從去年(nian)年(nian)末到(dao)現(xian)在，我們看到(dao)了(le)端側AI應用在越(yue)來越(yue)多場景出(chu)現(xian)，端側AI將傳統(tong)AIoT應用里(li)的(de)“感知-通信(xin)-決策-執行(xing)”閉環壓縮(suo)到(dao)一(yi)臺(tai)終端設備之內，讓(rang)AIoT第一(yi)次擁有了(le)“現(xian)場決策權”，這(zhe)是以往產業(ye)不曾有過的(de)決策權下(xia)沉現(xian)象。
從IoT階段的“連接”到AIoT階段的“智能”，端側AI的出現讓AIoT終端節點開始能夠享受AI技術紅利，將整個產業的智能程度領向更高的層級。端側AI的崛起固然可以歸因于解決了“時延、隱私、帶寬”三大痛點，卻容易讓我們忽視一個更本質的問題：AI技術紅利也只有向邊緣端側節點全面滲透，AIoT才能跳出“物聯網+云(yun)端(duan)AI”簡單的(de)(de)加法(fa)邏(luo)輯(ji)，催生(sheng)出(chu)新的(de)(de)產(chan)業邏(luo)輯(ji)。
端側AI，給AIoT產業帶來的，不是一次簡單的技術升級，而是一場徹底的產業邏輯重構與價值鏈再分配。端側AI的落地將使AIoT從“數據回傳—云端決策—指令下發”的線性流程，升級為“現場感知—實時決策—智能服務”的閉環系統，從而觸發設備形態、商業模式、產業分工和價值分配的重構。
設(she)備(bei)形(xing)態(tai)重構：從“傳感+通(tong)信”設(she)備(bei)形(xing)態(tai)到“自主決(jue)策”智能設(she)備(bei)角(jiao)色
商業模(mo)式重構：從“賣硬(ying)件＋云平(ping)臺(tai)”到“場景定義硬(ying)件下(xia)的智能服務訂閱(yue)”模(mo)式
產業分工重構：從“芯片-模組-終端-云”鏈式分工到“端云協同、軟硬一體(ti)”網(wang)狀生態
價值(zhi)分(fen)配重構：利潤中心從云端向邊(bian)緣側(ce)(ce)和終端側(ce)(ce)遷移(yi)
AIoT產業正站在(zai)AI技術推動下的(de)新節點(dian)上(shang)，端側(ce)AI是AIoT深化AI概(gai)念(nian)、完成蛻(tui)變的(de)關鍵鑰匙。本文將從(cong)這四個重(zhong)構出發，通過四個追問把“四重(zhong)重(zhong)構”抽(chou)絲剝繭(jian)，看(kan)看(kan)端側(ce)AI崛起背景(jing)下AIoT產業變革(ge)真正的(de)深水區在(zai)哪(na)里(li)。
硬件角色重構，智能決策權下沉的背后邏輯
我們可以將(jiang)IoT的(de)(de)(de)(de)(de)核(he)心理(li)解為(wei)連接，解決萬物相連的(de)(de)(de)(de)(de)底層通(tong)信傳輸問題，即通(tong)過傳感器、RFID、通(tong)信模組(zu)等技(ji)術，將(jiang)物理(li)世(shi)界的(de)(de)(de)(de)(de)設(she)備(bei)、環境、數據(ju)接入網(wang)絡，實現(xian)感知到通(tong)信傳輸的(de)(de)(de)(de)(de)基礎閉環。但此時的(de)(de)(de)(de)(de)物聯網(wang)僅(jin)僅(jin)是“數據(ju)管道”，價值局限于“連接＋指令傳輸”。眾多終端設(she)備(bei)形態在這里被定義為(wei)“單一的(de)(de)(de)(de)(de)數據(ju)采集節點”。
AIoT是傳(chuan)統物聯(lian)網(wang)的(de)(de)“智能(neng)升級(ji)”，在(zai)此前升級(ji)階(jie)(jie)段，云端(duan)AI技(ji)術的(de)(de)引入讓物聯(lian)網(wang)具備(bei)了數(shu)據解讀能(neng)力(li)，能(neng)對物聯(lian)網(wang)設備(bei)上傳(chuan)的(de)(de)海量(liang)數(shu)據進行分析生成決策。但這一(yi)階(jie)(jie)段的(de)(de)AIoT依賴(lai)云端(duan)算力(li)，實時(shi)性差、帶寬(kuan)成本高、隱私風險大。終端(duan)設備(bei)形態仍然固定在(zai)“數(shu)據采(cai)集節(jie)點(dian)”角色(se)里，是一(yi)套“采(cai)集節(jie)點(dian)＋物聯(lian)網(wang)傳(chuan)輸底座+云端(duan)AI”簡單的(de)(de)AIoT加法邏輯。
端(duan)(duan)側AI的(de)(de)(de)落(luo)地，讓傳感(gan)器、執行器等(deng)終端(duan)(duan)側的(de)(de)(de)設(she)(she)備(bei)(bei)形(xing)態不(bu)再局限于數據入口這一角色，這些物聯網(wang)設(she)(she)備(bei)(bei)硬件(jian)不(bu)斷升級以支持端(duan)(duan)側AI模型運行。算(suan)力升級帶(dai)來(lai)的(de)(de)(de)處理能(neng)力提(ti)升與端(duan)(duan)側模型給予的(de)(de)(de)智能(neng)決策權(quan)下沉讓這些原本定位(wei)單一的(de)(de)(de)物聯網(wang)設(she)(she)備(bei)(bei)從“被動(dong)觀察者”變為“主動(dong)決策者”，設(she)(she)備(bei)(bei)形(xing)態在這一階段終于發生(sheng)變化，迎(ying)來(lai)重(zhong)構。這種設(she)(she)備(bei)(bei)形(xing)態與意義的(de)(de)(de)重(zhong)構，讓數據在端(duan)(duan)側的(de)(de)(de)價值被持續挖掘，在模型的(de)(de)(de)配合下，AIoT從感(gan)知(zhi)環(huan)節開(kai)始就實現了智能(neng)化，這是設(she)(she)備(bei)(bei)形(xing)態重(zhong)構帶(dai)來(lai)的(de)(de)(de)完全不(bu)同(tong)于以往(wang)的(de)(de)(de)定位(wei)與意義。
不論是模型下沉后的算法加持，還是本地處理能力的躍升，算力的突破實實在在帶來了新格局，這里拋出第一個追問：端側AI時代設備形態的重構，為什么突破點不是“算力”，或者說不僅僅只是算力？ 個人認為，端側AI的(de)(de)核心(xin)需求是(shi)“精準完成特(te)定任(ren)務”，用恰(qia)當(dang)的(de)(de)算力(li)(li)恰(qia)當(dang)的(de)(de)功(gong)耗(hao)(hao)以最具(ju)性價比(bi)(bi)的(de)(de)方(fang)式完成特(te)定功(gong)能，而非追(zhui)求通(tong)用算力(li)(li)。對(dui)于AIoT設備來說，也是(shi)如此，表面看，芯(xin)片TOPS數(shu)年年翻番(fan)，實(shi)質上AIoT設備對(dui)功(gong)耗(hao)(hao)的(de)(de)敏感度呈指數(shu)級上升——1 mA的(de)(de)差(cha)異就能讓續航(hang)天差(cha)地別，功(gong)耗(hao)(hao)-算力(li)(li)比(bi)(bi)的(de)(de)突破才是(shi)設備形態重構的(de)(de)真(zhen)正推力(li)(li)。
以端(duan)側AI為代表(biao)的(de)AIoT場(chang)景(jing)，絕(jue)大(da)部(bu)分都存(cun)在(zai)(zai)物理定律與(yu)場(chang)景(jing)剛需(xu)的(de)雙重制約，在(zai)(zai)能量約束場(chang)景(jing)束縛下最大(da)化(hua)有(you)效智能才是(shi)設備形(xing)態(tai)重構追求(qiu)的(de)目(mu)標，當(dang)電池容量、散熱(re)空間、法規安全限值全部(bu)卡(ka)死的(de)時候，功耗(hao)-算力比是(shi)唯一(yi)可優化(hua)的(de)自由度。所(suo)以說能效預(yu)算才是(shi)真正的(de)硬預(yu)算，算力只是(shi)可支配變量。
設備(bei)形態(tai)與(yu)定(ding)(ding)位的(de)重構(gou)，意味著誰(shui)在(zai)這條能效曲(qu)線上多擠出一點優(you)勢，誰(shui)就獲得(de)“定(ding)(ding)義場(chang)景設備(bei)”的(de)優(you)先權(quan)，也能提(ti)前鎖定(ding)(ding)未來(lai)的(de)設備(bei)形態(tai)。可以(yi)說，“功耗(hao)-算力(li)比”既是技術參數，也是終端智能權(quan)力(li)的(de)前置條款。
隨著AIoT載體的(de)(de)(de)變化，以及(ji)模(mo)型(xing)(xing)賦能(neng)(neng)下(xia)服務功能(neng)(neng)的(de)(de)(de)多元化，深度綁定(ding)應用場景(jing)(jing)的(de)(de)(de)端側設備在(zai)垂類(lei)模(mo)型(xing)(xing)的(de)(de)(de)賦能(neng)(neng)下(xia)，能(neng)(neng)提供(gong)長期(qi)定(ding)制化的(de)(de)(de)持(chi)續智能(neng)(neng)服務，過(guo)去(qu)企(qi)業靠一次(ci)性售賣傳感+通信(xin)等設備，加上(shang)云平(ping)臺的(de)(de)(de)服務盈利，向“場景(jing)(jing)定(ding)義(yi)硬件下(xia)的(de)(de)(de)智能(neng)(neng)服務訂閱”模(mo)式(shi)改變。
這里拋出第二個追問：商業模式重構到底重構出了怎樣的盈利邏輯？
端(duan)側AI讓AI下沉，讓算法在終(zhong)端(duan)內具備了“可計價(jia)性”，終(zhong)端(duan)在傳統(tong)盈利(li)模式中的(de)(de)(de)“硬件溢價(jia)”不再是主要的(de)(de)(de)盈利(li)手段(duan)。正(zheng)(zheng)如《 重新(xin)定義”終(zhong)端(duan)”:端(duan)側AI硬件為(wei)何是大(da)(da)模型之(zhi)后的(de)(de)(de)第二戰(zhan)場?》中所(suo)言(yan)，如果說大(da)(da)模型是新(xin)一(yi)代智能(neng)的(de)(de)(de)“大(da)(da)腦”，那么硬件就是它們(men)的(de)(de)(de)“身體”與“接(jie)口”。誰(shui)掌握(wo)了用戶的(de)(de)(de)入(ru)口，誰(shui)就掌握(wo)了數據、反饋、互動與生態構建的(de)(de)(de)主動權。端(duan)側AI硬件，正(zheng)(zheng)站在技術演化與人機(ji)關系重構的(de)(de)(de)交匯點，成為(wei)AI產業鏈的(de)(de)(de)“新(xin)入(ru)口”、數據循環(huan)的(de)(de)(de)“新(xin)起點”、以及(ji)平臺生態的(de)(de)(de)“物理錨點”。
隨著端側AI的發展，AIoT逐步轉向場景定義硬件時代，硬件可能以接近成本價銷售，甚至訂閱服務送終端硬件，盈利重心轉移到“可計價性”的智能服務上。絕大多數用戶也會更愿意為享受智能服務的“結果”而非AIoT場景“物料”付費。
“場(chang)景定義硬件下的智(zhi)能服務訂閱”模式是(shi)持續性的，這種重構把傳統一次(ci)性交易變成長尾收入，通過技術不(bu)斷(duan)復利。同時個性化的數據(ju)資產，在隱私安(an)全合規的前(qian)提下也能讓用戶生態壁(bi)壘(lei)更加牢固。
產業分工與價值重組，AIoT變革深水區即是轉折點
過去(qu)AIoT產(chan)(chan)業鏈是(shi)一(yi)(yi)條偏向(xiang)于單向(xiang)價(jia)值傳(chuan)遞的(de)鏈條，每一(yi)(yi)產(chan)(chan)業鏈環(huan)(huan)節(jie)只需對下(xia)游負責(ze)，各司其職邊界清晰。端(duan)側(ce)AI崛起后，場景數據在設備端(duan)實時閉環(huan)(huan)，算法(fa)必須隨硬(ying)件協同進化，于是(shi)原本(ben)垂直的(de)產(chan)(chan)業鏈被拉成(cheng)一(yi)(yi)個“端(duan)云協同、軟(ruan)硬(ying)一(yi)(yi)體”的(de)網狀生態。
這里拋出第三個追問：產業分工從鏈式到網狀，阻力與突破點在哪里？
鏈式分工中(zhong)(zhong)產業鏈各環節各司其職，角色是相(xiang)對(dui)固定(ding)的(de)(de)，其利(li)潤分配也按(an)照產業鏈位置相(xiang)對(dui)固化(hua)，而網狀生態中(zhong)(zhong)，邊緣側和終端側價值的(de)(de)提升沖(chong)擊了原(yuan)有格(ge)局。阻力正是來源于舊格(ge)局與(yu)新格(ge)局重(zhong)構過(guo)渡中(zhong)(zhong)的(de)(de)各個角色分工的(de)(de)重(zhong)新擬(ni)定(ding)與(yu)利(li)益(yi)分配的(de)(de)再談判成本。
傳(chuan)統產業鏈(lian)上的(de)(de)企業多(duo)為(wei)專(zhuan)精(jing)向的(de)(de)，如模(mo)組廠(chang)商擅長硬件集(ji)成(cheng)，云廠(chang)商擅長算力(li)(li)調度(du)，但網(wang)狀生(sheng)態要求企業具備(bei)“軟硬協同(tong)”能力(li)(li)，模(mo)組廠(chang)商需要布局(ju)AI模(mo)型優(you)化與(yu)工程化設計(ji)，芯片廠(chang)商需面向場(chang)景需求進行參考設計(ji)，終端廠(chang)商也需要根據(ju)落地方案(an)定義具體模(mo)型功能與(yu)硬件標(biao)準(zhun)。這種協同(tong)是必然趨勢，在AIoT的(de)(de)新階段里當智能下(xia)沉現場(chang)決策成(cheng)為(wei)核心，數據(ju)、算力(li)(li)、算法(fa)三者必須在同(tong)一迭代周期(qi)內協同(tong)優(you)化，任何層級(ji)的(de)(de)滯后都會(hui)拉長落地應用周期(qi)，導致產業鏈(lian)角色競(jing)爭力(li)(li)喪失(shi)。
阻力來(lai)源也(ye)正是(shi)產業鏈(lian)上下(xia)游需(xu)錨定(ding)的(de)突破點，既然產業分工從“按上下(xia)游固定(ding)分配”轉向“圍繞場景應(ying)用的(de)協(xie)同”，那(nei)么誰(shui)(shui)能(neng)把端側(ce)AI四要素“芯、模、端、智”耦合成(cheng)最小最具效率的(de)迭代單(dan)元，那(nei)誰(shui)(shui)就能(neng)在(zai)這場談判中占據(ju)主動。
上述三個重構方向讓價值分配的重構路線清晰可見，AIoT產業在端側AI的帶動下其價值中心從云端向邊緣側和終端側遷移。這里拋出第四個追問：當價值分配向邊緣側遷移，誰將成為現階段新生態“受益者”？
在端(duan)側(ce) AI 崛(jue)起前，AIoT的(de)(de)(de)價(jia)值創造(zao)依賴 “云(yun)端(duan)算力 + 數(shu)據(ju)集(ji)中處理”，硬件不(bu)占據(ju)主導(dao)權，價(jia)值分配向云(yun)端(duan)傾斜。端(duan)側(ce)AI的(de)(de)(de)突(tu)破，讓硬件成(cheng)為智能生態的(de)(de)(de)物理入(ru)口(kou)，成(cheng)為智能體的(de)(de)(de)物理載體，，首(shou)當其(qi)沖的(de)(de)(de)AI硬件正成(cheng)為連接(jie)算法與人、鏈接(jie)模型與生態的(de)(de)(de)下一場(chang)決戰(zhan)前線，是各方爭奪的(de)(de)(de)核心(xin)。掌(zhang)握硬件定(ding)義權，就能鎖定(ding)細分場(chang)景下的(de)(de)(de)高價(jia)值數(shu)據(ju)入(ru)口(kou)，硬件定(ding)義者成(cheng)為價(jia)值遷(qian)移后的(de)(de)(de)首(shou)要受益者。
細分(fen)到(dao)具體場(chang)景(jing)具體應(ying)用(yong)的(de)(de)(de)垂類模型(xing)能力廠商也(ye)將獲得新生態的(de)(de)(de)青睞(lai)，憑借專屬(shu)場(chang)景(jing)的(de)(de)(de)智(zhi)能封裝(zhuang)能力，對行業(ye)Know-how被(bei)轉化為輕(qing)量化AI模型(xing)，同時場(chang)景(jing)專屬(shu)的(de)(de)(de)高(gao)質量數據讓這些模型(xing)價(jia)值進一步提升，既(ji)解決通用(yong)大模型(xing)在終端(duan)場(chang)景(jing)的(de)(de)(de)能力過剩，又能彌補通用(yong)模型(xing)在場(chang)景(jing)精(jing)度上(shang)的(de)(de)(de)不足。垂直領域的(de)(de)(de)智(zhi)能能力供應(ying)商在新生態里的(de)(de)(de)機(ji)會窗口也(ye)相(xiang)當明確。
寫在最后
端(duan)(duan)側AI帶來的(de)顛(dian)覆，遠不止在于(yu)讓終端(duan)(duan)設備更聰明這一(yi)(yi)表象(xiang)，它讓智能(neng)決策(ce)權(quan)下(xia)沉，讓智能(neng)可以被(bei)私有、被(bei)量(liang)化、被(bei)計價(jia)。傳統AIoT在這一(yi)(yi)顛(dian)覆性變革下(xia)終于(yu)跳(tiao)出“物聯網+云(yun)端(duan)(duan)AI”簡(jian)單加法邏輯，催生出新的(de)智能(neng)應用(yong)范式。而這一(yi)(yi)變革過程中(zhong)，設備形態(tai)、商業(ye)(ye)(ye)模式、產業(ye)(ye)(ye)分工和(he)價(jia)值分配重構里的(de)深水(shui)區(qu)，亦是行業(ye)(ye)(ye)邏輯重塑的(de)關(guan)鍵轉(zhuan)折點。
