本文來自物聯(lián)傳媒，作者/旸谷。
近日，360推出智腦·視覺大模型及多款AI硬件產(chǎn)品，并宣布360智慧生活正式切入SMB市場。360集團創(chuàng)始人周鴻祎就大模型的發(fā)展提出眾多觀點，其中有關多模態(tài)大模型+物聯(lián)網(wǎng)的論斷引爆股市，物聯(lián)傳感、通信市場多家上市公司的股市走高。
在周鴻祎看來，在未來，隨著物聯(lián)數(shù)據(jù)的不斷接入，大模型將成為物聯(lián)網(wǎng)的大腦，負責著指揮運轉(zhuǎn)，管理協(xié)調(diào)，物聯(lián)網(wǎng)讓大模型長出眼睛和耳朵，智能硬件則使其進化出嘴巴、手和腳，從而擁有行動力，最終實現(xiàn)從感知到認知，從理解到執(zhí)行。
可以說，AI的終極目標將會著眼于智能硬件與物聯(lián)網(wǎng)，成為真正的AIoT共生體。
大模型通向多模態(tài)
為物聯(lián)接入鋪平道路
所謂模態(tài)，即大模型可以處理的數(shù)據(jù)類型，可分為單模態(tài)、多模態(tài)、全模態(tài)。多模態(tài)大模型以語言為基礎，可搭載圖像、音頻、觸覺3D、傳感信號等不同模態(tài)，并通過自動學習和適應復雜的特征和模式，實現(xiàn)跨模態(tài)的統(tǒng)一表征，和更準確和更高效的預測和決策。
由此可知，多種模態(tài)就相當于給大模型預留出眼睛、耳朵、嘴巴等器官的位置，讓它可以在物聯(lián)網(wǎng)的血液注入后，真正擁有眼觀四方，耳聽六路，用嘴說話的能力。
為了大模型更好地適配更廣闊的智能需求，建立在語言基礎上的模態(tài)進化是一種必然。由此，承載鏈接物聯(lián)網(wǎng)使命的多模態(tài)大模型，成為通用人工智能的必經(jīng)之路。
價值次序重塑
物聯(lián)網(wǎng)將成大模型競爭的下一站
如果說多模態(tài)大模型之于物聯(lián)網(wǎng)，提供的是端口適配價值，那么物聯(lián)網(wǎng)之于大模型則將是價值的源泉，未來的數(shù)據(jù)主場。
相對于主觀性明顯的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，由物理實體產(chǎn)生的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，具有鮮明的客觀性。且由于物聯(lián)網(wǎng)的場景應用多在生產(chǎn)和管理環(huán)節(jié)，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的實用價值更高。在這類特殊數(shù)據(jù)的投喂下，生成式AI模型能夠更深入地學習各行業(yè)具體場景知識，輸出更精準的信息，為行業(yè)經(jīng)營者和物聯(lián)網(wǎng)用戶參考，大幅提高預測性維護、供應鏈協(xié)同的效率。
此前，據(jù)多位計算機科學家預測，到2026年ChatGPT等大型語言模型的訓練將耗盡互聯(lián)網(wǎng)上的可用文本數(shù)據(jù)。屆時，由傳感器、機器設備等生成的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)將成為主要訓練材料。
據(jù)HIS的數(shù)據(jù)預測，到2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)連接設備的總安裝量預計將達到754.4億。而在千億參數(shù)日漸成為大模型的“準入門檻”的今天，海量物聯(lián)數(shù)據(jù)的訓練需要，將給通信傳輸市場帶來又一個蜜月期。
此外，為了使大模型實時高效地發(fā)揮價值，各大廠商都將積極展開強連接布局，較高速度的通信端口將會獲得更多青睞，5G模組市場或?qū)[脫頹勢獲得快速增長。
由于通信基礎建設的利好長效和投資巨大，在迎來第一波多模態(tài)大模型熱潮獲得急劇擴容的同時，長期基礎投入門檻也將篩選掉一大批探索者，此后物聯(lián)通信市場仍會進入戰(zhàn)場收割的平緩增長期。
嵌入大模型
讓智能硬件具備靈魂
作為大模型的手和腳，智能硬件既作為傳感觸手而存在，又作為指令執(zhí)行方實現(xiàn)機體運轉(zhuǎn)。
在感知端，為了實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的采集以強化大模型訓練，傳感器的廣領域布局將驅(qū)動市場體量迎來快速增長。據(jù)研究預計，2023年全球傳感器市場規(guī)模將達到2300億美元，而中國智能傳感器市場規(guī)模到2028年有望達到2400億元，年均復合增長率約為14%。
與此同時，為了優(yōu)化有效數(shù)據(jù)吸納，減少算力耗費，傳感器的功能升級成為一大趨勢，搭載邊緣處理功能的AI傳感器也將迎來增長。
此外，由于物聯(lián)網(wǎng)領域的碎片化特色，通用大模型將走向寂寥。大模型走向小型化、垂直化和輕量化，將帶來傳感市場的持續(xù)受益。能滿足更精細化需求的細分長尾將成為未來的傳感藍海。對精度要求高的如工業(yè)控制、汽車、醫(yī)療等領域，這類智能傳感器產(chǎn)品研發(fā)目前尚處于成果空白階段，未來將會得到強力驅(qū)動開發(fā)。
在應用端，AIoT概念雖熱炒多年，但由于算法通用、場景不通用，無法以較低的邊際成本解決場景碎片化的問題，以及邊端算法受限、內(nèi)存受限等固有弊端，傳統(tǒng)AI算法在物聯(lián)網(wǎng)場景中的局限性愈發(fā)凸顯。相比于此，大模型有著更好的泛化能力，可以進一步突破傳統(tǒng)算法的精度與數(shù)據(jù)局限。這不僅能夠降低訓練研發(fā)成本，還可加快AI在垂直場景中的落地。
目前，已應用大模型的領域主要有智能家居、健康監(jiān)測、智能安防等。其硬件設備嵌入大模型之后實現(xiàn)的智能化升級，將以更加人性化、智能化的服務帶動著整體市場將穩(wěn)步向好發(fā)展。
此外，在大模型+物聯(lián)網(wǎng)的賦能下，一直困于弱智能階段的機器人將步入強智能階段。智能服務機器人和工業(yè)機器人將成為增長亮點領域。此前，美的就推出了接入百度文心一言大模型的家庭服務型機器人，阿里云工程師正計劃將千問大模型接入工業(yè)機器人。
據(jù)IFR報告，中國是全球增長最快的機器人市場。2022年機器人行業(yè)市場規(guī)模將達1712.4億元，同比增長31.0%。其中，工業(yè)機器人占據(jù)主要的市場地位，中國每萬名員工中可操作的工業(yè)機器人數(shù)量達322臺。同時，隨著服務機器人的應用場景不斷拓展，其應用和投資價值逐漸凸顯。預計2027年市場規(guī)模有望接近6000億元，2021-2027年復合增長率為28.7%。在技術和供需的三重推動下，中國機器人市場將迎來黃金發(fā)展期。
總結與展望
上一波物聯(lián)網(wǎng)浪潮雖解決了數(shù)據(jù)獲取和傳輸?shù)膯栴}，但更多的數(shù)據(jù)價值并沒有被充分挖掘。相信多模態(tài)大模型與物聯(lián)網(wǎng)的結合，能將物聯(lián)網(wǎng)感知的數(shù)據(jù)進一步融合、學習、發(fā)揮。這將既是下一個風口，也是物聯(lián)網(wǎng)迎來價值裂變的重大機遇。
