LoRa联盟推动AI与物联网融合，争夺智能时代入口

LoRa联盟推动AI与物联网融合，争夺智能时代入口

在过去十余年间，物联网经历了以连接规模扩张为核心的初级阶段。从“能否连接”到“连接多少”，产业重心集中在基础架构的完善上，包括连接密度、覆盖范围、功耗控制与成本结构。然而，随着全球数十亿设备已实现联网，行业正面临更深层次的议题——连接之后，如何创造价值。

在这一背景下，人工智能（AI）成为推动物联网演进的关键变量。尽管AI与物联网的结合并非新鲜话题，从云端数据处理到边缘计算，再到设备端推理，技术路径不断演进，但始终缺乏明确的标志性突破。

2026年3月2日，在巴塞罗那世界移动通信大会（MWC2026）期间，LoRa联盟发布了一项重要愿景——阐述LoRaWAN协议与人工智能如何融合，从而在物联网堆栈的边缘、核心与应用层实现功能升级和价值提升。

作为低功耗广域网（LPWAN）领域最具普及度的连接协议之一，LoRaWAN的全球设备部署数量已突破1.25亿，生态系统复合年增长率（CAGR）达25%。如今，它正承担起更重要的角色，为物联网成为AI的“数字神经系统”提供底层连接支撑。LoRaWAN不仅支持原始数据的采集和分析，还能将AI生成的洞察与行动指令高效传递至关键应用场景，从而提升运营效率、拓展商业机会，并增强用户在设备与应用层的交互能力。

LoRa联盟首席执行官Alper Yegin在官方声明中指出：“LoRaWAN与AI的深度融合，将为AI从虚拟世界走向现实世界铺平道路。”此番表述表明，LoRaWAN已不再仅是通信协议，更在尝试构建AI进入物理世界的接口。

这一动向反映出，在AI驱动的物理世界中，通信技术标准正围绕“底层入口”展开新一轮竞争。

AI与LoRaWAN的三种协同模式

LoRa联盟提出，AI与LoRaWAN的融合主要体现在三个层面：边缘侧AI、核心侧AI与应用层AI。

①边缘侧AI（AI at the Edge）

越来越多的LoRaWAN连接设备，如传感器和摄像头，正具备在本地执行AI推理的能力。通过在设备端完成数据处理，减少了数据上传至云端的需求，从而降低决策延迟。LoRaWAN凭借其低功耗、高扩展性及低成本优势，支持设备仅传输关键结果，如警报、建议或事件通知。

在实际应用中，LoRaWAN连接的摄像头可用于事件识别与人数统计，AI处理图像后能迅速生成警报。在工业环境中，连接LoRaWAN的振动与负载传感器可实时监测设备状态，并在磨损达到阈值时提供预测性维护建议。

多家联盟成员企业已实现上述功能落地。例如，Seeed Studio与Milesight推出了具备边缘AI能力的摄像设备；Honeywell、Advantech、Watteco和TE Connectivity等公司则开发了集成LoRaWAN连接与AI分析的传感器。

②核心侧AI（AI in the Core）

除了边缘侧处理，AI在LoRaWAN核心网络中同样具有价值。网络运营商可通过AI分析网络行为模式和异常检测，实现更主动的网络管理。

以Kudzu Technologies推出的CanopyNOC产品为例，该平台利用智能代理AI，自动识别并响应网络异常，为运营商提供可执行的网络优化方案。

③应用层AI（AI in the Application）

LoRaWAN的远距离、广覆盖特性使其适用于多种物联网场景，包括资产追踪、智慧城市、智慧农业及环境监测。将AI集成到这些应用中，不仅能提升运行效率，还能增强数据的准确性与场景响应能力。

目前，多家LoRa联盟成员已在不同领域开展实践：

• Browan与Combain推出AI增强的室内定位系统；
• Akenza的物联网平台集成了AI聊天机器人，提供基于实时数据的问题解答；
• Creative5在台湾部署了融合LoRaWAN与非地面网络（NTN）的解决方案，用于偏远山区的环境监测，通过AI实现火灾、洪水等自然灾害的早期预警；
• Emergent Connext的Rip平台将LoRaWAN与AI智能分析结合，为农业提供自动化支持；
• inBiot的ANNE AI助手与LoRaWAN传感器网络结合，实时分析空气质量数据；
• 康卡斯特旗下MachineQ开发的AI应用，通过分析海量数据生成可执行洞察，将原本需数天的分析缩短至数秒。

物联网进入第二波红利周期

此次LoRa联盟的表态，真正值得关注的并非单一技术路线的演进，而是物联网价值主线的转变——行业正迈向新的增长阶段。

第一波物联网红利（2014–2020）

2014年至2020年间，物联网处于以“连接”为核心的第一阶段红利期。行业重点在于解决设备连接难题、制定标准并构建生态。从NB-IoT、LTE-M到LoRaWAN，从运营商网络到私有网络，焦点集中于“能否连接”“是否稳定”“是否广泛”。设备在线数量成为衡量产业成熟度的关键指标。

第二波物联网红利（2025–2035）

当连接成为常态，物联网的增长逻辑正在发生变化。2025年至2035年，增长动力将更多依赖于AI驱动的决策自动化、边缘智能的规模化部署及物理世界数字孪生体系的构建。IoT价值重心将从“数据采集”转向“智能决策”，从“可视化”迈向“可执行”。

在这一趋势下，LoRa联盟等LPWAN阵营开始强调“物理AI”与“行动闭环”等概念，不再局限于传统的网络覆盖与功耗比较。其目标是将LoRaWAN重新定义为AI的数据入口、行动出口，甚至是AI在物理世界的通信神经系统。这种角色的转变，实质上是技术话语权的升级。

随着AI逐步融入工业、农业、能源和城市基础设施，谁能掌握设备连接层，谁就更接近智能决策的起点。通信技术标准的竞争，也正从带宽与覆盖的比拼，转向谁能够成为AI时代最佳物理接口的比拼。

技术演进对产业链的挑战

这一趋势对产业链各环节提出了新的要求：

• 对于设备厂商：仅提供传感与数据上报功能将逐渐边缘化，具备终端AI推理与初步决策能力将成为产品差异化的重要因素。
• 对于网络运营商：连接通道的价值将被重新定义，能否通过网络侧AI实现异常检测、自主优化与服务保障，决定其能否从“通道提供者”转型为“智能网络服务商”。
• 对于平台厂商：数据汇聚能力已不足以构建壁垒，提供具备执行能力的决策引擎，才能将数据转化为真正的业务价值。

可以预见，未来技术标准的优势将不再仅由网络性能决定，而取决于其与AI能力的耦合程度。是否支持边缘推理、是否具备低时延闭环能力、是否能高效传递智能结果，将成为新一轮竞争的关键指标。

结语

过去几年，物联网行业确实面临增长瓶颈。但若换个视角来看，当前或许正处于技术升级的新拐点。当AI开始深入融合于物理世界，连接技术的意义正在被重新定义——它不仅是数据通道，更是智能系统的神经网络。

谁能在连接层之上承载智能，谁就可能在新一轮产业格局中占据核心位置。无论是LoRaWAN还是其他物联网连接技术，真正挑战在于能否构建“感知—分析—决策—执行”的闭环能力。物联网的下半场，不在于规模扩张，而在于智能密度的提升。这对整个产业而言，既是技术融合的契机，也是价值重估的过程，更是一场对未来十年产业话语权的提前布局。