过去多年来，人工智能与物联网融合形成智能物联网（AIoT）已深入应用于大量行业，形成规模化应用场景。如今，物联网依然保持稳步发展，连接的设备数量快速增长，IoT Analytics数据显示，2023年物联网设备连接数已达到236亿，远远超过人的连接数，形成各行业数字化发展的重要基座。同时，人工智能迎来了跨越式的发展，尤其是生成式人工智能（GenAI）获得了全社会的高度关注，成为前沿科技发展的最典型代表。人工智能进入GenAI时代，人工智能和物联网的融合，自然也会探索GenAI+IoT的融合应用，推动GenAIoT给人们带来新的体验，驱动物联网进入新阶段。
近日，知名的科技杂志《麻省理工科技评论》联合瑞银集团发布了一份《家庭训练机器狗：生成式人工智能如何改变消费物联网》的报告，对于GenAIoT进行初步探索。在笔者看来，考虑到物联网应用的行业特点，生成式人工智能在消费物联网场景确实更具备可行性，GenAIoT可能最先在消费领域实现。
物联网是由一个庞大的技术生态系统构成的，首先是物理设备本身，是由传感器、执行器以及其他与其交互的器件组成，每一个物理硬件背后都有大量技术支持；其次是这些设备生成的数据，需要大数据相关技术来支持，对数据进行存储；再次是先进的网络和通信技术；另外，还需要专门的平台、应用程序、软件对这些信息和数据进行分析，支持做出决策和建议。
对于物联网的创新，围绕着其技术生态各个层面进行，这些创新能为物联网应用带来更多的通信、存储、计算和潜在决策的能力，提升物联网的实用性。生成式人工智能正是当前对物联网创新的一个新的领域，能够显著提升物联网的用户体验，并带来更深洞察能力。
与应用于工业、能源、交通、物流、公用事业等产业类物联网相比，智能音箱、智能家电、穿戴设备、游戏娱乐等消费类物联网场景会率先与生成式人工智能融合应用。
一是消费物联网设备出货量规模较大，在消费领域渗透率达到较高的比例。
以智能家居为例，各类家庭智能化设备出货实现快速增长，家电类设备智能化比例较高，大部分家电具备了联网功能。根据市场调研机构Statista统计数据，2022年美国智能家居在家庭中的渗透率已达到43.8%，到2028年这一渗透率将高达75.1%。中国市场方面，2022年智能家居在中国家庭的渗透率为16.6%，即有8000多万户家庭采用了智能家居产品，预计到2028年中国智能家居的活跃用户数将达到1.91亿户，这意味着有1.91亿户家庭在日常生活中都将高频率使用智能家居产品，占所有家庭户的比例接近4成。有了规模效应，能够为生成式人工智能提供丰富的输入。
而对于产业物联网来说，由于产业场景种类非常多，不同场景需要不同智能终端，产业物联网场景终端产品数量规模远远低于消费物联网场景终端。没有规模优势，生成式人工智能难以发挥作用。
二是消费物联网平台积累了丰富场景和数据，为GenAI应用打下基础。
物联网平台作为终端设备接入、开发、管理的中枢大脑，是人工智能能力核心的载体，平台完善的功能、丰富的场景和数据显得非常重要。
目前，消费物联网领域已形成了多个大型平台，如海尔、美的等家电厂商依托自身家电产品和产业链资源，建立起接入数千万设备的消费物联网平台；小米、涂鸦智能依托自身生态圈资源建立物联网平台，接入设备数量达到数亿级。
各类消费物联网场景已引入了语音交互、手势交互、智能感知、图像识别、视觉定位等能力，大型消费物联网平台在这些方面有了长时间积累，相关能力不断迭代，未来应用生成式人工智能技术会进一步提升客户体验。
虽然各类产业物联网场景均需要相关平台进行管理，但大部分平台是由用户自主掌握的私有平台，出于场景和数据安全的考虑，难以进行共享。同时，产业类场景涉及到企业生产经营核心环节，场景更为复杂。
三是不少消费物联网终端具有承载GenAI的能力，扩展AI触点。
低功耗是物联网终端的一个重要发展趋势，尤其是产业场景中海量传感器的接入、恶劣环境或无人值守环境，终端功耗一直是一个痛点。近年来，低功耗广域物联网、无源物联网等成为热点，均是针对这一需求而生。当然，在降低功耗的同时，终端功能就会尽量简化，一些较高智能化功能就无法在终端实现。
不过，消费物联网场景中不少设备不受功耗的困扰，能够加载一定程度的AI能力。智能家居的大部分终端产品有稳定电源供电，穿戴设备的功能越来越多，电池续航能力也同步增强，包括智能音箱、家居中控等设备本身就是人工智能应用的优质载体，在边缘侧和端侧AI能力需要不断增强，未来也可以作为承载GenAI的重要载体。
在大模型成为全民追捧的热门技术的背景下，各类消费物联网厂商也开始了这一领域的布局，探索GenAI在相关场景的落地，通过语言交互能力、多模态感知能力进步，提升消费物联网产品的智能化水平、交互模式来实现用户体验升级，同时降低自身产品开发和生产成本。
此前，海尔发布了智慧家庭领域首个行业大模型HomeGPT，基于海尔智慧家庭、家电、家装等领域多维度的数据，HomeGPT具有文本、图像、音频、视频、智慧场景、代码等多模态生成能力，还在此基础上进一步研发了深度语义理解技术，进行了亿级家庭知识增强训练。今年5月，HomeGPT大模型通过《生成式人工智能服务管理办法》备案审批。
美的已发布了“美言大模型”，该模型具备智能感知、自然交互、自主决策等能力，支持全屋空气、智慧烹饪、智慧洗护、智慧能源等 8 大业务系统，涵盖了生活的多个方面。在人感科技方面，推动视觉感知技术、声音识别技术、气味传感器技术、非接触温感技术、毫米波雷达睡眠监测技术、味觉传感器技术的应用。
今年5月，涂鸦智能发布其首个AI大模型Cube Al，在空间智能化方向，通过将GenAI能力融入空间场景，用户能够获得生成式AI的设备功能与管理体验、AI 驱动的智能场景体验、或是场景分析与联动方案推荐。
消费物联网厂商布局GenAI，虽然初期场景非常有限，但正如消费物联网过去多年发展历程一样，随着消费物联网规模扩大，用户体验提升需求加强，GenAI的作用会更加明显。
GenAI下沉至边缘侧和终端侧，也是GenAI能够与消费物联网深度融合的重要条件。市场研究机构IDC在一份报告中指出，目前，所有边缘设备产生的数据占全球数据生成量的20%，而这些边缘设备中大部分都是物联网设备，作为边缘侧AI的载体。同时，消费物联网场景中大量智能终端也将成为端侧AI的载体。
从边缘侧来看，在AI向实际场景落地的过程中，边缘算力的重要性加速凸显，未来的AI运算呈现出“训练与迭代在云端、推理与内容生产梯度分布”的格局变化，边缘算力有望成为AI算力的重要组成部分。GenAI下沉至边缘侧，模型能够在边缘处理数据，可以实时做出关键决策，从而提高运营效率、增强客户体验和更好的整体业务成果；同时，用户还可以在边缘设备网络上分配计算负载，从而优化资源利用率并有效扩展。也不排除GenAI模型可以直接在边缘设备或本地服务器上运行，最大限度地减少将敏感数据传输到集中式云服务器的需要。
从端侧来看，今年热门的是AI 直接在移动设备上处理数据，即使设备没有连接到网络，也可以随时使用。过去几个月，大型科技厂商不断推出端侧AI产品，AI PC、AI手机纷纷涌现，打破GenAI应用的“最后一公里”。
早在去年3月，高通就在安卓手机上首次演示了模型参数超过10亿的Stable Diffusion。2023年10月的骁龙峰会上，高通发布了骁龙8Gen3，支持运行100亿参数端侧大模型；紧随其后，联发科发布了天玑9300，支持运行10亿至330亿参数的端侧大模型。
今年以来，主流芯片厂商升级了能够提升终端AI能力NPU的性能，为端侧AI时代奠定了基础，这使得图像、语言等生成式 AI 可以在终端上运行，并将扩展到视频和音频，从而接近多模态AI。
边缘AI、AI PC和AI手机等端侧智能的快速发展，不断积累GenAI在边缘侧和终端侧下沉的经验。随着边缘和端侧GenAI的不断应用，消费物联网一些终端也逐渐具备了在边缘和端侧应用GenAI的条件，例如，智能家居中控设备、智能音箱等，搭载高性能GPU和NPU，支持边缘和本地GenAI运行。
近年来，物联网与各个领域深入融合，让AIoT已深入人心，伴随着生成式人工智能的发展，GenAIoT开始进入人们生活中，期待GenAI能够加速提升消费物联网用户体验，改变消费物联网格局，进而进一步应用于产业物联网，推动物联网进入GenAIoT时代。