AI 驱动下物联网行业迎来革新。
物联网产业链主要包括感知识别层、网络传输层、平台管理层、应用服务层四部分。①感知识别层可以对物理世界进行感知、识别和信息数据采集，涉及芯片、传感器、感知设备的研发及制造，市场格局高度集中，传感器芯片进口依赖较为严重，代表企业包括瑞芯微、全志科技、泰凌微、翱捷科技等；②网络传输层能对感知识别层的数据进行高效率、低消耗地传送，主要包括通信组模、通信网络及基础通信设施，市场格局较为集中，代表企业包括广和通、移远通信、美格智能、孩子王等；③平台管理层是连接感知层和应用层的桥梁，其中物联网平台包括连接管理平台 CMP、设备管理平台 DMP、应用使能平台AEP 和业务分析平台BAP，系统和软件则可以让物联网设备有效的运行；④应用服务层主要指各类智能终端硬件，以及系统集成应用服务，用户根据平台层汇集处理完的数据，对终端进行远程监控、控制和管理，实现物联网的价值，当前随着 AI 渗透加速，物联网应用再次迎来蓬勃发展。
变革1：大模型发展带来的数据处理方式质变。 AI 的发展经过长期在算法、算力、数据方面的量变积累，质变时刻已经到来。大模型通过多模态融合能力（文本、图像、语音的综合分析）和机器学习框架，可对数据进行深度清洗、关联性挖掘及语义理解，将 AI 从以模型为主转变为以数据为中心。在大模型时代，特征工程和模型层面的变动已无需过多关注，数据的治理成为更重要的环节，即通过有效的数据管理和迭代使数据发挥更大的价值。优质的数据具备覆盖范围广、维度多样、时效性强、精度高以及合规性好等特点，如物联网设备会产生海量异构数据（如传感器数据、视频流、语音指令等），但传统 AI 模型难以高效处理非结构化数据，但大语言模型因其强大建模能力和良好泛化能力，为相关数据治理技术带来重大革新契机。
变革 2：模型轻量化技术的突破带动边缘计算范式革新，使本地化AI 部署成为可能。模型轻量化技术不断突破。①模型网络架构不断创新，从最初主流的Transformer 到后来的混合专家模型（MoE）和状态空间模型（SSM）并存，大模型开发过程中的计算开销和功耗不断降低；②知识蒸馏技术成为开发高效小模型的关键，通过将复杂的教师模型的知识迁移到更小的学生模型中，显著减少了模型的参数量和计算量、简化训练过程、降低占用空间，让资源受限的设备部署模型成为可能；③量化、压缩、剪枝等优化和部署技术进一步推动模型向小，可以显著降低模型的计算和存储需求，同时保持较高的性能。2025 年1 月20 日发布的开源推理模型 DeepSeek-R1，性能超越 OpenAI o1 模型，运用强化学习框架与蒸馏技术，训练成本控制在 OpenAI 同类模型的 1/20。 模型向小已成为发展必然。基于底层架构和技术层面的创新进步，小模型的能力正在趋近、甚至可以超越体量大得多的前沿大模型，推动高质量生成式 AI 模型激增。根据EpochAI 数据，2024 年发布的 AI 模型中，千亿规模以下的模型占比超 75%，成为主流。GPQA基准测试中，基于通义千问模型和 Llama 模型的 DeepSeek 蒸馏版本取得了与GPT-4o、Claude 3.5Sonnet 和GPT-o1 mini 等类似或更高的表现。
DeepSeek 开辟物联网本地化推理新时代。R1 多阶段蒸馏策略结合了动态权重分配、特征对齐增强和渐进式蒸馏三大关键技术，参数量大幅削减的同时，降低内存占用、提高推理速度，带来了性能和成本的革命性提升。①延迟大幅降低，通过 InfiniBand 和NVLink 技术，通信延迟降低 40%；②体积缩小，模型体积可从 700GB 降至 7GB，可直接部署于边缘设备（如手机、IoT 终端）；③能耗优化，1.2B 模型在骁龙 888 芯片上运行功耗<500mW，续航提升3倍。模型在边缘设备部署成为可能，实现本地化推理延迟降低至毫秒级，减少对云端的依赖，推动物联网从“数据采集”向“实时决策”跃迁。
变革 3：开发效率迎来革命性提升。 大模型技术为传统研发模式效能的提升带来新机遇。传统软件开发中，编码、方案设计、需求分析分别占据工作时间的 25-35%、15-20%、10-15%，大模型工具链可快速编写代码，缩短开发周期。谷歌在代码自增长工具中集成大模型，使其能够辅助完成自动导入包、自动生成构造函数等重复性工作；微软开发出基于大模型的自动测试工具，发现错误率和测试覆盖率方面超越了人工编写的测试用例；腾讯云 AI 代码助手已渗透腾讯集团超80%的开发岗员工，整体编码时间平均缩短 40%以上，AI 生成代码占比超三成，研发提效超16%，累计服务数十万开发者用户。
变革 4：高算力模组的快速发展促进端侧 AI 与边缘计算融合。随着 AI 技术的普及，物联网模组也从基础通信功能向高算力、智能化方向发展。高算力模组成为行业关注的焦点，尤其聚焦于 5G+AIoT 的智能车载设备、工业手持终端、智能网关等应用场景。移远通信 SG885G-WF 模组，搭载高通 QCS8550 平台，具备高达48TOPS的综合算力，可为方案功能的实现提供充足的算力支持。3 月 4 日，美格智能重磅发布基于骁龙®8至尊版移动平台的高算力 AI 模组 SNM980，支持 Wi-Fi 7，拥有出色的AI 性能和多媒体能力，为广泛客户提供跨时代的超强算力。
