在周鸿祎看来，在未来，随着物联数据的不断接入，大模型将成为物联网的大脑，负责着指挥运转，管理协调，物联网让大模型长出眼睛和耳朵，智能硬件则使其进化出嘴巴、手和脚，从而拥有行动力，最终实现从感知到认知，从理解到执行。
可以说， AI的终极目标将会着眼于 智能硬件 与 物联网 ， 成为真正的AIoT共生体。
(资料图片仅供参考)
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大模型通向多模态
为物联接入铺平道路
所谓模态，即大模型可以处理的数据类型，可分为 单模态、多模态、全模态 。多模态大模型以语言为基础，可搭载图像、音频、触觉3D、传感信号等不同模态，并通过自动学习和适应复杂的特征和模式，实现跨模态的统一表征，和更准确和更高效的预测和决策。
由此可知，多种模态就相当于给大模型预留出眼睛、耳朵、嘴巴等器官的位置，让它可以在物联网的血液注入后，真正拥有眼观四方，耳听六路，用嘴说话的能力。
为了大模型更好地适配更广阔的智能需求，建立在语言基础上的模态进化是一种必然。由此，承载链接物联网使命的多模态大模型，成为通用人工智能的必经之路。
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价值次序重塑
物联网将成大模型竞争的下一站
如果说多模态大模型之于物联网，提供的是 端口适配价值 ，那么物联网之于大模型则将是价值的源泉， 未来的数据主场 。
相对于主观性明显的互联网数据，由物理实体产生的物联网数据，具有鲜明的客观性。且由于物联网的场景应用多在生产和管理环节，物联网数据的实用价值更高。在这类特殊数据的投喂下，生成式AI模型能够更深入地学习各行业具体场景知识，输出更精准的信息，为行业经营者和物联网用户参考，大幅提高预测性维护、供应链协同的效率。
此前，据多位计算机科学家预测，到2026年ChatGPT等大型语言模型的训练将耗尽互联网上的可用文本数据。届时，由 传感器、机器设备等生成的物联网数据 将成为主要训练材料。
据HIS的数据预测，到2025年，全球物联网连接设备的总安装量预计将达到 754.4亿 。而在千亿参数日渐成为大模型的“准入门槛”的今天，海量物联数据的训练需要，将给通信传输市场带来又一个蜜月期。
此外，为了使大模型实时高效地发挥价值，各大厂商都将积极展开强连接布局，较高速度的通信端口将会获得更多青睐，5G模组市场或将摆脱颓势获得快速增长。
由于通信基础建设的利好长效和投资巨大，在迎来第一波多模态大模型热潮获得急剧扩容的同时，长期基础投入门槛也将筛选掉一大批探索者，此后物联通信市场仍会进入战场收割的平缓增长期。
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嵌入大模型
让智能硬件具备灵魂
作为大模型的手和脚，智能硬件既作为传感触手而存在，又作为指令执行方实现机体运转。
在感知端，为了实现多维数据的采集以强化大模型训练，传感器的广领域布局将驱动市场体量迎来快速增长。据研究预计，2023年全球传感器市场规模将达到 2300亿美元 ，而中国智能传感器市
场规模
到2028年有望达到 2400亿元 ，年均复合增长率约为 14% 。与此同时，为了优化有效数据吸纳，减少算力耗费，传感器的功能升级成为一大趋势，搭载边缘处理功能的AI传感器也将迎来增长。
此外，由于物联网领域的碎片化特色，通用大模型将走向寂寥。 大模型走向 小型化 、 垂直化 和 轻量化 ，将带来传感市场的持续受益。 能满足更精细化需求的细分长尾将成为未来的传感蓝海。对精度要求高的如工业控制、汽车、医疗等领域，这类智能传感器产品研发目前尚处于成果空白阶段，未来将会得到强力驱动开发。
在应用端，AIoT概念虽热炒多年，但 由于算法通用、场景不通用，无法以较低的边际成本解决场景碎片化的问题，以及边端算法受限、内存受限等固有弊端，传统AI算法在物联网场景中的局限性愈发凸显。 相比于此，大模型有着更好的泛化能力，可以进一步突破传统算法的精度与数据局限。这不仅能够降低训练研发成本，还可加快AI在垂直场景中的落地。
目前，已应用大模型的领域主要有 智能家居、健康监测、智能安防 等。其硬件设备嵌入大模型之后实现的智能化升级，将以更加人性化、智能化的服务带动着整体市场将稳步向好发展。
此外，在大模型+物联网的赋能下，一直困于
弱智
能阶段的机器人将步入强智能阶段。 智能服务机器人 和工业机器人将成为增长亮点领域。 此前，美的就推出了接入百度文心一言大模型的家庭服务型机器人，阿里云工程师正计划将千问大模型接入工业机器人。据IFR报告，中国是全球增长最快的机器人市场。2022年机器人行业市场规模将达 1712.4亿元 ，同比增长31.0%。其中， 工业机器人 占据主要的市场地位，中国每万名员工中可操作的工业机器人数量达 322台 。同时，随着服务机器人的应用场景不断拓展，其应用和投资价值逐渐凸显。预计2027年市场规模有望接近6000亿元，2021-2027年复合增长率为28.7%。在技术和供需的三重推动下，中国机器人市场将迎来黄金发展期。
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总结与展望
上一波物联网浪潮虽解决了数据获取和传输的问题，但更多的数据价值并没有被充分挖掘。相信多模态大模型与物联网的结合，能将物联网感知的数据进一步融合、学习、发挥。这将既是下一个风口，也是物联网迎来价值裂变的重大机遇。
