近日，全國數據資源統(tǒng)計調查工作組發(fā)布了《全國數據資源調查報告（2024年）》，報告顯示，2024年全國數據資源規(guī)模加速增長，數據生產總量達到41.06ZB，同比增長25%；人均年度數據生產量約為31.31TB，同比增長25.17%。其中，智能家居、智能網聯汽車等智能設備數據增速位居前列，分別為51.43%、29.28%。

智能家居、智能網聯汽車等設備是典型的物聯網終端，在物聯網終端連接數快速增長、人工智能技術應用滲透率提升的背景下，智能物聯網（AIoT）成為主導，打破此前傳統(tǒng)應用場景，給用戶帶來突破性的體驗，同時產生的數據增速遠遠快于其他設備，成為海量數據資源增長的重要來源。

出貨量快速增長與智能應用加速，

推動物聯網為數據資源做出貢獻

物聯網已有數十年的發(fā)展歷史，當前數據資源價值化的探索持續(xù)深入，物聯網能夠帶來的海量數據得到高度重視。在很多場景中，單個物聯網終端的功能相對于智能手機來說比較單一，因此能夠產生的數據量小于智能手機。不過，物聯網終端出貨數量增速遠遠快于智能手機，同時人工智能技術的采用，對于數據的生成和使用大大超出原有的場景，使物聯網成為數據資源的主力之一。

一是出貨量規(guī)模持續(xù)快速增長，形成全方位數據來源觸點

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，全球消費物聯網設備數量將達到110億臺，每臺設備每天都在產生不同規(guī)模的數據。目前，家庭生活中各類場景均有智能化設備的助力，智能設備的數據采集功能又讓家庭生活幾乎所有觸點數據化，推動智能家居數據實現50%以上的增速。

當前，各類家庭智能化設備出貨實現快速增長。工信部數據顯示，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(jié)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%。各家電廠商公開信息顯示，家電類設備智能化比例較高，大部分家電具備了聯網功能。

根據市場調研機構Statista統(tǒng)計數據，2022年美國智能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年智能家居在中國家庭的滲透率為16.6%，即有8000多萬戶家庭采用了智能家居產品，預計到2028年中國智能家居的活躍用戶數將達到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能家居產品，占所有家庭戶的比例接近4成。

有了物聯網設備出貨量的規(guī)模效應，能為數據資源提供豐富的輸入。

二是人工智能應用加速，端邊云多側聯動加速數據生成和流動

大模型的爆火，促進各行業(yè)加速進入人工智能時代，物聯網也不例外，AIoT在擴展應用場景廣度深度的同時，通過終端—邊緣—平臺多側智能化協同，實現數據生成量快速增長，也推動數據的流動。

在沒有人工智能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數據收集設備，給人們帶來的體驗相對單一，產生的數據量的規(guī)模和增速都不會太高。目前，相關廠商開發(fā)了能夠進行端側訓練推理的芯片，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能的產品，繁榮端側人工智能生態(tài)。在這一過程中，終端能夠適配的場景大大擴展，生成的數據量也大幅提升。

在邊緣服務器上部署人工智能大模型，通過無線網絡向用戶提供即時服務以及更便利和可定制的體驗，用戶可以低延時和低資源消耗輕松地訪問和享受大模型服務，也那成為當前物聯網產業(yè)中一個重點布局的領域。在這種模式下，大模型服務提供商訓練的模型托管在邊緣服務器上，并持續(xù)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，用戶可以提交內容生成請求，并從供應商租用的邊緣服務器接收生成的內容，邊緣側數據生成和流動相對以往更為豐富。

物聯網平臺作為終端設備接入、開發(fā)、管理的中樞大腦，是人工智能能力核心的載體，平臺完善的功能、豐富的場景和數據顯得非常重要。目前，消費物聯網領域已形成了多個大型平臺，如海爾、美的等家電廠商依托自身家電產品和產業(yè)鏈資源，建立起接入數千萬設備的消費物聯網平臺；小米、涂鴉智能依托自身生態(tài)圈資源建立物聯網平臺，接入設備數量達到數億級。各類消費物聯網場景已引入了語音交互、手勢交互、智能感知、圖像識別、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，并促進數據量的增長。

AIoT的數據資源優(yōu)勢，

成為大模型應用落地的重點

AIoT形成的數據資源優(yōu)勢，為大模型的應用落地提供一個較好的實驗場。此前，咨詢機構IDC數據顯示，到2025年全球數據總量將達到163ZB，而物聯網設備生成的數據量預計將達到73.1ZB，已達到全球數據總量44%。其中智能汽車等強算力、大帶寬終端產生的數據尤為驚人，一輛智能網聯汽車每天就可能收集10TB的數據。海量的物聯網連接，未來產生的數據量可能超過互聯網，可以給人工智能大模型持續(xù)輸入“養(yǎng)料”去訓練。

物聯網廠商也積極擁抱大模型，充分發(fā)揮物聯網數據作用。以智能家居為例，此前，海爾發(fā)布了智慧家庭領域首個行業(yè)大模型HomeGPT，基于海爾智慧家庭、家電、家裝等領域多維度的數據，進行了億級家庭知識增強訓練。美的已發(fā)布了“美言大模型”，該模型具備智能感知、自然交互、自主決策等能力，支持全屋空氣、智慧烹飪、智慧洗護、智慧能源等 8 大業(yè)務系統(tǒng)，涵蓋了生活的多個方面。涂鴉智能發(fā)布其首個AI大模型Cube Al，在空間智能化方向，通過將GenAI能力融入空間場景，用戶能夠獲得生成式AI的設備功能與管理體驗、AI 驅動的智能場景體驗、或是場景分析與聯動方案推薦。

隨著DeepSeek的爆火，智能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，提升用戶互動體驗。

海外一家物聯網平臺負責人曾經撰文指出，生成式人工智能和物聯網的結合有可能重塑未來的技術并推動前所未有的創(chuàng)新，這其中很多場景借助的是物聯網形成的海量數據。

主要表現在

01

架創(chuàng)造新的物聯網設備

例如開發(fā)出新的具備更高自然語言處理能力的智能助理，這些設備將能夠理解并響應人類的命令和查詢，改變我們與技術互動的方式。

02

增強用戶交互方式

雖然手勢識別和語音命令已經在不少物聯網場景中采用，但生成式人工智能可能驅動這些新的交互方式能力進一步強化，使交互更加直觀和易用，從而改善用戶體驗。

03

提高安全性和可靠性

生成式人工智能可以協助開發(fā)物聯網網絡的高級安全措施，有效緩解網絡威脅，確保數據隱私；同時，通過生成合成數據來訓練異常檢測模型，大模型可以幫助實時識別和防止安全漏洞。

04

推動物聯網接入更普惠化

生成式人工智能有潛力通過使物聯網設備更加實惠和更易于訪問，幫助彌合數字鴻溝，并讓更多人受益于智能物聯網連接帶來的紅利。

《全國數據資源調查報告（2024年）》預測，預計2025年全國數據生產總量有望突破50ZB，AI計算機的普及應用與AI服務器性能的快速提升，推動數據資源結構持續(xù)優(yōu)化，計算數據、合成數據將超過影音視聽、監(jiān)測攝像等數據，無人駕駛、具身智能、低空經濟等戰(zhàn)略性新興產業(yè)和未來產業(yè)的數據資源規(guī)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終端將成為數據資源來源的另一主力。

本文作者：趙小飛

本文來源：物聯網智庫