在端側(cè)AI崛起的背景下，AIoT產(chǎn)業(yè)變革的真正深水區(qū)究竟在哪？從去年末至今，端側(cè)AI在越來越多場景中得到應用。它將傳統(tǒng)AIoT應用里的“感知 - 通信 - 決策 - 執(zhí)行”閉環(huán)壓縮到一臺終端設備內(nèi)，使AIoT首次擁有了“現(xiàn)場決策權”，這是以往產(chǎn)業(yè)未曾有過的決策權下沉現(xiàn)象。

從IoT階段的“連接”邁向AIoT階段的“智能”，端側(cè)AI的出現(xiàn)讓AIoT終端節(jié)點能夠享受AI技術紅利，將產(chǎn)業(yè)的智能程度提升到新高度。端側(cè)AI的崛起固然解決了“時延、隱私、帶寬”三大痛點，但我們更應關注一個本質(zhì)問題：只有AI技術紅利向邊緣端側(cè)節(jié)點全面滲透，AIoT才能跳出“物聯(lián)網(wǎng) + 云端AI”的簡單加法邏輯，催生出新的產(chǎn)業(yè)邏輯。

端側(cè)AI給AIoT產(chǎn)業(yè)帶來的并非簡單的技術升級，而是一場徹底的產(chǎn)業(yè)邏輯重構(gòu)與價值鏈再分配。端側(cè)AI的落地會使AIoT從“數(shù)據(jù)回傳 — 云端決策 — 指令下發(fā)”的線性流程，升級為“現(xiàn)場感知 — 實時決策 — 智能服務”的閉環(huán)系統(tǒng)，進而觸發(fā)設備形態(tài)、商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)分工和價值分配的重構(gòu)。

設備形態(tài)重構(gòu)：從“傳感 + 通信”設備形態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)椤白灾鳑Q策”智能設備角色。

商業(yè)模式重構(gòu)：從“賣硬件＋云平臺”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皥鼍岸x硬件下的智能服務訂閱”模式。

產(chǎn)業(yè)分工重構(gòu)：從“芯片 - 模組 - 終端 - 云”鏈式分工轉(zhuǎn)變?yōu)椤岸嗽茀f(xié)同、軟硬一體”網(wǎng)狀生態(tài)。

價值分配重構(gòu)：利潤中心從云端向邊緣側(cè)和終端側(cè)遷移。

AIoT產(chǎn)業(yè)正處于AI技術推動的新節(jié)點，端側(cè)AI是AIoT深化AI概念、完成蛻變的關鍵。本文將從這四個重構(gòu)出發(fā)，通過四個追問深入剖析“四重重構(gòu)”，探尋端側(cè)AI崛起背景下AIoT產(chǎn)業(yè)變革的真正深水區(qū)。

硬件角色重構(gòu)，智能決策權下沉的背后邏輯

我們可將IoT的核心理解為連接，它解決萬物相連的底層通信傳輸問題，即通過傳感器、RFID、通信模組等技術，將物理世界的設備、環(huán)境、數(shù)據(jù)接入網(wǎng)絡，實現(xiàn)感知到通信傳輸?shù)幕A閉環(huán)。但此時的物聯(lián)網(wǎng)只是“數(shù)據(jù)管道”，價值局限于“連接＋指令傳輸”，眾多終端設備被定義為“單一的數(shù)據(jù)采集節(jié)點”。

AIoT是傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)的“智能升級”。在之前的升級階段，云端AI技術的引入讓物聯(lián)網(wǎng)具備了數(shù)據(jù)解讀能力，能對物聯(lián)網(wǎng)設備上傳的海量數(shù)據(jù)進行分析并生成決策。然而，這一階段的AIoT依賴云端算力，存在實時性差、帶寬成本高、隱私風險大等問題。終端設備形態(tài)仍固定在“數(shù)據(jù)采集節(jié)點”角色，是“采集節(jié)點＋物聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)鬃?+ 云端AI”的簡單AIoT加法邏輯。

端側(cè)AI的落地，使傳感器、執(zhí)行器等終端側(cè)設備形態(tài)不再局限于數(shù)據(jù)入口角色，這些物聯(lián)網(wǎng)設備硬件不斷升級以支持端側(cè)AI模型運行。算力升級帶來的處理能力提升與端側(cè)模型給予的智能決策權下沉，讓原本定位單一的物聯(lián)網(wǎng)設備從“被動觀察者”變?yōu)椤爸鲃記Q策者”，設備形態(tài)迎來重構(gòu)。這種重構(gòu)讓數(shù)據(jù)在端側(cè)的價值被持續(xù)挖掘，在模型配合下，AIoT從感知環(huán)節(jié)開始就實現(xiàn)了智能化，這與以往的定位和意義截然不同。

這里拋出第一個追問：端側(cè)AI時代設備形態(tài)的重構(gòu)，為什么突破點不是“算力”，或者說不僅僅只是算力？個人認為，端側(cè)AI的核心需求是“精準完成特定任務”，用恰當?shù)乃懔凸囊宰罹咝詢r比的方式完成特定功能，而非追求通用算力。對于AIoT設備來說，表面上芯片TOPS數(shù)年年翻番，實際上AIoT設備對功耗的敏感度呈指數(shù)級上升，1 mA的差異就能讓續(xù)航天差地別，功耗 - 算力比的突破才是設備形態(tài)重構(gòu)的真正推力。

以端側(cè)AI為代表的AIoT場景，大多受物理定律與場景剛需的雙重制約，在能量約束場景束縛下最大化有效智能是設備形態(tài)重構(gòu)的目標。當電池容量、散熱空間、法規(guī)安全限值全部固定時，功耗 - 算力比是唯一可優(yōu)化的自由度。所以說能效預算才是真正的硬預算，算力只是可支配變量。

設備形態(tài)與定位的重構(gòu)，意味著誰在能效曲線上多獲得一點優(yōu)勢，誰就獲得“定義場景設備”的優(yōu)先權，也能提前鎖定未來的設備形態(tài)。可以說，“功耗 - 算力比”既是技術參數(shù)，也是終端智能權力的前置條款。

隨著AIoT載體的變化以及模型賦能下服務功能的多元化，深度綁定應用場景的端側(cè)設備在垂類模型的賦能下，能提供長期定制化的持續(xù)智能服務。過去企業(yè)靠一次性售賣傳感 + 通信等設備，加上云平臺的服務盈利，現(xiàn)在向“場景定義硬件下的智能服務訂閱”模式轉(zhuǎn)變。

這里拋出第二個追問：商業(yè)模式重構(gòu)到底重構(gòu)出了怎樣的盈利邏輯？

端側(cè)AI讓AI下沉，使算法在終端內(nèi)具備了“可計價性”，終端在傳統(tǒng)盈利模式中的“硬件溢價”不再是主要盈利手段。正如《 重新定義”終端”:端側(cè)AI硬件為何是大模型之后的第二戰(zhàn)場?》中所說，如果說大模型是新一代智能的“大腦”，那么硬件就是它們的“身體”與“接口”。誰掌握了用戶的入口，誰就掌握了數(shù)據(jù)、反饋、互動與生態(tài)構(gòu)建的主動權。端側(cè)AI硬件，正處于技術演化與人機關系重構(gòu)的交匯點，成為AI產(chǎn)業(yè)鏈的“新入口”、數(shù)據(jù)循環(huán)的“新起點”以及平臺生態(tài)的“物理錨點”。

隨著端側(cè)AI的發(fā)展，AIoT逐步進入場景定義硬件時代，硬件可能以接近成本價銷售，甚至訂閱服務送終端硬件，盈利重心轉(zhuǎn)移到“可計價性”的智能服務上。絕大多數(shù)用戶也會更愿意為享受智能服務的“結(jié)果”而非AIoT場景“物料”付費。

“場景定義硬件下的智能服務訂閱”模式具有持續(xù)性，這種重構(gòu)把傳統(tǒng)一次性交易變成長尾收入，通過技術不斷復利。同時，個性化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)在隱私安全合規(guī)的前提下能讓用戶生態(tài)壁壘更加牢固。

產(chǎn)業(yè)分工與價值重組，AIoT變革深水區(qū)即是轉(zhuǎn)折點

過去AIoT產(chǎn)業(yè)鏈是單向價值傳遞的鏈條，各環(huán)節(jié)只需對下游負責，分工明確。端側(cè)AI崛起后，場景數(shù)據(jù)在設備端實時閉環(huán)，算法必須隨硬件協(xié)同進化，原本垂直的產(chǎn)業(yè)鏈變成了“端云協(xié)同、軟硬一體”的網(wǎng)狀生態(tài)。

這里拋出第三個追問：產(chǎn)業(yè)分工從鏈式到網(wǎng)狀，阻力與突破點在哪里？

鏈式分工中各環(huán)節(jié)角色固定，利潤分配也相對固化，而網(wǎng)狀生態(tài)中邊緣側(cè)和終端側(cè)價值的提升沖擊了原有格局。阻力來源于舊格局與新格局重構(gòu)過渡中各個角色分工的重新擬定和利益分配的再談判成本。

傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)多是專精型的，如模組廠商擅長硬件集成，云廠商擅長算力調(diào)度，但網(wǎng)狀生態(tài)要求企業(yè)具備“軟硬協(xié)同”能力。模組廠商需要布局AI模型優(yōu)化與工程化設計，芯片廠商需面向場景需求進行參考設計，終端廠商也需要根據(jù)落地方案定義具體模型功能與硬件標準。這種協(xié)同是必然趨勢，在AIoT新階段，當智能下沉現(xiàn)場決策成為核心，數(shù)據(jù)、算力、算法三者必須在同一迭代周期內(nèi)協(xié)同優(yōu)化，任何層級的滯后都會拉長落地應用周期，導致產(chǎn)業(yè)鏈角色競爭力喪失。

阻力來源也是產(chǎn)業(yè)鏈上下游需錨定的突破點，既然產(chǎn)業(yè)分工從“按上下游固定分配”轉(zhuǎn)向“圍繞場景應用的協(xié)同”，那么誰能把端側(cè)AI四要素“芯、模、端、智”耦合成最小最具效率的迭代單元，誰就能在這場談判中占據(jù)主動。

上述三個重構(gòu)方向讓價值分配的重構(gòu)路線清晰可見，AIoT產(chǎn)業(yè)在端側(cè)AI帶動下價值中心從云端向邊緣側(cè)和終端側(cè)遷移。這里拋出第四個追問：當價值分配向邊緣側(cè)遷移，誰將成為現(xiàn)階段新生態(tài)“受益者”？

在端側(cè)AI崛起前，AIoT的價值創(chuàng)造依賴 “云端算力 + 數(shù)據(jù)集中處理”，硬件不占主導權，價值分配向云端傾斜。端側(cè)AI的突破使硬件成為智能生態(tài)的物理入口和智能體的物理載體，AI硬件成為各方爭奪的核心。掌握硬件定義權，就能鎖定細分場景下的高價值數(shù)據(jù)入口，硬件定義者成為價值遷移后的首要受益者。

細分到具體場景應用的垂類模型能力廠商也將獲得新生態(tài)的青睞，憑借專屬場景的智能封裝能力，將行業(yè)Know - how轉(zhuǎn)化為輕量化AI模型，同時場景專屬的高質(zhì)量數(shù)據(jù)讓這些模型價值進一步提升，既解決通用大模型在終端場景的能力過剩問題，又能彌補通用模型在場景精度上的不足。垂直領域的智能能力供應商在新生態(tài)里的機會窗口相當明確。

寫在最后

端側(cè)AI帶來的顛覆不止是讓終端設備更聰明，它讓智能決策權下沉，讓智能可以被私有、被量化、被計價。傳統(tǒng)AIoT在這場顛覆性變革下跳出“物聯(lián)網(wǎng) + 云端AI”的簡單加法邏輯，催生出新的智能應用范式。而在這一變革過程中，設備形態(tài)、商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)分工和價值分配重構(gòu)里的深水區(qū)，也是行業(yè)邏輯重塑的關鍵轉(zhuǎn)折點。

本文來自微信公眾號 “物聯(lián)網(wǎng)智庫”（ID：iot101），作者：李寧遠，36氪經(jīng)授權發(fā)布。

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