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　　在算力为王、模型至上的今天，曾经一度被视作“未来基石”的物联网（IoT）会从舞台中央退居二线，从此沦为“AI巨人”身边一个默默输送数据的配角吗？

　　所有人的注意力都在从“如何连接”转向“如何思考”，资本、话语权和公众的想象力，几乎一边倒地投向了那个能对话、能生成、能推理的“云端大脑”。

　　相比之下，那些藏在工厂车间、家电家具里的传感器和控制器，却显得如此安静，甚至被打上了“传统”的标签。

　　但在昨天的2025世界物联网博览会上，一场场高质量的思维交锋，让我看到了问题的另一面：

　　我们越是追求一个全知全能的“大脑”，就越是离不开感知现实世界的“神经末梢”。

　　这就好比人类拥有聪慧的大脑，但遍布全身的感官系统同样不可或缺，是眼睛、耳朵和指尖的触觉，让我们真正理解世界，把脑海中的想法落地为现实。

　　可见AI与物联网的关系，未必就是“谁替代谁”，而是在数字世界的进化中，寻找新的共生平衡。

　　一个在云端思考，一个在边缘感知；一个负责决策，一个负责执行，当AI走下神坛，融入万物，物联网或许正迎来它真正的黄金时代。

　　你可以和ChatGPT对话，让它写诗、编程，甚至生成一张精美的图片，这种互动性给人们带来了强烈的直接体验，而物联网的运作对于普通人来说却看不见摸不着。

　　近几年大量热钱涌向了大模型和生成式AI，推高估值、催生话题的同时也制造出了一片繁荣景象，而物联网的连接数和市场规模虽然稳步增长，故事却远不如AI世界来得“刺激”。

　　在当下的叙事中，AI被看作“大脑”，负责思考、决策、创造；IoT则被视为“感官”和“神经”，负责采集和传输，而“大脑”的故事往往更具吸引力。

　　但事实上，物联网不仅从未离场，还在进一步重构人类和物理世界对话的方式，它的使命不再仅仅是“物与物”的连接，而是从“万物互联”转向了“万物智联”。

　　2005年，国际电信联盟（ITU）正式提出“物联网”概念，那是一个从0到1的起点，一个崭新产业的萌芽。

　　如果说互联网是连接人的“虚拟神经系统”，那么物联网就是为整个物理世界安装上了数字化的感官神经末梢。

　　它利用各种传感器、识别技术、定位装置，自动、不间断地从物理世界中捕获信息，并把它转化为数字信号，这相当于赋予了原本“沉默”的物体视觉、听觉、嗅觉、触觉，甚至味觉：

　　比如用二维码或RFID标签给商品一个唯一的“身份证”，扫描即可知其“前世今生”；

　　比如利用温度传感器感知环境冷热，利用加速度计感知设备的运动或跌落，利用压力传感器感知管道内的压力变化；

　　比如通过空气质量传感器“感受”PM2.5浓度，通过摄像头“看见”道路交通状况......

　　是物联网将我们对世界的认知从主观的经验判断变成了客观、可量化的数据，否则对于数字系统来说，物理世界就是一片黑暗。

　　泛在连接则让物联网成为了确保信息自由、高效流动的通信网络，它把分散的感知节点连成整体，打破信息孤岛，让海量数据得以协同处理。

　　换句话说，如果没有物联网，那么每个智能设备都只能是孤立的“单兵”，无法形成系统的智慧。

　　从2005到2025，物联网走过了从无到有的二十年，现如今，我们正站在一个新阶段的起点：

　　如果说过去我们是把物理世界“搬”进数字空间，那么现在，我们正在把智能一步一个脚印地“返还”给物理世界。

　　与其说AI抢了物联网的风头，不如说AI为物联网的下一轮进化注入了新的叙事和动能。

　　二者非但不是对手，反而正加速融合为“AIoT”，成为推动智能时代真正落地的“命运共同体”。

　　AI需要真实、持续、多模态的物理数据作为“养料”，而这些必须靠物联网的感知网络来采集；

　　AI还需要真实的场景来验证决策、执行动作、获取反馈，而物联网就是AI在物理世界中的“那具身体”；

　　没有AI的物联网，只能完成简单的数据上报和基础控制，嵌入AI之后，物联网设备能“听懂”机器的异响、“预判”设备的故障、“自主”调度交通信号灯，从“连接万物”升级为“控制万物”。

　　要说中国物联网的发展，就绕不开无锡,这里是中国物联网的真正发轫之地，“感知中国”战略就是在这里落地生根的。

　　在昨天的2025世界物联网博览会上，中国移动联合多家国家级机构与企业，落地了城市级5G-A“四融合”车路云一体化方案，这不仅推动智能网联从“示范”走向“实战”，更构建起城市交通的AI能力基座。

　　它本质上是一个“AI模型培育箱” ，让智能在真实道路上生长、演化，如果没有物联网，这一切都是空中楼阁。

　　让梯度级算力能够被嵌入到感知终端中，这意味着智能不再只存在于云端，物联网设备从此有了“本地思考”的能力；

　　所提供的低时延、大连接、高宽带特性，为海量设备的高频交互搭建起一条“无阻塞”的信息高速公路；

　　作为连接终端与云端的关键枢纽，边缘计算实现了数据的就近处理与即时响应，成为AI能力下沉的重要支点；

　　除此之外，联邦学习等算法模型的进步，也在底层架构上为二者的融合提供了坚实支持......

　　说到底，人工智能之所以能快速发展，依托的是信息底座、生物底座以及物理底座。

　　没有物联网，AI只是悬浮在服务器中的抽象模型；有了物联网，模型才真正拥有了“肢体”与“感官”，才能在现实世界中形成“感知-决策-执行-反馈”的完整闭环。

　　AI与物联网，一个擅长思考，一个擅长感知；一个在云端演化，一个在边缘扎根，二者焦不离孟，共同成就了一个更智能的时代。

　　站在2026年的门槛回望，物联网的二十年从“万物互联”走向“万物智联”，而接下来我们还在呼唤一个更具行动力的新阶段：

　　这里的“行”，既是行动，也是行为，它意味着设备不再只是被动联网，而是成为能感知、会决策、可行动的“智能体”，甚至更进一步,成为能够参与协作的“数字行动者”。

　　首先，以英伟达提出“物理AI”为标志，AI从“虚拟智慧”走向“物理实体”，而真实的工厂、车辆、城市，是AI最丰沛的数据来源与最终的应用场景，据悉，未来AI创造的价值，将有七成落地于物联网。

　　例如让“视联网”升级为一种“感知资产”，这意味着摄像头不止能够“记录”下镜头前的内容，还能够进行综合分析和辅助决策，建立在这种融合感知上的AI判断，当然也就更值得信赖。

　　不仅如此，未来智能体也不会再孤立运作，而是彻底融入“通感智联”的协同网络。

　　以智能汽车为例，它能充分理解每一个指令，也能精准感知复杂的路况，并及时作出应对。

　　能够感知城市的变化也就意味着智能汽车未来还可能和能源系统、家居空间无缝联动，形成跨生态的协同能力。

　　这些趋势，已经慢慢在实践中得到验证，尤其是在AIoT发展的两大先导领域。

　　在工业互联网领域，物联网终端被部署在产线上，通过AI模型实现预测性维护、质量检测与柔性生产，大幅提升制造效率与效益。

　　在车联网领域，无锡作为国家首个车联网先导区，已完成从“道路级控制”向“车道级控制”的关键跃升，全域覆盖两千多个路口信号灯、百余路视频感知及雷达点云，构建起城市级“车路云一体化”系统。

　　落户无锡的鹏鹄物宇是全球首家实现天地一体技术闭环，并可以提供商业化运营的低成本卫星物联网服务商，落地的场景都极具代表性：

　　他们在自然保护区、边境山区等缺乏传统网络覆盖的区域部署搭载了AI识别能力的红外相机，通过前端AI进行目标识别，将结果以极简信号经卫星传回：

　　比如“是否有珍稀动物出现？”“是否有人员闯入？”，只需回答“是”或“否”，既节约带宽，也保护隐私；

　　同理，在车牌识别、区域入侵监测等场景中，系统将视频流转化为特征值信号，仅回传识别结果而非原始画面，实现了常态化、低功耗的无人值守监测；

　　未来，随着窄带与宽带模式的融合，系统将具备“选择性回传”能力，也就是只传回有价值的画面，无用数据就地清除；

　　通过在设备本地部署AI模型，系统能判断故障类型，并将结果以代码形式经卫星传回云端，云端平台随即向当地维修人员下发标准化操作指南，不仅提升了设备出勤率，也重构了重型机械的后服务市场逻辑。

　　从“智联”到“智行”，我们迎来的不仅是技术升级，更是一场人、机、物共生协作的社会实验。

　　未来已来，物联网设备正从感知世界的“神经末梢”，升级为能够自主响应、参与交易、创造价值的“数字行动者”。

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