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"人工智能+"的價(jià)值70%來(lái)自物聯(lián)網(wǎng),DeepSeek催化"萬(wàn)物智聯(lián)"

作者:彭昭(智次方創(chuàng)始人、云和資本聯(lián)合創(chuàng)始合伙人)   2025-02-11


最近,全球科技行業(yè)的焦點(diǎn)無(wú)疑落在了DeepSeek引發(fā)的熱潮之上。幾乎在一夜之間,全球市場(chǎng)對(duì)中國(guó)AI大模型及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的態(tài)度發(fā)生了180度轉(zhuǎn)變——從此前的“過(guò)度悲觀”瞬間跳躍至“極度樂(lè)觀”,2025也似乎成為中美AI對(duì)決元年。

德意志銀行和高盛等國(guó)際投行更是紛紛預(yù)測(cè),不僅僅是DeepSeek,2025年將成為中國(guó)企業(yè)在全球AI競(jìng)爭(zhēng)中崛起的關(guān)鍵一年。然而,這并非外資投行第一次高調(diào)看好中國(guó)企業(yè)。我們需要保持清醒,避免被短期的市場(chǎng)情緒裹挾。

現(xiàn)實(shí)是,我們AI產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程仍處于起步階段,距離真正的規(guī)?;涞?,還有漫長(zhǎng)的道路要走。當(dāng)前的市場(chǎng)情緒雖然熱烈,但更重要的是探討AI如何真正推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí),創(chuàng)造長(zhǎng)期價(jià)值。

在這場(chǎng)AI產(chǎn)業(yè)化變革中,物聯(lián)網(wǎng)IoT將成為核心驅(qū)動(dòng)力,引領(lǐng)AI技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向千行百業(yè)的實(shí)際應(yīng)用。根據(jù)IoT Analytics預(yù)測(cè),全球2025年物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)將超過(guò)270億,廣泛存在的物聯(lián)網(wǎng)終端能夠感知海量數(shù)據(jù),為AI應(yīng)用提供67%-72%的數(shù)據(jù)支撐。

可以確定的是,DeepSeek的突破將加速AIoT從1.0的“萬(wàn)物互聯(lián)”邁向2.0的“萬(wàn)物智聯(lián)”,進(jìn)而推動(dòng)AI在產(chǎn)業(yè)中的深度應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)更為徹底的智能化變革。

AIoT 1.0的核心價(jià)值在于“連接”——即讓設(shè)備能夠互相通信、數(shù)據(jù)互通,AIoT 2.0的核心價(jià)值在于“智能”——即讓設(shè)備不僅能感知世界,還能自主決策、優(yōu)化運(yùn)營(yíng),并持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)化。

在這一過(guò)程中,DeepSeek及其背后的AI大模型技術(shù)將成為關(guān)鍵變量。其影響不僅僅體現(xiàn)在提升數(shù)據(jù)處理能力,更在于推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)智能——即從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù),AI模型深度挖掘價(jià)值,最終反哺物理世界的優(yōu)化與決策。

這一閉環(huán)的實(shí)現(xiàn),將帶來(lái)AI產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的質(zhì)變,加速朝著“人工智能+”千行百業(yè)的方向升級(jí)。

因此在今天的文章中,我們將一起探索:

  • DeepSeek如何加速AIoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展?

  • AIoT的哪些具體場(chǎng)景將率先實(shí)現(xiàn)突破?

  • 中國(guó)AIoT企業(yè)如何在全球競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先機(jī)?

DeepSeek加速“硬件覺(jué)醒”,催化“萬(wàn)物智聯(lián)”

近年來(lái),小型、低成本、高效能的開(kāi)放AI模型正在重塑人工智能的創(chuàng)新格局。這一趨勢(shì)不僅降低了AI的準(zhǔn)入門(mén)檻,也為邊緣計(jì)算場(chǎng)景帶來(lái)了全新的可能性。

相比依賴云端計(jì)算的大型模型,DeepSeek能夠在本地運(yùn)行,這對(duì)于數(shù)據(jù)隱私敏感的行業(yè)和對(duì)低延遲有極高要求的AIoT設(shè)備來(lái)說(shuō),屬于重大突破。

要讓AI真正嵌入到計(jì)算和存儲(chǔ)資源有限的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中,必須對(duì)基礎(chǔ)模型進(jìn)行優(yōu)化。盡管AIoT產(chǎn)業(yè)前景廣闊,但AI在邊緣計(jì)算環(huán)境中的落地仍然存在三大核心挑戰(zhàn):

  1. 計(jì)算資源受限:如何讓AI在邊緣設(shè)備上高效運(yùn)行?

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常算力有限,難以支持大型AI模型的推理計(jì)算。目前主流的模型優(yōu)化方法包括:

  • 剪枝:刪除AI模型中的冗余參數(shù),提高計(jì)算效率。

  • 蒸餾:將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型,使其在低算力環(huán)境下依然具備強(qiáng)大能力。

  • 量化:降低計(jì)算精度,以減少內(nèi)存占用和能耗,使AI能夠在嵌入式設(shè)備上運(yùn)行。

  1. 數(shù)據(jù)隱私與安全:如何在邊緣端保護(hù)敏感數(shù)據(jù)?

在許多關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施(如電網(wǎng)、醫(yī)療設(shè)備、智能工廠)中,數(shù)據(jù)安全至關(guān)重要。傳統(tǒng)的AI依賴云端訓(xùn)練和推理,但這意味著數(shù)據(jù)需要傳輸?shù)皆贫耍赡軒?lái)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。

  1. 網(wǎng)絡(luò)效率與實(shí)時(shí)性:如何減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀竞脱舆t?

AIoT應(yīng)用通常涉及海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理,如果所有數(shù)據(jù)都需要上傳至云端進(jìn)行分析,延遲和帶寬成本都會(huì)大幅上升。在某些場(chǎng)景下,例如自動(dòng)駕駛、智能制造、智慧城市等,即使毫秒級(jí)的延遲也可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果。

DeepSeek初步驗(yàn)證通過(guò)正確的優(yōu)化策略,基礎(chǔ)模型可以被壓縮并嵌入到邊緣設(shè)備中,從而突破計(jì)算資源的瓶頸。通過(guò)邊緣AI推理,DeepSeek讓設(shè)備能夠在本地處理數(shù)據(jù)并作出決策,無(wú)需依賴云端計(jì)算,從而帶來(lái)以下優(yōu)勢(shì):

  • 實(shí)時(shí)性:減少數(shù)據(jù)回傳云端的延遲,提高響應(yīng)速度。例如,在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中,DeepSeek使AI可以在本地分析攝像頭數(shù)據(jù),并做出即時(shí)決策。

  • 降低網(wǎng)絡(luò)成本:減少數(shù)據(jù)傳輸量,降低帶寬消耗,使AIoT設(shè)備能夠在低網(wǎng)絡(luò)條件下正常運(yùn)行。

在AIoT產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中,DeepSeek的關(guān)鍵技術(shù)突破主要體現(xiàn)在以下三方面:

  1. 本地化AI模型:讓AI運(yùn)行在邊緣設(shè)備上

DeepSeek采用模型提煉方法,使AI能夠在計(jì)算資源有限的設(shè)備上運(yùn)行。例如,DeepSeek-R1通過(guò)高效的模型架構(gòu),使AI能夠在智能攝像頭、工業(yè)傳感器、智能家居設(shè)備等場(chǎng)景中發(fā)揮作用,而不需要連接云端。

  1. 分布式學(xué)習(xí):實(shí)現(xiàn)AIoT設(shè)備的自我進(jìn)化

DeepSeek支持邊緣端的AI訓(xùn)練,讓設(shè)備可以根據(jù)本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行自我優(yōu)化,而不必上傳數(shù)據(jù)到云端。這對(duì)醫(yī)療、金融、工業(yè)控制等對(duì)數(shù)據(jù)隱私要求極高的行業(yè)尤為重要。

  1. 專用AIoT硬件:推動(dòng)AI計(jì)算能力向邊緣擴(kuò)展

盡管DeepSeek在軟件層面進(jìn)行了優(yōu)化,但AI的計(jì)算需求仍然較高。與之配套的專用AI芯片與硬件加速器也在快速發(fā)展。隨著摩爾定律的持續(xù)演進(jìn),未來(lái)幾年,更強(qiáng)大的AI芯片將繼續(xù)向邊緣擴(kuò)展,進(jìn)一步推動(dòng)AIoT的發(fā)展。

隨著AI成本的持續(xù)下降、硬件性能的不斷提升,AIoT的普及速度將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。DeepSeek作為AI產(chǎn)業(yè)化的推動(dòng)者,正加速這一進(jìn)程,使AIoT在智能制造、智慧城市、醫(yī)療健康、自動(dòng)駕駛等多個(gè)行業(yè)釋放巨大價(jià)值。

優(yōu)先獲益:邊緣計(jì)算、AIoT芯片與數(shù)據(jù)管理服務(wù)

在DeepSeek加速AIoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的背景下,哪些具體環(huán)節(jié)和場(chǎng)景將率先迎來(lái)突破?邊緣計(jì)算、AIoT芯片和數(shù)據(jù)管理服務(wù),有可能將成為AIoT產(chǎn)業(yè)化落地的三大核心驅(qū)動(dòng)力。

這三個(gè)環(huán)節(jié)不僅直接受益于AI技術(shù)的進(jìn)步,也將在AIoT生態(tài)中發(fā)揮核心作用。

  1. AIoT芯片:構(gòu)建遍布各行業(yè)的AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施

AI要真正進(jìn)入各行各業(yè),必須與行業(yè)場(chǎng)景中的設(shè)備深度結(jié)合,而這些設(shè)備需要具備本地AI計(jì)算能力。相比傳統(tǒng)的CPU和GPU,專為端側(cè)AI計(jì)算優(yōu)化的AIoT芯片具備以下優(yōu)勢(shì):

  • 更低功耗:AIoT設(shè)備通常在低功耗環(huán)境下運(yùn)行,如智能攝像頭、工業(yè)傳感器、智能家居設(shè)備等,因此AIoT芯片比高功耗的服務(wù)器GPU更適合邊緣AI計(jì)算。

  • 更高效的AI推理:AIoT芯片專為AI計(jì)算優(yōu)化,能在低算力環(huán)境下高效運(yùn)行AI模型,提升推理速度和能效比。

  • 更低的AI部署成本:隨著DeepSeek等低成本、高性能AI大模型的普及,端側(cè)AI推理的成本正在迅速下降,使AIoT芯片的商業(yè)化前景進(jìn)一步擴(kuò)大。

在文章《端側(cè)AI應(yīng)用提速,AIoT芯片群雄逐鹿》中,我曾經(jīng)分析AIoT芯片已然進(jìn)入全球范圍內(nèi)群雄逐鹿的態(tài)勢(shì),DeepSeek可能會(huì)讓企業(yè)間的角逐更加激烈。

DeepSeek的開(kāi)源策略,加上其高效的推理能力和低算力適配性,將推動(dòng)AIoT芯片公司迎來(lái)新一輪增長(zhǎng)。此外,隨著本地AI部署趨勢(shì)的加速,端側(cè)AI計(jì)算需求將在2025年迎來(lái)爆發(fā),AIoT芯片市場(chǎng)的增長(zhǎng)潛力不可小覷。

  1. 邊緣計(jì)算:從“云中心優(yōu)先”到“邊緣優(yōu)先”

傳統(tǒng)AI計(jì)算依賴云端,然而在實(shí)時(shí)性、安全性、帶寬成本等方面,邊緣計(jì)算有著天然優(yōu)勢(shì)。DeepSeek通過(guò)發(fā)布R1模型及其精簡(jiǎn)版,使AI計(jì)算能夠被更廣泛地部署到邊緣設(shè)備。

這不僅降低了AIoT設(shè)備的計(jì)算門(mén)檻,也加速了企業(yè)向“邊緣優(yōu)先”計(jì)算架構(gòu)的轉(zhuǎn)型。正如微軟CEO薩蒂亞·納德拉曾在財(cái)報(bào)電話會(huì)議上指出,“人工智能將更加無(wú)處不在”,因?yàn)樵絹?lái)越多的工作負(fù)載將在本地運(yùn)行,DeepSeek的發(fā)展趨勢(shì)與這一觀點(diǎn)高度契合。

  1. 數(shù)據(jù)管理服務(wù):AIoT時(shí)代的“數(shù)據(jù)中樞”

AI的本質(zhì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),AIoT設(shè)備每天都會(huì)產(chǎn)生、傳輸、存儲(chǔ)和分析大量數(shù)據(jù),這對(duì)數(shù)據(jù)管理能力提出了更高要求。沒(méi)有高效的數(shù)據(jù)管理,AI再?gòu)?qiáng)大也難以發(fā)揮作用。但是AIoT的數(shù)據(jù)管理普遍面臨諸多挑戰(zhàn),包括數(shù)據(jù)分散且格式復(fù)雜、數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性要求高、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI訓(xùn)練需求多種多樣等。

既然AI需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化,那么顯而易見(jiàn),數(shù)據(jù)管理服務(wù)商將成為AI產(chǎn)業(yè)鏈中的關(guān)鍵角色。隨著DeepSeek及類似開(kāi)源AI模型的普及,越來(lái)越多企業(yè)將利用AI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)和優(yōu)化,這將極大推動(dòng)數(shù)據(jù)管理市場(chǎng)的增長(zhǎng)。

綜上,在AIoT產(chǎn)業(yè)化的過(guò)程中,邊緣計(jì)算、AIoT芯片和數(shù)據(jù)管理服務(wù)可能將率先迎來(lái)突破。接下來(lái),我們將探討 中國(guó) AIoT 企業(yè)如何在全球市場(chǎng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì),以及未來(lái) AIoT 產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)。

中國(guó)AIoT企業(yè)具備先機(jī)

雖然中美AI大模型的角逐難分伯仲,但是“人工智能+”產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的勝負(fù)已分,因?yàn)樵谌駻IoT競(jìng)爭(zhēng)格局中,中國(guó)企業(yè)正處于獨(dú)特且有利的競(jìng)爭(zhēng)位置。

憑借龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備基礎(chǔ)、強(qiáng)大的供應(yīng)鏈整合能力和政府政策支持,我國(guó)AIoT企業(yè)有望在全球市場(chǎng)率先實(shí)現(xiàn)規(guī)?;虡I(yè)落地,并在AI產(chǎn)業(yè)化浪潮中占據(jù)主導(dǎo)地位。

  1. 龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備基礎(chǔ):數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)AIoT產(chǎn)業(yè)化

中國(guó)是全球最大的物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)之一,在智能家居、智能制造、智慧城市、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的IoT設(shè)備出貨量全球領(lǐng)先。這一優(yōu)勢(shì)帶來(lái)了兩個(gè)關(guān)鍵性資源,助推AIoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展:

  • 豐富的應(yīng)用場(chǎng)景:海量的IoT設(shè)備意味著AIoT在工業(yè)制造、智慧醫(yī)療、智慧交通等行業(yè)具有天然的落地環(huán)境,能夠快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

  • 海量的數(shù)據(jù)資源:AIoT的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化,中國(guó)市場(chǎng)的大規(guī)模設(shè)備部署使企業(yè)能夠迅速積累數(shù)據(jù),優(yōu)化AI模型,從而形成數(shù)據(jù)閉環(huán),加速AI產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的成熟。

  1. 強(qiáng)大的供應(yīng)鏈整合能力:軟硬一體化的AIoT生態(tài)

中國(guó)企業(yè)在硬件制造、芯片設(shè)計(jì)、5G通信等領(lǐng)域具備完整的產(chǎn)業(yè)鏈,能夠軟硬一體化推進(jìn)AIoT發(fā)展,而不僅僅依賴軟件算法。

這方面的代表性企業(yè)眾多,比如美格智能正在加速開(kāi)發(fā)DeepSeek-R1在端側(cè)的落地應(yīng)用,并計(jì)劃在2025年推出100TOPS級(jí)別的AI模組,遠(yuǎn)期規(guī)劃超200TOPS算力,為邊緣AI計(jì)算提供強(qiáng)勁支持。

廣和通的高算力AI模組可全面支持DeepSeek-R1小型模型,提升終端設(shè)備的AI計(jì)算能力。

映翰通在EC5000邊緣計(jì)算機(jī)上成功部署DeepSeek-R1蒸餾模型,為工業(yè)質(zhì)檢、智慧交通、遠(yuǎn)程醫(yī)療等場(chǎng)景提供了高效的AI計(jì)算能力。

更能提供助力的是,中國(guó)的5G基礎(chǔ)設(shè)施全球領(lǐng)先,使AIoT設(shè)備能夠更低延遲、更高帶寬地與云端/邊緣AI交互,這對(duì)自動(dòng)駕駛、智能制造、遠(yuǎn)程醫(yī)療等場(chǎng)景至關(guān)重要。5G的普及將進(jìn)一步推動(dòng)邊緣AI計(jì)算,減少設(shè)備對(duì)云端的依賴,使AIoT產(chǎn)業(yè)加速落地。

這一軟硬一體化的生態(tài)鏈,使中國(guó)AIoT企業(yè)能夠從底層芯片、設(shè)備端到AI計(jì)算平臺(tái)全方位布局,形成強(qiáng)勁的產(chǎn)業(yè)協(xié)同效應(yīng)。

  1. 政策支持與市場(chǎng)推動(dòng):AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合

政府近年來(lái)大力支持AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合,通過(guò)政策扶持、產(chǎn)業(yè)基金、試點(diǎn)項(xiàng)目等方式推動(dòng)AIoT產(chǎn)業(yè)化落地。許多城市已啟動(dòng)智慧城市試點(diǎn),例如無(wú)錫的智能交通系統(tǒng)、上海的AIoT智能社區(qū),這些項(xiàng)目為AIoT規(guī)?;涞靥峁┝苏鎸?shí)場(chǎng)景和政策支持。

因此,在AIoT產(chǎn)業(yè)化浪潮中,中國(guó)企業(yè)憑借龐大的IoT設(shè)備基礎(chǔ)、強(qiáng)大的供應(yīng)鏈整合能力、政策支持,有望在全球市場(chǎng)中率先實(shí)現(xiàn)規(guī)模化落地,并在AIoT競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)領(lǐng)先地位。盡管面臨數(shù)據(jù)合規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)化、品牌影響力等挑戰(zhàn),但中國(guó)AIoT企業(yè)正加速全球化布局,未來(lái)將在智能制造、智慧醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等多個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)全球領(lǐng)先。

寫(xiě)在最后

在AIoT產(chǎn)業(yè)化浪潮中,邊緣計(jì)算、AIoT芯片和數(shù)據(jù)管理服務(wù)已成為率先突破的三大關(guān)鍵環(huán)節(jié)。DeepSeek的技術(shù)突破,使AI更高效、更低成本地部署在端側(cè)設(shè)備,推動(dòng)AIoT從“萬(wàn)物互聯(lián)”邁向“萬(wàn)物智聯(lián)”。

中國(guó)企業(yè)憑借全球領(lǐng)先的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備基礎(chǔ)、軟硬一體化的供應(yīng)鏈整合能力和政府政策扶持,在AIoT賽道上具備獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。隨著端側(cè)AI推理需求的增長(zhǎng),AIoT企業(yè)正加速芯片、模組、計(jì)算平臺(tái)的研發(fā),并在智能制造、智慧醫(yī)療、智慧交通等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?;涞?,定義AIoT產(chǎn)業(yè)的新格局。

參考資料:

Three Observations,作者:Sam Altman,來(lái)源:blog.samaltman.com

DeepSeek’s implications for edge AIoT,作者:ANDREW BROWN,來(lái)源:OMDIA


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