，大型科技厂商不断推出端侧AI产品，AI PC与AI手机纷纷涌现，打破了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10亿的Stable Diffusion。2023年10月的骁龙峰会上，高通发布骁龙8Gen3，支持运行100亿参数端侧大模型；随后，联发科发布天玑9300，支持运行10亿至330亿参数的端侧大模型。
今年以来，主流芯片厂商升级了提升终端AI能力的NPU性能，为端侧AI时代奠定基础，使得图像、语言等生成式AI可在终端上运行，并扩展至视频与音频，从而趋于多模态AI。
边缘AI、AI PC与AI手机等端侧智能的快速发展，不断积累GenAI下沉至边缘与终端侧的经验。随着边缘和端侧GenAI的持续应用，消费物联网中的部分终端，如智能家居中控设备与智能音箱等，已逐步具备搭载高性能GPU和NPU的能力，支持边缘和本地GenAI运行。近年来，物联网与各领域深度融合，使AIoT深入人心；伴随生成式人工智能的发展，GenAIoT正逐步进入人们生活。展望未来，GenAI有望加速提升消费物联网的用户体验，改变消费物联网格局，并进一步应用于产业物联网，推动物联网全面迈入GenAIoT时代。