AIoT裝置資料規模增速位居前列，物聯網成為資料資源增長的主力？

作者：趙小飛

物聯網智庫原創

近日，全國資料資源統計調查工作組釋出了《全國資料資源調查報告（2024年）》，報告顯示，2024年全國資料資源規模加速增長，資料生產總量達到41.06ZB，同比增長25%；人均年度資料生產量約為31.31TB，同比增長25.17%。其中，智慧家居、智慧網聯汽車等智慧裝置資料增速位居前列，分別為51.43%、29.28%。

智慧家居、智慧網聯汽車等裝置是典型的物聯網終端，在物聯網終端連線數快速增長、人工智慧技術應用滲透率提升的背景下，智慧物聯網（AIoT）成為主導，打破此前傳統應用場景，給使用者帶來突破性的體驗，同時產生的資料增速遠遠快於其他裝置，成為海量資料資源增長的重要來源。

出貨量快速增長與智慧應用加速，推動物聯網為資料資源做出貢獻

物聯網已有數十年的發展歷史，當前資料資源價值化的探索持續深入，物聯網能夠帶來的海量資料得到高度重視。在很多場景中，單個物聯網終端的功能相對於智慧手機來說比較單一，因此能夠產生的資料量小於智慧手機。不過，物聯網終端出貨數量增速遠遠快於智慧手機，同時人工智慧技術的採用，對於資料的生成和使用大大超出原有的場景，使物聯網成為資料資源的主力之一。

一是出貨量規模持續快速增長，形成全方位資料來源觸點

消費物聯網是人們日常接觸較多的物聯網場景，預計2025年底，全球消費物聯網裝置數量將達到110億臺，每臺裝置每天都在產生不同規模的資料。目前，家庭生活中各類場景均有智慧化裝置的助力，智慧裝置的資料採集功能又讓家庭生活幾乎所有觸點資料化，推動智慧家居資料實現50%以上的增速。

當前，各類家庭智慧化裝置出貨實現快速增長。工信部資料顯示，2024年1－12月，全國家用電冰箱產量10395.7萬臺，同比增長8.3%；房間空氣調節器產量26598.4萬臺，同比增長9.7%；家用洗衣機產量11736.5萬臺，同比增長8.8%。各家電廠商公開資訊顯示，家電類裝置智慧化比例較高，大部分家電具備了聯網功能。

根據市場調研機構Statista統計資料，2022年美國智慧家居在家庭中的滲透率已達到43.8%，到2028年這一滲透率將高達75.1%。中國市場方面，2022年智慧家居在中國家庭的滲透率為16.6%，即有8000多萬戶家庭採用了智慧家居產品，預計到2028年中國智慧家居的活躍使用者數將達到1.91億戶，這意味著有1.91億戶家庭在日常生活中都將高頻率使用智慧家居產品，佔所有家庭戶的比例接近4成。

有了物聯網裝置出貨量的規模效應，能為資料資源提供豐富的輸入。

二是人工智慧應用加速，端邊雲多側聯動加速資料生成和流動

大模型的爆火，促進各行業加速進入人工智慧時代，物聯網也不例外，AIoT在擴充套件應用場景廣度深度的同時，透過終端—邊緣—平臺多側智慧化協同，實現資料生成量快速增長，也推動資料的流動。

在沒有人工智慧加持的消費物聯網場景，終端更多的功能是作為一個被動的感知和資料收集裝置，給人們帶來的體驗相對單一，產生的資料量的規模和增速都不會太高。目前，相關廠商開發了能夠進行端側訓練推理的晶片，實現大模型下沉至終端，不少物聯網模組、終端廠商推出了具有端側智慧的產品，繁榮端側人工智慧生態。在這一過程中，終端能夠適配的場景大大擴充套件，生成的資料量也大幅提升。

在邊緣伺服器上部署人工智慧大模型，透過無線網路向用戶提供即時服務以及更便利和可定製的體驗，使用者可以低延時和低資源消耗輕鬆地訪問和享受大模型服務，也那成為當前物聯網產業中一個重點佈局的領域。在這種模式下，大模型服務提供商訓練的模型託管在邊緣伺服器上，並持續維護和更新，以確保模型在生成高質量內容方面保持準確和有效，使用者可以提交內容生成請求，並從供應商租用的邊緣伺服器接收生成的內容，邊緣側資料生成和流動相對以往更為豐富。

物聯網平臺作為終端裝置接入、開發、管理的中樞大腦，是人工智慧能力核心的載體，平臺完善的功能、豐富的場景和資料顯得非常重要。目前，消費物聯網領域已形成了多個大型平臺，如海爾、美的等家電廠商依託自身家電產品和產業鏈資源，建立起接入數千萬裝置的消費物聯網平臺；小米、塗鴉智慧依託自身生態圈資源建立物聯網平臺，接入裝置數量達到數億級。各類消費物聯網場景已引入了語音互動、手勢互動、智慧感知、影像識別、視覺定位等能力，大型消費物聯網平臺在這些方面有了長時間積累，相關能力不斷迭代，大模型技術的應用則進一步提升客戶體驗，並促進資料量的增長。

AIoT的資料資源優勢，成為大模型應用落地的重點

AIoT形成的資料資源優勢，為大模型的應用落地提供一個較好的實驗場。此前，諮詢機構IDC資料顯示，到2025年全球資料總量將達到163ZB，而物聯網裝置生成的資料量預計將達到73.1ZB，已達到全球資料總量44%。其中智慧汽車等強算力、大頻寬終端產生的資料尤為驚人，一輛智慧網聯汽車每天就可能收集10TB的資料。海量的物聯網連線，未來產生的資料量可能超過網際網路，可以給人工智慧大模型持續輸入“養料”去訓練。

物聯網廠商也積極擁抱大模型，充分發揮物聯網資料作用。以智慧家居為例，此前，海爾釋出了智慧家庭領域首個行業大模型HomeGPT，基於海爾智慧家庭、家電、家裝等領域多維度的資料，進行了億級家庭知識增強訓練。美的已釋出了“美言大模型”，該模型具備智慧感知、自然互動、自主決策等能力，支援全屋空氣、智慧烹飪、智慧洗護、智慧能源等 8 大業務系統，涵蓋了生活的多個方面。塗鴉智慧釋出其首個AI大模型Cube Al，在空間智慧化方向，透過將GenAI能力融入空間場景，使用者能夠獲得生成式AI的裝置功能與管理體驗、AI 驅動的智慧場景體驗、或是場景分析與聯動方案推薦。

隨著DeepSeek的爆火，智慧家居廠商也紛紛入局。今年以來，華為小藝助手、百度旗下小度、小米的“超級小愛”、居然智家等均搭載了DeepSeek模型，提升使用者互動體驗。

海外一家物聯網平臺負責人曾經撰文指出，生成式人工智慧和物聯網的結合有可能重塑未來的技術並推動前所未有的創新，這其中很多場景藉助的是物聯網形成的海量資料。主要表現在：

一是創造新的物聯網裝置：例如開發出新的具備更高自然語言處理能力的智慧助理，這些裝置將能夠理解並響應人類的命令和查詢，改變我們與技術互動的方式。

二是增強使用者互動方式：雖然手勢識別和語音命令已經在不少物聯網場景中採用，但生成式人工智慧可能驅動這些新的互動方式能力進一步強化，使互動更加直觀和易用，從而改善使用者體驗。

三是提高安全性和可靠性：生成式人工智慧可以協助開發物聯網網路的高階安全措施，有效緩解網路威脅，確保資料隱私；同時，透過生成合成資料來訓練異常檢測模型，大模型可以幫助即時識別和防止安全漏洞。

四是推動物聯網接入更普惠化：生成式人工智慧有潛力透過使物聯網裝置更加實惠和更易於訪問，幫助彌合數字鴻溝，並讓更多人受益於智慧物聯網連線帶來的紅利。

《全國資料資源調查報告（2024年）》預測，預計2025年全國資料生產總量有望突破50ZB，AI計算機的普及應用與AI伺服器效能的快速提升，推動資料資源結構持續最佳化，計算資料、合成數據將超過影音視聽、監測攝像等資料，無人駕駛、具身智慧、低空經濟等戰略性新興產業和未來產業的資料資源規模將保持高速增長。這些領域也是廣泛部署AIoT的領域，可以說AIoT終端將成為資料資源來源的另一主力。