作者：彭(peng)昭（智(zhi)次方創始人、云和資(zi)本(ben)聯合創始合伙人）
物女皇：連上了(le)，然后呢(ni)？
這(zhe)是我的第393篇專(zhuan)欄(lan)文章(zhang)。
2026中國AIoT產業年會以 “循光?AIoT 2.0” 為主題，于10月31日在無錫太湖國際博覽中心A1物聯能力館成功舉辦。在年會上，我做了題目為《從“萬物智聯”到“萬物智行”，2026 AIoT智能體覺醒之年》的(de)主(zhu)題演(yan)講(jiang)，以下(xia)是我的(de)演(yan)講(jiang)全文。
今年，是國際電信聯盟提出“物聯網”概念(nian)(nian)的(de)第二十(shi)年(nian)。二十(shi)年(nian)，足以(yi)(yi)讓一(yi)(yi)個嬰兒長大成人，也(ye)足以(yi)(yi)讓一(yi)(yi)個產業(ye)從(cong)(cong)(cong)模糊的(de)概念(nian)(nian)，演進(jin)為連(lian)接(jie)數百億設備的(de)龐大生態。我們(men)親歷了(le)它從(cong)(cong)(cong)IoT到AIoT的(de)進(jin)化(hua)，見證(zheng)了(le)它從(cong)(cong)(cong)單純的(de)“連(lian)接(jie)”走向深度(du)的(de)“智(zhi)能”。
如果說過去的十九年是漫長的序章，那么2026年，就是這部史詩的第一章正文，一個真正的“奇點之年”。這一年，我們(men)不再是討論可能性，而(er)是在見證現實的(de)漸變。
回顧2025年的大事記。年初，DeepSeek讓全球看見了中國的人工智能實力，英偉達的黃仁勛為我們指明了方向——“物理AI”，宣告了(le)人工智(zhi)能(neng)正在走出數字世(shi)界，擁有“身(shen)體”，開始與物理(li)世(shi)界深度交互(hu)。緊接著，谷歌與OpenAI賦予AI代(dai)理(li)獨立支付(fu)能(neng)力的(de)協議，我們看(kan)到(dao)，AI不(bu)僅有了(le)“身(shen)體”和“大腦”，甚至即(ji)將(jiang)擁有自己的(de)“錢(qian)包”。一個由(you)智(zhi)能(neng)體驅(qu)動的(de)自主(zhu)經(jing)濟(ji)時代(dai)，已然拉(la)開序幕。
與此同(tong)時，產業的(de)(de)根基也在發生(sheng)變化(hua)。從高通、英特爾等巨頭聯手成立“泛在物聯網(wang)聯盟”，到SES與Intelsat的(de)(de)百(bai)億級整(zheng)合，再到中國移動發布全(quan)新的(de)(de)AIoT平臺(tai)。這(zhe)一切(qie)都預(yu)示著(zhu)，支撐(cheng)萬物智能的(de)(de)“神經網(wang)絡(luo)”和(he)“循環系統”正在以前(qian)所未有的(de)(de)速(su)度融合、升級。
而最強大的(de)推(tui)力，來自(zi)于國家(jia)的(de)頂層設計。今(jin)年(nian)8月，《“人工(gong)智能+”行(xing)動意(yi)見》的(de)發布，為我們所有人設定了清(qing)晰的(de)路線圖(tu)和雄心(xin)勃勃的(de)目標。它明(ming)確要求，到2030年(nian)，智能經(jing)濟要成為中國增長的(de)核心(xin)引擎。這(zhe)不再是遠景(jing)規劃，而是倒(dao)計時的(de)行(xing)動指令。
在這股浪潮之下，未來的圖景無比清晰。根據我們的最新預測，到2034年，全球物聯網連接數將超過400億，市場規模將超過9千億美元。中國將成為這(zhe)個龐大(da)網(wang)絡中最核心(xin)的節點，占據全球連接數的近(jin)三分之一。
所以，今天我想分享的核心觀點是：AIoT產業正迎來第三次浪潮的躍遷——從“萬物互聯”，到“萬物智聯”，我們今天正式邁入了“萬物智行”的時代。
“智行”，意味著智能體Agent開始具備(bei)自主(zhu)感(gan)知、決(jue)策、行動甚至交易的(de)能力。這(zhe)不僅是技術的(de)范式轉移，更是商業模式、產業生態(tai)乃至社會形態(tai)的(de)深刻(ke)變革。
這與我們物聯網智庫對產業發展階段的判(pan)斷完全(quan)一(yi)致，一(yi)個真正的高速增長與價值兌現期，已經到來。
接下(xia)來，我將(jiang)從5個趨勢，與大(da)家(jia)深入(ru)探討(tao)，在“萬物智行(xing)”的(de)全新時代(dai)，我們(men)應(ying)該(gai)如何把(ba)握機遇，迎接挑戰。
趨勢1：物理AI，智能下沉，重塑現實
我們剛剛談到，2026年將是開始探索“萬物智行”的一年。那么，驅動這場變革的第一個核心趨勢，我稱之為：物理AI，智能下沉，重塑現實。
今年，不(bu)僅英偉(wei)達提出了(le)物理AI，谷歌也推(tui)出了(le)最新開源的EmbeddingGemma模型(xing)（3.08億(yi)參(can)數），這是專為端側設備設計(ji)的輕量(liang)化嵌(qian)入模型(xing)。
過去，我們常說“人工智能+”，但這個“+”的價值究竟會流向何方？我們的研究表明，“人工智能+”所創造的產業價值，最終將有超過70%歸屬于物聯網。 為什么？因為AI的(de)進(jin)化和應(ying)用，其(qi)數據(ju)的(de)“供給”有(you)近七(qi)成來自于(yu)物聯網終端。這些遍布在(zai)工廠、城(cheng)市、家庭的(de)傳感器和攝像(xiang)頭，正是AI理解現實(shi)世界的(de)眼(yan)睛、耳朵和觸手。物聯網，已經成為AI最廣闊、最堅(jian)實(shi)的(de)數據(ju)底座。
在過去的十幾年里，AI經歷了從“感知”到“生成”再到“代理”的數次范式躍遷。但這些變革，主戰場始終在數字世界。而今天，我們正迎來最新、也是最深刻的一次變化——物理AI。
物理AI的本質是什么？是讓AI走出屏幕，獲得“身體”，從虛擬世界的“超級大腦”進化為現實世界的“超級勞動力”。這意味著，下一輪智能革命的主戰場，已經從云端的數據中心，下沉到了我們身(shen)邊的每一個物理(li)場景。
那么，承載“物理AI”這個強大靈魂的最佳“肉身”是什么？答案就是AIoT智能體。
我們不(bu)必糾結于繁復的概念。簡單來說(shuo)：
如果說物理AI是(shi)讓AI“懂物理、能(neng)(neng)動手”的能(neng)(neng)力內核(he)；
那么AIoT智能體，就是這個內核與物聯網的泛在連接能力深度融合后，能夠在產業中大規模部署、創造經濟價值的終極形態。
它(ta)既有AI的(de)“大(da)腦(nao)”，能思考、會決策；又有物(wu)聯(lian)網賦予的(de)“身(shen)體”和“神經網絡(luo)”，能感知、會行動，還能與環境中的(de)成千上(shang)萬個設(she)備高效協同(tong)。這(zhe)才是新質生(sheng)產(chan)力的(de)真(zhen)正底座(zuo)。
然而，要讓數以百億計的AIoT智能體在物理世界高效運轉，我們必須解決一個根本問題：智能的部署方式。過去，我們過度依賴云端，但這帶來了延遲、成本和隱私的巨大挑戰。真正的“智能下沉”，必須依賴端側AI的成熟。
如何判斷端側AI是否成熟？我們需要密切跟蹤TinyML和Edge AI的進展，他們以低功耗、低成本的方式，“雕刻”到小小的邊緣設備和終端芯片上。
未來，端側智(zhi)能將呈現出一種(zhong)美妙的協同分工：
一方面，以TinyML為代表的“感知智能”，將像神經網絡的末梢，以極低的功耗嵌入到每一個傳感器中，實現7×24小時的事件檢測和信號處理。它負責“發現世界”。
另一方面，以Edge AI為代表的“認知智能”，將作為區域性的“小腦”，在邊緣網關、車載主機等設備上運行，負責復雜的語義理解和本地決策。它負責“理解世界”。
“感知”與“認(ren)知”在端(duan)側的(de)深度協同，打(da)通了AI落地(di)的(de)“最(zui)后(hou)一(yi)公(gong)里”。一(yi)個由云端(duan)大(da)腦、邊緣(yuan)小腦和終端(duan)神(shen)經(jing)末梢共(gong)同組成(cheng)的(de)，高效、低成(cheng)本、高隱私的(de)分布式智能體系，正(zheng)在形成(cheng)。
這，就(jiu)是物理AI下沉、重(zhong)塑現實(shi)的根(gen)本路徑。
剛(gang)才，我分享了我們對(dui)于物理AI、AIoT智(zhi)(zhi)能體(ti)以及(ji)端(duan)側(ce)智(zhi)(zhi)能路徑的(de)判斷。
為了讓大家更直觀地感受這一點，讓我們來看一張非常重要的圖——Gartner發布的2025年人工智能技術成熟度曲線。這張(zhang)圖(tu)，就像一張(zhang)行業共(gong)識的(de)地(di)圖(tu)，它完美地(di)印證了我們(men)剛(gang)才對第(di)一個趨勢的(de)所有判斷。
請大家注意圖(tu)上(shang)的三個關(guan)鍵位置，我特意為大家標了(le)出來：
第一，看左側的創新觸發期。一個關鍵的概念正在快速攀升——具身智能。Gartner預(yu)測它需要2年(nian)到5年(nian)完全成熟(shu)。這說明(ming)什(shen)么(me)？說明(ming)AI獲得“身體”已經(jing)不是一個遙遠(yuan)幻想，而是整個科(ke)技行業正在全力投入的(de)、最前沿(yan)的(de)創(chuang)新方向。
第二，看曲線的頂峰——期望膨脹期。占據制高點的是AI智能體，這(zhe)說(shuo)明(ming)，市場對(dui)AI智能體的(de)期待(dai)已經達到了(le)頂點！它(ta)(ta)與我們提出的(de)萬物智行時(shi)代的(de)核心完全吻合。Gartner預測它(ta)(ta)在短(duan)短(duan)2到5年內就(jiu)能進入實質性的(de)生產力階段，這(zhe)意味著它(ta)(ta)的(de)商業化(hua)落地在即，巨大的(de)市場機會就(jiu)在眼(yan)前(qian)。
第三，也是最有趣的一點，我們來看邊緣AI。它在哪里？它已經滑落到了“幻滅期低谷”。很多人看到“幻滅”會覺得是壞事，但在座的各位產業專家一定明白，這恰恰是好消息。它(ta)意味著對邊緣AI的過度炒作已經結束，泡沫正(zheng)在(zai)被(bei)擠出。Gartner預測它(ta)在(zai)2年內走(zou)向成熟，這表明，我們剛才所說的打通AI最后一(yi)公里的路徑，已經從理(li)論走(zou)向了實(shi)踐，產業(ye)化的基礎正(zheng)在(zai)被(bei)夯實(shi)。
所以，各位請看，這張圖用無可辯駁的數據告訴我們：具身智能AI提供了方向，AI智能體定義了目標，而邊緣智能則鋪平(ping)了道路。我們所探(tan)討的(de)物理AI下(xia)沉，AIoT智能(neng)體興(xing)起(qi)，是整(zheng)個行業(ye)正在發生的(de)、最激動人(ren)心的(de)現實。
趨勢2：AIoT的血脈與神經，從蜂窩動脈到無源末梢的通信大圖景
我(wo)想先問(wen)一個問(wen)題：我(wo)們今天最強大的人(ren)工智(zhi)能，它看(kan)得見真實的世(shi)界(jie)嗎？
如果AI給(gei)你提供建議，做(zuo)出(chu)一筆5萬(wan)件的(de)采購訂(ding)單，看起來高效(xiao)、理性、完(wan)美——你敢信(xin)任它嗎？問題是，它看不見：競爭(zheng)對手(shou)的(de)召(zhao)回潮、合作工廠的(de)質量危機、還有(you)我們自己(ji)的(de)研發(fa)部即將發(fa)布的(de)新(xin)品(pin)計(ji)劃(hua)。
這個AI，就(jiu)像一(yi)(yi)個在數(shu)字沙(sha)盤上運(yun)籌(chou)帷(wei)幄的(de)將軍(jun)，算(suan)無遺策。可一(yi)(yi)旦(dan)踏上真實、動(dong)態、充滿變量的(de)物理戰場(chang)，就(jiu)可能因為情報不足，變成一(yi)(yi)個“盲人”。
它擁(yong)有強大的大腦，卻沒有遍布戰場的眼(yan)睛(jing)和耳朵。它活在數字世界(jie)里，卻看不見物理(li)世界(jie)的瞬息萬變(bian)。
要解決這個根本矛盾，我們必須為AI構建一個完整的“認知循環系統”。而這個系統的基礎，就是通信。
今天，我想和大家分享的，就是這個“感知神經系統”是如何由兩條關鍵路徑——“主干動脈”和“末梢神經”——共同構建起來(lai)的。
首先，我們來看“主干動脈”——蜂窩物聯網。
這是我們已(yi)經(jing)建立起來的(de)，強大而(er)堅實的(de)通信骨架。Counterpoint的(de)最(zui)新數據顯(xian)示，全球蜂窩物聯網模組出貨(huo)量屢創新高，預計到(dao)2030年，連接數將(jiang)突破數百億(yi)！
在(zai)這(zhe)條(tiao)賽道上，中國力量正扮演著絕對的領軍角色。在(zai)全球出(chu)貨量榜單上，移遠通信、比(bi)鄰智(zhi)聯、廣和通等(deng)中國廠商，幾乎(hu)占據了半(ban)壁江山，成為了全球產業的風向標。
這條強大的“動脈(mo)”，連接著我(wo)們社會中高價(jia)值、關鍵的資產——行駛(shi)的汽車、智能(neng)電表、工廠里(li)的重型(xing)設備。它保證了(le)核(he)心數據的穩定傳(chuan)輸，是AIoT世界(jie)的“主動脈(mo)”。
但，這(zhe)足夠了嗎？主動(dong)脈能(neng)觸及到(dao)我們身(shen)體的每一(yi)個細胞嗎？顯然不能(neng)。
一個更深層(ceng)的問題浮現了(le)(le)：我們連接了(le)(le)汽車，但(dan)車上的每(mei)(mei)一個包裹呢？我們連接了(le)(le)倉庫(ku)，但(dan)倉庫(ku)里的每(mei)(mei)一個貨(huo)箱、每(mei)(mei)一件商品(pin)呢？這數以萬(wan)億計的、沉默的物品(pin)，才是(shi)構(gou)成物理世界最龐大(da)的“暗物質”。
于是，構建感知神經的第二部分——“末梢神經”——無源物聯網登上了歷史舞臺。
它就像毛細血管(guan)，用極低(di)的成本，將感知能力延伸到過去無法觸及的每一個角落。它的目標，是讓那(nei)99%沉默的物品，都“開口說話(hua)”。
這項技術之所以能從概念走向現實，正是因為它遵循了一個清晰的“三級火箭”價值模型。
一級火箭：TCO引擎。 它免維(wei)護(hu)、無需電池，首先幫(bang)企業算得過賬，這是商業化的起點。
二級火箭：ESG助推器。 在全球追求可持續發展的浪(lang)潮下，它解決(jue)了電池污染問題，滿足了歐盟“數字(zi)產品護(hu)照(zhao)”這類合規要求，從“可選(xuan)項”變成“必(bi)選(xuan)項”。
三級火箭，也是它的終極載荷：成為AI的共生體。
當“主干動脈”（蜂窩物聯網）和“末梢神經”（無源物聯網）完(wan)(wan)全打(da)通，一個(ge)完(wan)(wan)整的感知(zhi)系統(tong)就誕生了！
海量的(de)(de)、來(lai)自(zi)物理世界(jie)最末梢(shao)的(de)(de)數據，通過無源(yuan)物聯網(wang)被(bei)采集；然后匯入由蜂窩物聯網(wang)構成的(de)(de)強大(da)網(wang)絡，最終喂養給(gei)饑渴的(de)(de)AI大(da)腦。
沃爾(er)瑪部署(shu)9000萬個無源(yuan)標簽，正是這一邏輯的完美印證。它用“末梢(shao)神(shen)經”感(gan)知(zhi)庫(ku)存細(xi)節，用強大的網絡傳輸數據(ju)，最終讓(rang)AI大腦做出前所未有的精準決策。
趨勢3：感知即資產，多模態智能重塑“視聯網”
當我們擁有了強大的端側智能和AIoT智能體之后，下一個問題是：這些智能體如何更深刻、更準確地理解這個復雜的物理世界？這就引出了我們今天要探討的第三個趨勢：感知即資產，多模態智能正在重塑“視聯網”。
在AIoT的全新時代，我們必須建立一個核心認知：每一個傳感器采集的數據，都不再是成本或負擔，而是可以被量化、交易和復用的數字資產。“感(gan)知即資(zi)產(chan)”，這個理(li)念正(zheng)在從共(gong)識走向實踐。我(wo)們看(kan)到，領先(xian)的企業已經通(tong)過治(zhi)理(li)和建模，將(jiang)生產(chan)線上的傳(chuan)感(gan)器數據轉化為能創造新收入(ru)的數據產(chan)品。
那么，如何最大化這些“感知資產”的價值？答案是多模態融合。單一維度的感知，就像只用眼睛看世界，總有盲區。而多模態智能，則是賦予AIoT系統完整的感官——它不僅用眼睛看，還用耳朵聽、用鼻子聞、用皮膚去感知溫度。
這種融合不是簡單的1+1。在自動駕駛、工業安全等高確定性場景，“視覺+雷達+聲學”的多模態融合已經成為默認配置。它不是錦上添花，而是確保系統在雨、霧、強光等極端條件下，依然能做出可靠判斷的安全底線。例如(ru)，在化工廠，集成了熱成像、視(shi)覺、氣體和聲學(xue)監測(ce)的(de)系統，相比單一方案，能將安全事(shi)故的(de)誤報率和漏報率降低超過90%。
要理解多模態智能的巨大威力，我們只需要看一個市場規模即將突破萬億美元的賽道——視聯網。
傳(chuan)統(tong)的視頻監控(kong)正在(zai)終結(jie)。攝像(xiang)頭(tou)，這個(ge)我們最熟悉不過的物聯網終端，正在(zai)經(jing)歷一場(chang)從(cong)“記錄(lu)員”到(dao)“分析師”，再到(dao)“決策者”的深刻革命。
過去，它是被動的記錄員，只能事后查證。
后來，它成了聯網的觀察哨，可以遠程查看。
今天，在AI芯片的加持下，它進化為邊緣的分析師，能(neng)實時識別人臉、車牌。
而未來，它將成為一個多模態的決策中樞。它不(bu)僅“看”，還會(hui)(hui)融合聲音、溫度、氣體(ti)等(deng)信息進行綜合研判(pan)。就像一個智(zhi)能(neng)火災系(xi)統(tong)，它會(hui)(hui)同時分(fen)析火光、煙霧、溫度和異常聲音，誤報率能(neng)降低(di)80%以上。
這場革命的核心，就是攝像頭從一個孤立的視覺傳感器，轉變為連接物理與數字世界的全感官智能節點。
這場演進的背后還有一個強大的引擎——生成式AI。它正在從兩個方面，徹(che)底顛覆感知(zhi)領域的(de)成本結構和效(xiao)率瓶頸。
首先，是感知增強。 生(sheng)成式AI能“腦補”出傳感(gan)器(qi)沒看(kan)清的細(xi)節，讓感(gan)知能力在硬(ying)件不(bu)變(bian)的情況下實現(xian)質的飛躍。
其次，是自動標注。 數據標注(zhu)，曾是AI項目中最(zui)耗時(shi)、最(zui)燒錢的環節，占(zhan)到總成本(ben)的一(yi)半以(yi)上(shang)。而現在，基于大(da)模型的自動標注(zhu)系統，能替代80%的人工(gong)。一(yi)個工(gong)業質(zhi)檢項目，模型開發周(zhou)期(qi)可(ke)以(yi)從(cong)6個月(yue)縮短到2周(zhou)，成本(ben)降低90%。
生成式AI，正在讓昂貴、稀缺的“感知資產”變得普惠和豐饒。
未來真正的智能，不是AI單打獨斗，而是“人、機、物”的協同。只有當人提供戰略判斷(duan)，AI貢獻計(ji)算力，IoT帶來真實感知——三(san)者基于(yu)“共享的物(wu)理真相(xiang)”協同(tong)運作，智(zhi)能決策才能真正(zheng)可靠。
趨勢4：AIoT獲其“利”：機器支付與智能經濟的黎明
我們已經看到，AI獲得(de)了(le)“身體”（物理AI），也擁有了(le)更敏銳的“感官(guan)”（多模態智能(neng)）。那么(me)(me)，一(yi)個有身體、有感官(guan)的智能(neng)體，離成為一(yi)個完(wan)整的“生命”，還缺什么(me)(me)？
答案是：獨立的經濟能力。
這便是我要分享的第四個趨勢，一個聽起來像科幻，卻已然發生的現實：AI獲其“利”——機器支付與智能體經濟的黎明。
在2025年(nian)之(zhi)前，機器，哪怕是再智能的(de)AI，本質(zhi)上仍是人類的(de)工具。它(ta)們的(de)每(mei)一(yi)次(ci)交(jiao)互都依賴(lai)預設(she)的(de)API，每(mei)一(yi)次(ci)價值交(jiao)換都需(xu)要(yao)人類的(de)授權(quan)。
但2025年，一切都改變了。隨著谷歌發布AP2協議，以及OpenAI緊隨其后推出ACP協議，人類歷史上首次，系統性地賦予了機器獨立的經濟生命。這不亞于在數字世界里，進行了一次新物種的創世。機器，正在從被動的工具，進化為主動的經濟參與者。
AP2和ACP這些協議，我們不必深究其技術細節。我們只需要理解它們的歷史意義：它們就是這個新興智能體經濟的“TCP/IP”和“HTTP”。它們為數以萬(wan)億計的AI智能體，建立了(le)一(yi)套通用的、安(an)全的、無需人類(lei)干(gan)預的價值交(jiao)換(huan)法(fa)則。
就像(xiang)互聯網協議催(cui)生(sheng)了(le)數字經濟一樣，這些(xie)“智(zhi)能體(ti)商業(ye)協議”，正在為一場(chang)規模和速度都將遠超人類想(xiang)象的機器間(jian)經濟活(huo)動，鋪設最底層的軌道(dao)。
這會創造一個怎樣的未來？谷歌DeepMind團隊在一篇名為《虛擬代理經濟》的論文中，為我們描繪了藍圖。他們提出：當數百萬、甚至數十億的AI智能體開始互動，傳統的中央控制模式必然失效。唯一可行的協調機制，就是市場。價格、談判、交(jiao)易，這些我(wo)們熟悉的人類經濟學原理(li)，將(jiang)成為(wei)AI智能體之間進行大規模、去中心化協作(zuo)的通(tong)用語(yu)言。
這聽起(qi)來很抽象(xiang)，但論(lun)文給(gei)出的場景卻無比具(ju)體：
在科學研究領域：成千(qian)上萬個AI科學家，自(zi)主進行實驗(yan)設計，它(ta)們會通過競價(jia)(jia)的(de)方(fang)式，爭奪超級計算(suan)機的(de)算(suan)力資(zi)源，甚至相互交(jiao)易有價(jia)(jia)值的(de)實驗(yan)數據。
在機器人協作中：一個(ge)倉庫里的上百個(ge)機器人，不再需要中央(yang)調度系統。它們(men)會像一個(ge)真正的市場一樣，通過(guo)相互報價和競標，來決(jue)定(ding)誰去(qu)執行利潤最高的訂單，誰去(qu)那個(ge)最空的充電(dian)樁充電(dian)。
甚至在我們每個人的生活中：你(ni)的個(ge)人AI助理(li)，為(wei)了幫你(ni)預訂(ding)一個(ge)熱門餐(can)廳的座位(wei)，可能(neng)會主動聯系(xi)餐(can)廳的AI系(xi)統，甚(shen)至通過支(zhi)付(fu)0.5個(ge)USDC的小(xiao)費，來(lai)獲得一個(ge)優先排(pai)位(wei)。
所以(yi)(yi)，第四個趨(qu)勢(shi)告(gao)訴我(wo)們，一個全新的、并行的、由機器主導的經濟層，正(zheng)在誕生。它將以(yi)(yi)毫秒級(ji)的速(su)度進行交易，其(qi)規(gui)模和(he)復(fu)雜性將遠(yuan)超人類的直接理解(jie)。這不僅僅是(shi)機器支付，這是(shi)萬物智行時代在經濟領(ling)域(yu)的最終體現。
趨勢5：跨域編排：“通感智值”一體化的終局范式
我們(men)看(kan)到了物理AI、多模態(tai)智(zhi)能、智(zhi)能體經濟，這些趨勢如百(bai)川入海，最終(zhong)將(jiang)匯聚向(xiang)何方？AIoT產業(ye)的終(zhong)極(ji)形態(tai)會是什么樣？
這引出了我們今天的最后一個趨勢，它既是產業演進的必然，也是國家意志的體現：跨域編排：“通感智值”一體化的終局范式。
今年發布的《“人工智能+”行動意見》，我們不應僅僅將其看作一份政策文件。它更像是一張國家級的作戰地圖，一個吹響產業變革的集結號。
這份文件的精髓，不在于它列舉了哪幾個行業，而在于它設計了一套系統性的發展框架。它將科技、產業、消費、民生、治理和全球合作環環相扣，其背后傳遞出一個無比清晰的信號：單點創新的時代已經結束，一個一體化、全場景、跨領域深度協同的生態紀元，已經正式開啟。
讓(rang)我(wo)們用一(yi)個場(chang)景來理解這一(yi)切(qie)。未來的智(zhi)能網(wang)聯(lian)汽車(che)，它絕對不只是一(yi)輛車(che)。
當它接入城市的交通網絡（通），它就成了(le)智慧交通的一個動態節(jie)點。
它的攝像頭和雷達數據，可以與路側單元的感知數據相互印證（感），共同描繪(hui)出超視距的路(lu)況信息。
車載AI可以與城市的交通大腦協同決策（智），規(gui)劃出全局最優的路(lu)線(xian)，甚(shen)至提前預(yu)定充(chong)電(dian)樁(zhuang)。
在這個過程中，它完成了出行、能源補給、信息娛樂等多種服務的價值交換（值）。
你看，這輛車不再是一個孤立的產品，它是一個活在龐大生態系統中的“超級智能體”。這，就是“跨域編排”的最終(zhong)圖(tu)景。
AIoT產業的終局(ju)之戰已(yi)經(jing)打響，而戰場已(yi)經(jing)徹底改變。
過去的競爭，是硬件驅動的，我們比拼的是誰的攝像頭更清晰，誰的芯片算力更強。而未來的競爭，是系統級和生態級的創新。比(bi)拼的(de)是誰能率(lv)先(xian)打(da)通數據、算(suan)力、算(suan)法、場景和服務的(de)全(quan)鏈(lian)路；是誰能構(gou)建一(yi)個讓開發者、用戶和合作伙伴都能共贏(ying)的(de)生(sheng)態。
國家政策中提到(dao)的(de)發展模型(xing)即服(fu)務（MaaS）、智能體即服(fu)務，正是對這一趨勢的(de)精(jing)準回應。價(jia)值鏈(lian)的(de)核(he)心，正在從硬件，不可逆(ni)轉地遷移到(dao)軟件、服(fu)務和(he)生態運營能力上(shang)。
我們身邊將會出現越來越多的冰淇淋機器人、咖啡師機器人。AIoT智能體將真正開始滲透到商業的每一個環節——從供應鏈，到制造端，到運營端，再到消費者觸點，AIoT智能終端正在貫通整個增長鏈條。
因此，我們今天的最后一個結論是：在AIoT的生態紀元，單打獨斗的英雄主義時代已經落幕，合縱連橫的生態構建者才能贏得未來。 我(wo)們的(de)身份，正在從(cong)產(chan)品制造商，轉變(bian)為生態(tai)建筑(zhu)師。
萬物智行：喚醒“AIoT原生智能體”的時刻到了
回(hui)顧我們今天的思想旅程。
我(wo)們看到了(le)(le)，物(wu)理(li)AI如(ru)(ru)何讓(rang)智(zhi)能(neng)體獲(huo)得“身(shen)體”；通(tong)信技術為它(ta)(ta)編織(zhi)了(le)(le)貫穿全身(shen)的“血脈(mo)”；多模態智(zhi)能(neng)如(ru)(ru)何賦(fu)予(yu)它(ta)(ta)敏銳的“感官”；機(ji)器支付又如(ru)(ru)何讓(rang)它(ta)(ta)擁有了(le)(le)獨立(li)的“錢(qian)包(bao)”；最終，在國家意志的推動下，這些獨立(li)的智(zhi)能(neng)體將如(ru)(ru)何走向“共生”。
所有這些趨勢，如百川歸海，最終都指向了同一個恢弘的終點，一個我們今天反復提及的詞——萬物智行。
什么是萬物智行？它不再僅僅是連接，也不再僅僅是計算。“智行”，意味著智能體，作為一個獨立的“物種”，開始在物理世界和數字世界中，自主地感知、決策、行動，乃至交易。
面對這樣一個(ge)波瀾壯闊、卻又充滿未知(zhi)的新時代(dai)，我們不禁(jin)要問(wen)：
方(fang)向在(zai)哪里？路徑在(zai)何方(fang)？機遇又在(zai)何處？
為了回答這些問題，智次方研究院耗費心血，為整個產業繪制了一份導航圖。現在，我非常榮幸地向大家展示——！
這張(zhang)圖(tu)譜的核(he)心，是(shi)我們對產業(ye)終局的推(tui)演。請允許我為大家解讀它(ta)的靈魂：
我們以通信與感知為堅實的大地，承載著萬物的數據之流；而在這片大地上，智能的創新與價值的創造，形成了一個永續循環的無限符號∞。這，就是我們提出的通、感、智、值一體化架構。
在對應的(de)圖(tu)譜報(bao)告中(zhong)，我們(men)首次(ci)系(xi)統性地(di)梳理出(chu)十大協同場景，從“車路(lu)云”到“空天地(di)”，它們(men)就是(shi)這(zhe)張(zhang)宏(hong)偉藍(lan)圖(tu)在現(xian)實世界中(zhong)的(de)生(sheng)動實踐。
所以，這張圖譜，不是一份研究的終點，而是我們共同邁向新時代的起點。它是一份邀請，邀請在座的每一位產業領袖、創新先鋒和生態伙伴，與我們一起，共同成為“萬物智行”時代的建筑師和領航者！
