作者：彭昭（智次方創(chuàng)始人、云和資本聯(lián)合創(chuàng)始合伙人）
這是我的第359篇專(zhuān)欄文章。
最近，全球科技行業(yè)的焦點(diǎn)無(wú)疑落在了DeepSeek引發(fā)的熱潮之上。幾乎在一夜之間，全球市場(chǎng)對(duì)中國(guó)AI大模型及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的態(tài)度發(fā)生了180度轉(zhuǎn)變——從此前的“過(guò)度悲觀”瞬間跳躍至“極度樂(lè)觀”，2025也似乎成為中美AI對(duì)決元年。
德意志銀行和高盛等國(guó)際投行更是紛紛預(yù)測(cè)，不僅僅是DeepSeek，2025年將成為中國(guó)企業(yè)在全球AI競(jìng)爭(zhēng)中崛起的關(guān)鍵一年。然而，這并非外資投行第一次高調(diào)看好中國(guó)企業(yè)。我們需要保持清醒，避免被短期的市場(chǎng)情緒裹挾。
現(xiàn)實(shí)是，我們AI產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程仍處于起步階段，距離真正的規(guī)模化落地，還有漫長(zhǎng)的道路要走。當(dāng)前的市場(chǎng)情緒雖然熱烈，但更重要的是探討AI如何真正推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，創(chuàng)造長(zhǎng)期價(jià)值。
在這場(chǎng)AI產(chǎn)業(yè)化變革中，物聯(lián)網(wǎng)IoT將成為核心驅(qū)動(dòng)力，引領(lǐng)AI技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向千行百業(yè)的實(shí)際應(yīng)用。根據(jù)IoT Analytics預(yù)測(cè)，全球2025年物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)將超過(guò)270億，廣泛存在的物聯(lián)網(wǎng)終端能夠感知海量數(shù)據(jù)，為AI應(yīng)用提供67%-72%的數(shù)據(jù)支撐。
可以確定的是，DeepSeek的突破將加速AIoT從1.0的“萬(wàn)物互聯(lián)”邁向2.0的“萬(wàn)物智聯(lián)”，進(jìn)而推動(dòng)AI在產(chǎn)業(yè)中的深度應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)更為徹底的智能化變革。
AIoT 1.0的核心價(jià)值在于“連接”——即讓設(shè)備能夠互相通信、數(shù)據(jù)互通，AIoT 2.0的核心價(jià)值在于“智能”——即讓設(shè)備不僅能感知世界，還能自主決策、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)，并持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)化。
在這一過(guò)程中，DeepSeek及其背后的AI大模型技術(shù)將成為關(guān)鍵變量。其影響不僅僅體現(xiàn)在提升數(shù)據(jù)處理能力，更在于推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的閉環(huán)智能——即從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集數(shù)據(jù)，AI模型深度挖掘價(jià)值，最終反哺物理世界的優(yōu)化與決策。
這一閉環(huán)的實(shí)現(xiàn)，將帶來(lái)AI產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的質(zhì)變，加速朝著“人工智能+”千行百業(yè)的方向升級(jí)。
因此在今天的文章中，我們將一起探索：
DeepSeek如何加速AIoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展？
AIoT的哪些具體場(chǎng)景將率先實(shí)現(xiàn)突破？
中國(guó)AIoT企業(yè)如何在全球競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先機(jī)？
DeepSeek加速“硬件覺(jué)醒”，催化“萬(wàn)物智聯(lián)”
近年來(lái)，小型、低成本、高效能的開(kāi)放AI模型正在重塑人工智能的創(chuàng)新格局。這一趨勢(shì)不僅降低了AI的準(zhǔn)入門(mén)檻，也為邊緣計(jì)算場(chǎng)景帶來(lái)了全新的可能性。
相比依賴(lài)云端計(jì)算的大型模型，DeepSeek能夠在本地運(yùn)行，這對(duì)于數(shù)據(jù)隱私敏感的行業(yè)和對(duì)低延遲有極高要求的AIoT設(shè)備來(lái)說(shuō)，屬于重大突破。
要讓AI真正嵌入到計(jì)算和存儲(chǔ)資源有限的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，必須對(duì)基礎(chǔ)模型進(jìn)行優(yōu)化。盡管AIoT產(chǎn)業(yè)前景廣闊，但AI在邊緣計(jì)算環(huán)境中的落地仍然存在三大核心挑戰(zhàn)：
計(jì)算資源受限：如何讓AI在邊緣設(shè)備上高效運(yùn)行？
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常算力有限，難以支持大型AI模型的推理計(jì)算。目前主流的模型優(yōu)化方法包括：
剪枝：刪除AI模型中的冗余參數(shù)，提高計(jì)算效率。
蒸餾：將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型，使其在低算力環(huán)境下依然具備強(qiáng)大能力。
量化：降低計(jì)算精度，以減少內(nèi)存占用和能耗，使AI能夠在嵌入式設(shè)備上運(yùn)行。
數(shù)據(jù)隱私與安全：如何在邊緣端保護(hù)敏感數(shù)據(jù)？
在許多關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施（如電網(wǎng)、醫(yī)療設(shè)備、智能工廠）中，數(shù)據(jù)安全至關(guān)重要。傳統(tǒng)的AI依賴(lài)云端訓(xùn)練和推理，但這意味著數(shù)據(jù)需要傳輸?shù)皆贫耍赡軒?lái)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。
網(wǎng)絡(luò)效率與實(shí)時(shí)性：如何減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀竞脱舆t？
AIoT應(yīng)用通常涉及海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，如果所有數(shù)據(jù)都需要上傳至云端進(jìn)行分析，延遲和帶寬成本都會(huì)大幅上升。在某些場(chǎng)景下，例如自動(dòng)駕駛、智能制造、智慧城市等，即使毫秒級(jí)的延遲也可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果。
DeepSeek初步驗(yàn)證通過(guò)正確的優(yōu)化策略，基礎(chǔ)模型可以被壓縮并嵌入到邊緣設(shè)備中，從而突破計(jì)算資源的瓶頸。通過(guò)邊緣AI推理，DeepSeek讓設(shè)備能夠在本地處理數(shù)據(jù)并作出決策，無(wú)需依賴(lài)云端計(jì)算，從而帶來(lái)以下優(yōu)勢(shì)：
實(shí)時(shí)性：減少數(shù)據(jù)回傳云端的延遲，提高響應(yīng)速度。例如，在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，DeepSeek使AI可以在本地分析攝像頭數(shù)據(jù)，并做出即時(shí)決策。
降低網(wǎng)絡(luò)成本：減少數(shù)據(jù)傳輸量，降低帶寬消耗，使AIoT設(shè)備能夠在低網(wǎng)絡(luò)條件下正常運(yùn)行。
在AIoT產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程中，DeepSeek的關(guān)鍵技術(shù)突破主要體現(xiàn)在以下三方面：
本地化AI模型：讓AI運(yùn)行在邊緣設(shè)備上
DeepSeek采用模型提煉方法，使AI能夠在計(jì)算資源有限的設(shè)備上運(yùn)行。例如，DeepSeek-R1通過(guò)高效的模型架構(gòu)，使AI能夠在智能攝像頭、工業(yè)傳感器、智能家居設(shè)備等場(chǎng)景中發(fā)揮作用，而不需要連接云端。
分布式學(xué)習(xí)：實(shí)現(xiàn)AIoT設(shè)備的自我進(jìn)化
DeepSeek支持邊緣端的AI訓(xùn)練，讓設(shè)備可以根據(jù)本地?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行自我優(yōu)化，而不必上傳數(shù)據(jù)到云端。這對(duì)醫(yī)療、金融、工業(yè)控制等對(duì)數(shù)據(jù)隱私要求極高的行業(yè)尤為重要。
專(zhuān)用AIoT硬件：推動(dòng)AI計(jì)算能力向邊緣擴(kuò)展
盡管DeepSeek在軟件層面進(jìn)行了優(yōu)化，但AI的計(jì)算需求仍然較高。與之配套的專(zhuān)用AI芯片與硬件加速器也在快速發(fā)展。隨著摩爾定律的持續(xù)演進(jìn)，未來(lái)幾年，更強(qiáng)大的AI芯片將繼續(xù)向邊緣擴(kuò)展，進(jìn)一步推動(dòng)AIoT的發(fā)展。
隨著AI成本的持續(xù)下降、硬件性能的不斷提升，AIoT的普及速度將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。DeepSeek作為AI產(chǎn)業(yè)化的推動(dòng)者，正加速這一進(jìn)程，使AIoT在智能制造、智慧城市、醫(yī)療健康、自動(dòng)駕駛等多個(gè)行業(yè)釋放巨大價(jià)值。
優(yōu)先獲益：邊緣計(jì)算、AIoT芯片與數(shù)據(jù)管理服務(wù)
在DeepSeek加速AIoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展的背景下，哪些具體環(huán)節(jié)和場(chǎng)景將率先迎來(lái)突破？邊緣計(jì)算、AIoT芯片和數(shù)據(jù)管理服務(wù)，有可能將成為AIoT產(chǎn)業(yè)化落地的三大核心驅(qū)動(dòng)力。
這三個(gè)環(huán)節(jié)不僅直接受益于AI技術(shù)的進(jìn)步，也將在AIoT生態(tài)中發(fā)揮核心作用。
AIoT芯片：構(gòu)建遍布各行業(yè)的AI計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施
AI要真正進(jìn)入各行各業(yè)，必須與行業(yè)場(chǎng)景中的設(shè)備深度結(jié)合，而這些設(shè)備需要具備本地AI計(jì)算能力。相比傳統(tǒng)的CPU和GPU，專(zhuān)為端側(cè)AI計(jì)算優(yōu)化的AIoT芯片具備以下優(yōu)勢(shì)：
更低功耗：AIoT設(shè)備通常在低功耗環(huán)境下運(yùn)行，如智能攝像頭、工業(yè)傳感器、智能家居設(shè)備等，因此AIoT芯片比高功耗的服務(wù)器GPU更適合邊緣AI計(jì)算。
更高效的AI推理：AIoT芯片專(zhuān)為AI計(jì)算優(yōu)化，能在低算力環(huán)境下高效運(yùn)行AI模型，提升推理速度和能效比。
更低的AI部署成本：隨著DeepSeek等低成本、高性能AI大模型的普及，端側(cè)AI推理的成本正在迅速下降，使AIoT芯片的商業(yè)化前景進(jìn)一步擴(kuò)大。
在文章《端側(cè)AI應(yīng)用提速，AIoT芯片群雄逐鹿》中，我曾經(jīng)分析AIoT芯片已然進(jìn)入全球范圍內(nèi)群雄逐鹿的態(tài)勢(shì)，DeepSeek可能會(huì)讓企業(yè)間的角逐更加激烈。
DeepSeek的開(kāi)源策略，加上其高效的推理能力和低算力適配性，將推動(dòng)AIoT芯片公司迎來(lái)新一輪增長(zhǎng)。此外，隨著本地AI部署趨勢(shì)的加速，端側(cè)AI計(jì)算需求將在2025年迎來(lái)爆發(fā)，AIoT芯片市場(chǎng)的增長(zhǎng)潛力不可小覷。
邊緣計(jì)算：從“云中心優(yōu)先”到“邊緣優(yōu)先”
傳統(tǒng)AI計(jì)算依賴(lài)云端，然而在實(shí)時(shí)性、安全性、帶寬成本等方面，邊緣計(jì)算有著天然優(yōu)勢(shì)。DeepSeek通過(guò)發(fā)布R1模型及其精簡(jiǎn)版，使AI計(jì)算能夠被更廣泛地部署到邊緣設(shè)備。
這不僅降低了AIoT設(shè)備的計(jì)算門(mén)檻，也加速了企業(yè)向“邊緣優(yōu)先”計(jì)算架構(gòu)的轉(zhuǎn)型。正如微軟CEO薩蒂亞·納德拉曾在財(cái)報(bào)電話會(huì)議上指出，“人工智能將更加無(wú)處不在”，因?yàn)樵絹?lái)越多的工作負(fù)載將在本地運(yùn)行，DeepSeek的發(fā)展趨勢(shì)與這一觀點(diǎn)高度契合。
數(shù)據(jù)管理服務(wù)：AIoT時(shí)代的“數(shù)據(jù)中樞”
AI的本質(zhì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，AIoT設(shè)備每天都會(huì)產(chǎn)生、傳輸、存儲(chǔ)和分析大量數(shù)據(jù)，這對(duì)數(shù)據(jù)管理能力提出了更高要求。沒(méi)有高效的數(shù)據(jù)管理，AI再?gòu)?qiáng)大也難以發(fā)揮作用。但是AIoT的數(shù)據(jù)管理普遍面臨諸多挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)分散且格式復(fù)雜、數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性要求高、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的AI訓(xùn)練需求多種多樣等。
既然AI需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，那么顯而易見(jiàn)，數(shù)據(jù)管理服務(wù)商將成為AI產(chǎn)業(yè)鏈中的關(guān)鍵角色。隨著DeepSeek及類(lèi)似開(kāi)源AI模型的普及，越來(lái)越多企業(yè)將利用AI進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)和優(yōu)化，這將極大推動(dòng)數(shù)據(jù)管理市場(chǎng)的增長(zhǎng)。
綜上，在AIoT產(chǎn)業(yè)化的過(guò)程中，邊緣計(jì)算、AIoT芯片和數(shù)據(jù)管理服務(wù)可能將率先迎來(lái)突破。接下來(lái)，我們將探討 中國(guó) AIoT 企業(yè)如何在全球市場(chǎng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)，以及未來(lái) AIoT 產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)。
中國(guó)AIoT企業(yè)具備先機(jī)
雖然中美AI大模型的角逐難分伯仲，但是“人工智能+”產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的勝負(fù)已分，因?yàn)樵谌駻IoT競(jìng)爭(zhēng)格局中，中國(guó)企業(yè)正處于獨(dú)特且有利的競(jìng)爭(zhēng)位置。
憑借龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備基礎(chǔ)、強(qiáng)大的供應(yīng)鏈整合能力和政府政策支持，我國(guó)AIoT企業(yè)有望在全球市場(chǎng)率先實(shí)現(xiàn)規(guī)模化商業(yè)落地，并在AI產(chǎn)業(yè)化浪潮中占據(jù)主導(dǎo)地位。
龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)AIoT產(chǎn)業(yè)化
中國(guó)是全球最大的物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)之一，在智能家居、智能制造、智慧城市、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的IoT設(shè)備出貨量全球領(lǐng)先。這一優(yōu)勢(shì)帶來(lái)了兩個(gè)關(guān)鍵性資源，助推AIoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展：
豐富的應(yīng)用場(chǎng)景：海量的IoT設(shè)備意味著AIoT在工業(yè)制造、智慧醫(yī)療、智慧交通等行業(yè)具有天然的落地環(huán)境，能夠快速實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。
海量的數(shù)據(jù)資源：AIoT的核心競(jìng)爭(zhēng)力在于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化，中國(guó)市場(chǎng)的大規(guī)模設(shè)備部署使企業(yè)能夠迅速積累數(shù)據(jù)，優(yōu)化AI模型，從而形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，加速AI產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的成熟。
強(qiáng)大的供應(yīng)鏈整合能力：軟硬一體化的AIoT生態(tài)
中國(guó)企業(yè)在硬件制造、芯片設(shè)計(jì)、5G通信等領(lǐng)域具備完整的產(chǎn)業(yè)鏈，能夠軟硬一體化推進(jìn)AIoT發(fā)展，而不僅僅依賴(lài)軟件算法。
這方面的代表性企業(yè)眾多，比如美格智能正在加速開(kāi)發(fā)DeepSeek-R1在端側(cè)的落地應(yīng)用，并計(jì)劃在2025年推出100TOPS級(jí)別的AI模組，遠(yuǎn)期規(guī)劃超200TOPS算力，為邊緣AI計(jì)算提供強(qiáng)勁支持。
廣和通的高算力AI模組可全面支持DeepSeek-R1小型模型，提升終端設(shè)備的AI計(jì)算能力。
映翰通在EC5000邊緣計(jì)算機(jī)上成功部署DeepSeek-R1蒸餾模型，為工業(yè)質(zhì)檢、智慧交通、遠(yuǎn)程醫(yī)療等場(chǎng)景提供了高效的AI計(jì)算能力。
更能提供助力的是，中國(guó)的5G基礎(chǔ)設(shè)施全球領(lǐng)先，使AIoT設(shè)備能夠更低延遲、更高帶寬地與云端/邊緣AI交互，這對(duì)自動(dòng)駕駛、智能制造、遠(yuǎn)程醫(yī)療等場(chǎng)景至關(guān)重要。5G的普及將進(jìn)一步推動(dòng)邊緣AI計(jì)算，減少設(shè)備對(duì)云端的依賴(lài)，使AIoT產(chǎn)業(yè)加速落地。
這一軟硬一體化的生態(tài)鏈，使中國(guó)AIoT企業(yè)能夠從底層芯片、設(shè)備端到AI計(jì)算平臺(tái)全方位布局，形成強(qiáng)勁的產(chǎn)業(yè)協(xié)同效應(yīng)。
政策支持與市場(chǎng)推動(dòng)：AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合
政府近年來(lái)大力支持AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合，通過(guò)政策扶持、產(chǎn)業(yè)基金、試點(diǎn)項(xiàng)目等方式推動(dòng)AIoT產(chǎn)業(yè)化落地。許多城市已啟動(dòng)智慧城市試點(diǎn)，例如無(wú)錫的智能交通系統(tǒng)、上海的AIoT智能社區(qū)，這些項(xiàng)目為AIoT規(guī)模化落地提供了真實(shí)場(chǎng)景和政策支持。
因此，在AIoT產(chǎn)業(yè)化浪潮中，中國(guó)企業(yè)憑借龐大的IoT設(shè)備基礎(chǔ)、強(qiáng)大的供應(yīng)鏈整合能力、政策支持，有望在全球市場(chǎng)中率先實(shí)現(xiàn)規(guī)模化落地，并在AIoT競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)領(lǐng)先地位。盡管面臨數(shù)據(jù)合規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)化、品牌影響力等挑戰(zhàn)，但中國(guó)AIoT企業(yè)正加速全球化布局，未來(lái)將在智能制造、智慧醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等多個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)全球領(lǐng)先。
寫(xiě)在最后
在AIoT產(chǎn)業(yè)化浪潮中，邊緣計(jì)算、AIoT芯片和數(shù)據(jù)管理服務(wù)已成為率先突破的三大關(guān)鍵環(huán)節(jié)。DeepSeek的技術(shù)突破，使AI更高效、更低成本地部署在端側(cè)設(shè)備，推動(dòng)AIoT從“萬(wàn)物互聯(lián)”邁向“萬(wàn)物智聯(lián)”。
中國(guó)企業(yè)憑借全球領(lǐng)先的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備基礎(chǔ)、軟硬一體化的供應(yīng)鏈整合能力和政府政策扶持，在AIoT賽道上具備獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。隨著端側(cè)AI推理需求的增長(zhǎng)，AIoT企業(yè)正加速芯片、模組、計(jì)算平臺(tái)的研發(fā)，并在智能制造、智慧醫(yī)療、智慧交通等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化落地，定義AIoT產(chǎn)業(yè)的新格局。
參考資料：
Three Observations，作者：Sam Altman，來(lái)源：blog.samaltman.com
DeepSeek’s implications for edge AIoT，作者：ANDREW BROWN，來(lái)源：OMDIA
