物联网与人工智能如何协同推动工业革新

物联网与人工智能如何协同推动工业革新

物联网（IoT）与人工智能（AI）已成为推动现代科技发展的重要驱动力，尤其在工业、制造和智能基础设施领域展现出强大潜力。对于技术团队而言，理解这两项技术的协同机制，有助于构建更高效的自动化系统和智能化解决方案。

物联网指的是由设备构成的网络，而非以人为中心。这些设备通常用于感知物理世界的状况，并通过触发机制来执行响应操作。在许多物联网应用中，这种响应可能直接影响现实环境。

一个典型示例是传感器检测环境变化后自动控制照明设备。更复杂的物联网系统则需要在触发条件与执行动作之间建立更精细的逻辑规则，以实现对动态流程的实时管理。

在物联网架构中，消息流通常经过“控制循环”处理，其中接收触发信号并启动执行动作的核心部分构成了整个系统的控制中枢。控制循环的效率直接影响到物联网应用的响应速度和决策质量。

许多物联网应用还会产生业务数据。例如，在仓库管理中，读取运输清单可以触发大门的开启操作，同时生成库存更新的业务记录。这些业务数据通常由传统的业务系统处理。

控制循环的响应时间是衡量物联网系统性能的重要指标。在一些场景中，简单的逻辑处理即可满足需求，而在另一些复杂的工业环境中，系统需要更高的计算能力和更复杂的推理机制。

例如，在物流中心，如果扫描运输清单的操作延迟了半分钟，将直接影响仓库的吞吐效率。借助物联网系统实现清单信息的自动识别与处理，可大幅缩短这一过程。

人工智能传感器在数据采集方面表现出色，其输出的数据不仅可用于实时控制，还可用于业务优化与分析。合理利用AI，可以在效率与精度之间取得平衡，但并非所有AI技术都适用于控制或分析任务。

人工智能的基本概念与分类

人工智能是指能够基于感知数据自动进行推理与决策的系统，无需人工干预。其种类从简单的规则系统到高度复杂的模拟人类思维的模型不等。

五类主要人工智能类型

• **基于规则的人工智能**：这类系统通过预设规则将事件与操作关联起来，尽管形式上较为基础，但在实际AI平台中仍广泛使用。
• **机器学习（ML）**：机器学习通过训练而非编程实现自动化决策。系统可以学习人类行为模式，并在相同情境下重现类似操作。当前，机器学习规则越来越多地被部署在硬件系统中。
• **推理与神经网络**：这类AI模拟生物神经机制，通过推理解释输入条件并生成响应。它在图像识别和复杂分析任务中发挥着关键作用。
• **语言模型与代理AI**：结合神经网络与机器学习，语言模型可处理大量信息并构建数据集。代理AI通常基于大语言模型，支持更高级别的决策与交互。
• **生成式AI（GenAI）**：以ChatGPT为代表，生成式AI通过分析大量文本数据生成类人输出。此类AI依赖大规模数据中心支持，并已成为当前AI技术的前沿方向。

当前的人工智能系统大多处于反应型或有限记忆型阶段，而未来的发展目标是迈向具备自我意识的智能系统。多数企业将技术焦点放在有限记忆型与心智理论型AI。

物联网与人工智能的协同机制

在物联网系统中，传感器和设备负责感知现实世界中的事件，并通过软件生成响应。从本质上讲，任何包含事件触发和操作响应的物联网系统至少具备人工智能的基本要素。

对于物联网开发者而言，核心问题并非是否使用AI，而在于AI在系统中的作用深度。这取决于目标系统的复杂程度以及所选择AI技术的适用性。

增强控制循环处理

基于规则的物联网控制逻辑通常为“如果发生X，则执行Y”，但AI可通过多维条件分析提升逻辑复杂度。

• AI可结合多种数据源判断空间是否有人、是否为阴天或节假日等。
• AI能够根据车辆身份信息、司机面部识别等数据决定是否允许车辆进入仓库。
• AI可分析视频和音频数据，识别运动、语音指令等，从而生成触发事件。
• AI可检测传感器网络中的异常组合，并预测潜在故障或风险。
• AI可将设施状态与业务需求结合，动态调整HVAC系统或照明系统。

这些AI增强功能可通过基础模型实现，无需深度编程开发，从而降低系统维护成本。

语言模型与代理AI在物联网中的应用

大型语言模型（LLM）和小型语言模型（SLM）在企业级物联网系统中正逐步取代传统客服和操作员角色，通过自然语言交互支持自动化服务。

SLM的本地化部署优势显著降低了数据主权风险，并推动了代理AI在工业场景中的应用。这类AI可整合多个简单控制任务，实现更复杂操作。

• 智能楼宇与智慧城市中的代理AI系统协同控制能源、交通和公共安全。
• 自动驾驶车辆和无人机群由代理AI指挥，实现自动化运输和编队飞行。
• 工业制造和医疗领域中，AI支持设备监控、诊断和治疗规划。
• 代理AI还可用于电力和网络管理，为技术人员提供诊断建议。

从控制循环到业务管理

尽管控制循环是物联网的基础功能，但许多应用还需处理更广泛的业务流程。

例如，一辆卡车进入仓库不仅涉及门禁控制，还需判断其是否属于装卸任务，是否延误，以及是否影响其他作业安排。这些问题虽然不需要即时处理，但必须在业务流程中得到解答。

借助AI模型与企业数据库的集成，物联网系统可参与更高层级的业务决策，实现企业级智能运营。

AIoT应用中的主要挑战

尽管AI与物联网的结合潜力巨大，但在实际部署中仍面临若干挑战。

• AI模型（尤其是LLM）易受训练数据偏差影响，可能生成错误结论，而AI生成的数据如果用于进一步训练，则可能污染训练集。
• 企业数据通常受严格治理，AI训练需本地部署，导致基础设施建设与维护成本上升。
• AI处理延迟可能影响控制循环的实时性，尤其在工业物联网中，需选择低延迟的ML或SLM模型。

尽管物联网旨在减少人工干预，但AI的引入并不能完全替代人类判断。AI的适用前提是其性能超越传统控制逻辑，且不会引入控制延迟。

随着AI技术的快速演变，技术分类变得模糊，长期项目规划难度加大。专家建议采取模块化开发策略，先聚焦控制循环等核心功能，再逐步扩展至复杂场景。