這是我的第391篇專欄文章。
無源物聯網的知名企業Wiliot在最近的一篇文章中提出了一個耐人尋味的問題：為什么你的人工智能代理，不能也不應獨立做出供應鏈決策？
文章中設想了這樣一個場景：一個功能強大的供應鏈AI智能體，基于龐大的數據集和精準的算法模型，自信地預測市場需求即將激增，并自動下達了一筆5萬件產品的采購訂單。
表面上，這似乎是一次高效而理性的決策。然而，AI忽略了幾個關鍵的現實因素：它不知道，這次“需求高峰”其實源于競爭對手因產品召回而造成的短期市場缺口；它也并未察覺，生產合作伙伴的工廠正在經歷嚴重的質量控制問題；更重要的是，它并不知情，自己公司的研發部即將在下個季度推出一款足以重塑市場格局的全新旗艦產品。
這個案例精準揭示了當前人工智能在發展過程中所面臨的一個根本性矛盾：強大的計算能力與對真實世界有限感知之間的斷層。
AI在數字世界中幾乎無所不能，但當它試圖在充滿動態變量與復雜反饋的物理世界中行動時，往往因為缺乏實時、細粒度的感知而出現偏差。它就像一個在“數字孿生”沙盤上運籌帷幄的將軍，一旦踏上真實戰場，便可能因情報不全而誤判形勢。
以無源物聯網（Ambient IoT）為代表的新一代泛在通信與感知技術，正在為AI補上關鍵的“感官”——讓算法不僅能計算，更能“感知”現實世界的細微變化。
這不僅意味著通信與感知的進一步融合，更意味著，未來的智能系統不再只是數字空間中的“思考者”，而將成為現實世界中的“行動者”。本文將進一步探討，無源物聯網如何點亮AI的物理盲區，并推動我們邁入一個感知與智能深度融合的階段。
什么是AI感知世界的“神經末梢”？
人工智能的認知邊界，歸根結底取決于它能“看到”多真多遠。即便當下的大模型在語言理解和推理上展現出驚人的能力，但它們仍然困于一個事實：AI主要生活在數字世界里，所獲取信息的維度仍然過于扁平。
現實世界遠比數據表格復雜。董事會的一次戰略轉向、研發部門秘密推進的產品迭代、財務團隊為優化現金流而臨時調整的付款條款，這些決定商業走向的關鍵信號，往往不在AI的“視野”之內。沒有對這些高階意圖與真實動態的感知，AI所做出的“優化”即便再精密，也可能在錯誤的方向上越走越遠。
傳統物聯網技術雖然嘗試為AI“裝上眼睛”，但其感知仍是離散和碎片化的。一個溫度讀數、一條位置更新，就像在黑暗中摸索現實的一角，缺乏連續性與上下文。基于這些片段信號所作出的決策，很可能是“精準地解決了一個錯誤的問題”。
為了突破這種認知盲區，業界提出了“物理AI（Physical AI）”的概念，主張智能不僅應存在于算法和算力之中，更應扎根于物理世界的真實運行中。
要實現這一點，AI需要一層全新的“感知接口”，在數字與物理之間架起橋梁。而這座橋梁的基礎模塊之一，正是由無源物聯網（Ambient IoT）所構建的。
無源物聯網以其“泛在、連續、低功耗、低成本”的特性，為AI提供了前所未有的物理感知基礎，其目標是實現對物理資產“99%的可見性”。
換言之，感知的對象不再只是高價值的設備，而可以延伸到供應鏈中的每一個托盤、每一個包裝箱，乃至每一件商品……這種近乎完整的供應鏈全景視圖，讓過去被忽視的“暗物質”變得清晰可見。
當然，“可見性”不僅體現在覆蓋面上，更在于維度的豐富。與傳統RFID僅能識別身份不同，無源物聯網標簽可持續采集并傳輸溫度、濕度、位置、加速度等多維數據，將離散的“點”編織成連續的“線”和動態的“面”。AI由此不再依賴靜態的“數據快照”，而能洞察一個關于現實世界的“實時紀錄片”。
支撐這一切的，是整個產業鏈的協同創新。從法國Linxens與Dracula合作的有機光伏OPV能量采集技術，到柔性嵌體制造，再到意法半導體等公司提供的超低功耗芯片，整個生態正共同構建一個自我感知、自我供能的物理信息網絡。
當AI獲得這種連續、細粒度的物理感知后，它在商業系統中的角色也隨之改變。AI的職責，是在物理世界的噪音中捕捉信號，在問題發生前預警風險，為不同場景提供推演和洞察；而人類的職責，是理解復雜的組織目標、平衡多方利益、注入經驗與直覺。兩者的協同基礎，是由無源物聯網創造的“共享的物理真相”。
三級火箭：無源物聯網的價值模型
近期，一則消息在全球科技與零售圈引發轟動：全球零售巨頭沃爾瑪宣布，將與無源物聯網先鋒Wiliot公司合作，在其供應鏈體系中部署多達9000萬個“郵票大小”的智能標簽。
與此同時，沃爾瑪正與OpenAI合作，讓消費者能夠在ChatGPT上直接瀏覽并購買沃爾瑪的商品。兩者結合，撬動的商業價值不容小覷，家里的機器人管家直接訂購商品的場景觸手可及。
這并非一次象征性的技術試點，而是產業巨頭用真金白銀為這項技術投下的信任票，無源物聯網正式走出實驗室，邁向大規模商業化的新時代。
更重要的是，沃爾瑪此舉并不僅僅為了追蹤幾個托盤的流轉。它真正的意圖，是為自身那套強大的AI決策系統，接入一條前所未有的、實時而精準的物理世界數據源。
這場技術落地的背后，揭示了無源物聯網的三重價值演進：從降低成本的“TCO引擎”，到支撐可持續發展的“ESG助推器”，再到與人工智能共生的“物理智能載荷”。這是一枚推動商業智能化的“三級火箭”，層層遞進，動力漸強。
一級火箭：TCO引擎—讓商業化從“經濟賬”開始
無源物聯網能真正進入商業體系，首先因為它能算得過賬。 對企業管理者而言，沒有什么比降低總擁有成本（TCO）更具說服力。根據ABI Research預測，2030 年無源物聯網設備的出貨量將超過 10 億臺，其核心動力正是替代傳統電池供電方案所帶來的成本革命。
從此擁有數萬追蹤設備的企業，不再需要采購、更換或回收電池，不僅節約硬成本，更節省了大量運維人力。RCR Wireless的分析指出，“免維護”特性正是無源物聯網相較傳統有源方案最直接、最強勁的競爭優勢。
同時，它帶來的效率提升遠不止于節流。以英國皇家郵政為例，他們在全國范圍內部署無源物聯網標簽，實時追蹤信件籠車的流轉路徑，不僅每年避免數百萬英鎊的資產損失，更通過實時數據優化了調度車輛分配，提高了周轉效率。 這一階段的價值主張簡單直接：節省、提效、可量化。
二級火箭：ESG助推器—從“可選項”變成“必選項”
當商業化邁過早期階段，可持續發展ESG的浪潮成為推動技術普及的第二股力量。物聯網的高速增長背后隱藏著一個被忽視的事實：全球每天約有7800萬塊電池被用于物聯網設備供電后丟棄，這是一場緩慢積累的環境危機。
無源物聯網通過能量自采集技術，從環境中汲取能量，不再依賴一次性電池，從根本上解決了這一隱憂。更關鍵的是，全球監管與合規趨勢正在讓這項技術從“商業選擇”轉變為“法規必需”。
例如，歐盟即將推行的數字產品護照DPP是其《可持續產品生態設計法規》的重要組成部分。未來，進入歐洲市場的產品必須記錄并追蹤其材料來源、碳足跡、維護記錄等全生命周期信息。無源物聯網以其低成本與易部署的特性，成為實現這一體系的理想載體。
同時，在ESG已成為企業估值關鍵指標的時代，采用無源物聯網技術本身，亦是一種鮮明的品牌宣言。正如Linxens與Dracula在聯合聲明中強調的那樣：可持續不是口號，而是競爭力的延伸。這一階段的價值主張已經超越財務邏輯，轉向企業的品牌與責任邏輯。
三級火箭：AI共生奧義—讓物理世界“開口說話”
無源物聯網的終極意義，不在于成本或合規，而在于它與人工智能之間的深層共生。這正是“三級火箭”的真正奧義：讓AI擁有感知物理世界的神經系統。
當前AI正陷入“數據饑渴癥”，當互聯網上的文本、圖片和視頻數據已被反復采集、訓練殆盡后，AI需要新的高質量數據源來突破瓶頸。
而無源物聯網恰恰打開了這一扇門，它讓數以萬億計原本沉默的物品（紙箱、服裝、藥品、食品）成為實時數據節點，為AI提供這個星球上最龐大的“現實世界數據流”。
當這些萬億物品開始“說話”，人類已無法理解如此海量的信息，唯有AI能夠承擔“翻譯者”的角色。無源物聯網負責感知與采集，AI負責理解與推理，二者形成一個閉環系統——感知驅動認知，認知反哺感知。
沃爾瑪的項目正是這一邏輯的最現實注腳。部署9000萬個智能標簽，并非為了技術炫技，而是為了讓AI系統獲得源源不斷的真實供應鏈數據，從而實現更精準的需求預測、更動態的庫存優化和更具韌性的物流調度。
這標志著“AI與無源物聯網共生”的理念，已從未來主義設想，走向價值無限的落地現實。
無源物聯網的雨林生態與東方智慧
無源物聯網的未來藍圖，絕非依靠一家企業或一項技術的單點突破所能實現。它注定是一場跨行業、跨領域的系統工程，需要一個復雜而健康的產業生態來共同支撐。
在生態的頂層，我們看到了在今年2月，由高通、英特爾、百事可樂等行業巨頭共同發起的“無源物聯網聯盟”（AIoTA）。它的角色更像是物聯網世界的“聯合國”，不直接制造產品，而是制定游戲規則。其核心使命在于推動藍牙、NFC、UWB等多種通信標準的融合，確保未來的萬物互聯設備能以一種“通用語言”順暢溝通。
面對歐美企業的布局，中國若想實現突破，既不能“另起爐灶”式地孤立發展，也不能被動追隨。唯有以“融入、消化、超越”的組合策略，方能完成從跟隨到引領的躍遷。
策略一：融入與話語權
建議中國的科技巨頭積極加入AIoTA等國際主流標準組織，主動進入全球標準制定的核心圈層。其戰略價值在于兩點：一是第一時間掌握國際技術趨勢，避免信息差造成的戰略誤判；二是讓“中國聲音”進入規則制定過程，把我國產業的特性和需求納入全球標準框架，防止未來被標準壁壘所束縛。
策略二：消化與內循環
在積極融入國際體系的同時，中國也需構建和強化以本土為核心的產業閉環。例如，中國移動已經攜手產業伙伴成立“無源物聯網技術創新與產業生態聯盟”，旨在推動“產-學-研-用-投”深度協同，加速無源物聯網技術的規模化應用與產業升級，打造無源物聯網開放生態及合作平臺。
策略三：超越與示范
中國最大的優勢在于超大規模市場與強大的制造研發能力，我們可以充分發揮這一優勢，通過“應用牽引”實現技術彎道超車。例如，可借鑒沃爾瑪模式，篩選戰略性場景，通過集中、巨量的市場需求拉動國內產業鏈快速成熟，推動成本下降與技術迭代，從應用端反向定義行業標準，進而在全球形成事實上的引領地位。
寫在最后
回望全文，“三級火箭”模型勾勒了無源物聯網的演進路徑：
它以TCO優勢點燃商業化的星星之火，
借助ESG浪潮獲得規模化部署的政策與資本加持，
最終以點亮AI的物理盲區，釋放出顛覆性的終極價值。
這意味著，無源物聯網并非傳統技術的延伸，而是數字與現實融合的關鍵橋梁，其價值在于構建“可被共享的物理真相”。
