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362篇專欄文章。
剛剛過去的周末，我參加了清華校友企業(yè)家活動，有幸與專業(yè)人士進(jìn)行了深入交流，了解到創(chuàng)新型項目、AI代理和具身智能的前沿觀點與研究進(jìn)展。這些啟發(fā)性的分享，結(jié)合對AIoT產(chǎn)業(yè)的長期觀察，讓我對于AIoT的未來圖景有了更多靈感，通過這篇文章與朋友們分享。
在上篇文章《DeepSeek推動SLM與AIoT加速融合,AI代理經(jīng)濟(jì)驅(qū)動硬件智能化》中我曾提到，未來兩年，我們將由AI模型進(jìn)入AI代理經(jīng)濟(jì)的發(fā)展階段。
隨著AI代理經(jīng)濟(jì)的到來，AIoT產(chǎn)業(yè)可能將迎來一系列變革性的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。
例如，AI代理的在線交易市場有望應(yīng)運而生，AI代理有可能成為AIoT企業(yè)全新的客戶群體。與此同時，圍繞AI代理提供生態(tài)服務(wù)的創(chuàng)新企業(yè)也會不斷涌現(xiàn)，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入新的活力。
因此我將在這篇文章中與大家一起探索AI代理經(jīng)濟(jì)階段AIoT產(chǎn)業(yè)的多種可能性。
SLM驅(qū)動下的AI代理市場：端云協(xié)同與雙層模式
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AI代理的應(yīng)用正在逐步拓展到各個領(lǐng)域。
最近，一家公司發(fā)布了一則招聘啟示，該職位只招聘AI代理，AI代理的應(yīng)用市場已經(jīng)出現(xiàn)。
這預(yù)示著，可能在不久的將來，AIoT也會出現(xiàn)專門的AI代理或AI硬件的應(yīng)用市場。這些應(yīng)用市場將實現(xiàn)差異化，針對具體場景或應(yīng)用，提供邊緣或端側(cè)的AI代理服務(wù)。
AI代理之所以能夠在各個領(lǐng)域大顯身手，主要得益于其自主執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的能力，以及不斷降低的成本。新功能的不斷增加，加上AI性能和成本的持續(xù)改進(jìn)，為未來AI代理需求的爆炸式增長奠定了堅實的基礎(chǔ)。
在SLM小型語言模型驅(qū)動的AI代理市場中，AI代理將主要部署在邊緣計算和端側(cè)智能設(shè)備上，形成一個分布式的AI代理網(wǎng)絡(luò)。
與基于大模型LLM的AI代理市場相比，邊緣或端側(cè)SLM的AI代理市場在計算方式、適用場景、核心優(yōu)勢和商業(yè)模式上都有明顯不同，如下圖所示。
基于SLM的AI代理市場可能會形成“端側(cè)AI代理市場+設(shè)備內(nèi)置AI代理”的雙層模式，為用戶提供更加多元化、個性化的AI服務(wù)。
第一層是端側(cè)AI代理市場，其模式類似于APP應(yīng)用市場，但專門用于AI代理。
在這個市場中，用戶可以根據(jù)自己的需求，下載和激活不同的AI代理，如AI健康助手（負(fù)責(zé)本地健康數(shù)據(jù)分析）、AI車載助理（提供駕駛預(yù)測和語音控制）、AI智能家居管家（實現(xiàn)個性化家居管理）以及AI安全助手（進(jìn)行本地生物識別和安全監(jiān)控）等。
這些AI代理的商業(yè)模式可能采用基礎(chǔ)功能免費、高級功能訂閱收費的方式，類似于特斯拉FSD的訂閱模式。
第二層是設(shè)備內(nèi)置AI代理，即AI代理直接嵌入智能設(shè)備，成為默認(rèn)功能。
這種模式適用于智能手機(jī)、智能音箱、智能汽車、工業(yè)IoT設(shè)備等，用戶無需額外下載，即可直接使用AI代理。
例如，邊緣設(shè)備上的智能語音助手可以進(jìn)化為本地SLM代理，實現(xiàn)完全離線運行；自動駕駛系統(tǒng)作為車載AI代理，不斷優(yōu)化駕駛體驗；智能冰箱的AI代理則可以自動管理食物存儲和訂購。
這一層的商業(yè)模式可能是硬件與AI代理服務(wù)捆綁銷售，部分功能采用訂閱收費。
這種雙層模式的SLM代理市場，將為用戶帶來更加便捷、高效、安全的AI服務(wù)體驗。
端側(cè)AI代理市場允許用戶根據(jù)自己的偏好，自由選擇和組合不同的AI代理，滿足個性化需求；而設(shè)備內(nèi)置AI代理則使得人工智能服務(wù)無縫融入日常生活，成為智能設(shè)備的標(biāo)配功能。
這兩層模式的協(xié)同發(fā)展，將推動AIoT產(chǎn)業(yè)走向更加成熟和完善的階段，為未來的智能生活提供堅實的基礎(chǔ)。
與LLM市場主要由云平臺或SaaS公司主導(dǎo)不同，SLM代理市場的主導(dǎo)者將是AIoT設(shè)備廠商。
在這個無處不在的AI代理經(jīng)濟(jì)中，AIoT硬件廠商的核心競爭力將圍繞AI代理展開，智能設(shè)備的競爭不僅僅是硬件性能的比拼，更是“誰的AI代理更智能”的較量。
廠商將圍繞AI代理來優(yōu)化硬件體驗，提供更加個性化、智能化的服務(wù)。
總之，SLM在邊緣計算和端側(cè)智能硬件中的AI代理市場，將由硬件廠商主導(dǎo)，采用“AI代理市場+設(shè)備內(nèi)置AI代理”的雙層模式。AI代理將成為智能設(shè)備的核心功能，最終形成一個端云協(xié)同、智能無處不在的AI代理經(jīng)濟(jì)。
企業(yè)AI代理應(yīng)用的三大障礙：問責(zé)、企魂與協(xié)調(diào)
盡管人工智能在企業(yè)中的應(yīng)用前景廣闊，但實際實施過程中仍面臨諸多挑戰(zhàn)。麥肯錫最近對100家年營收超過5000萬美元的企業(yè)進(jìn)行的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，雖然63%的領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為實施人工智能勢在必行，但91%的受訪者并不認(rèn)為自身已經(jīng)做好了充分準(zhǔn)備。
造成這一現(xiàn)狀的原因可能在于，我們目前缺少了AI代理技術(shù)架構(gòu)中的一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)，包括記憶系統(tǒng)（長期記憶和短期記憶）、調(diào)用工具的能力、以及規(guī)劃和執(zhí)行的能力也有待提升。
就像《思考，快與慢》中描述的，我們需要為AI代理構(gòu)建完整的大腦與小腦。如上圖所示，右側(cè)的大腦部分，通過調(diào)動注意力來分析和解決問題，并作出決定，左側(cè)的小腦部分，能夠調(diào)用工具，迅速對眼前的情況作出反應(yīng)。
總體而言，目前的AI代理的堆棧中，缺少三個關(guān)鍵部分：問責(zé)層、企魂層和協(xié)調(diào)層。這三個層面的缺失，阻礙了AI在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用和普及。
問責(zé)層：透明度、可驗證的工作和推理的基礎(chǔ)。
企魂層：解鎖公司知識、文化和目標(biāo)的系統(tǒng)。
協(xié)調(diào)層：使AI代理與其他系統(tǒng)之間無縫協(xié)作。
首先，問責(zé)層的作用在于提供透明度，為AI系統(tǒng)的工作和推理提供可驗證的基礎(chǔ)。
就像小學(xué)數(shù)學(xué)課上老師要求學(xué)生“展示計算過程”一樣，企業(yè)需要了解AI系統(tǒng)的決策過程，以及每一步行動背后的原因和證據(jù)。
這對于審計和風(fēng)險管理至關(guān)重要。通過建立AI系統(tǒng)的“工作鏈”（Chain of Work）概念，將推理與執(zhí)行分離，可以實現(xiàn)AI系統(tǒng)的可確定性和可審計性，提高系統(tǒng)的可靠性，增強企業(yè)對AI的信任。
其次，企魂層旨在解鎖公司的知識、文化和目標(biāo)，使AI系統(tǒng)能夠深入理解企業(yè)的獨特風(fēng)格和工作方式。
優(yōu)秀的AI“員工”不僅能完成任務(wù)，還能把握企業(yè)的價值觀和溝通方式，并據(jù)此做出判斷和決策。然而，目前的AI代理大多缺乏這種情境理解能力。要解決這一問題，需要將企業(yè)的非結(jié)構(gòu)化知識進(jìn)行組織和提煉，開發(fā)持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)制，優(yōu)化模型微調(diào)方法，建立長期記憶系統(tǒng)，并賦予AI系統(tǒng)一定的情商和個性。
只有通過這樣一個“入職培訓(xùn)”的過程，讓AI系統(tǒng)理解并持續(xù)學(xué)習(xí)企業(yè)的獨特之處，才能真正發(fā)揮AI的潛力。
最后，協(xié)調(diào)層則使AI代理能夠與其他系統(tǒng)無縫協(xié)作。
未來，企業(yè)可能會管理一組來自不同公司的軟硬件AI代理，涵蓋各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域。這些AI代理不僅需要與人類協(xié)作，還需要彼此之間進(jìn)行溝通和配合。雖然目前AI代理領(lǐng)域的發(fā)展方向尚不明朗，既有可能形成一個開放、互聯(lián)的生態(tài)系統(tǒng)，也可能出現(xiàn)壟斷和封閉的局面，但從長遠(yuǎn)來看，一個繁榮的AI代理生態(tài)系統(tǒng)對所有參與者都是有利的。
為此，我們需要讓AI代理之間，或者與其他系統(tǒng)之間，能夠安全地交換和共享知識，實現(xiàn)多模態(tài)的協(xié)作。
總之，要讓AI在企業(yè)中真正發(fā)揮變革性的作用，我們必須著眼于構(gòu)建完整的AI代理堆棧，填補問責(zé)層、企魂層和協(xié)調(diào)層的空白。只有解決了這三大障礙，建立起可信賴、可審計、可控制的AI系統(tǒng)，并使其能夠深度理解企業(yè)文化、與人機(jī)無縫協(xié)作，AI才能成為企業(yè)不可或缺的“員工”，推動業(yè)務(wù)的智能化轉(zhuǎn)型。
B2A模式：AI成為物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的重要“客戶”
在《AI將成為物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)最重要的”客戶”?》一文中，我們曾提到波士頓咨詢集團(tuán)的一項研究數(shù)據(jù)：目前已有約28%的消費者經(jīng)常使用大模型推薦化妝品等商品，而這個比例還將持續(xù)增長。
這一趨勢預(yù)示著一種新的商業(yè)模式的崛起：B2A，即Business to Agent（企業(yè)對代理）模式。
隨著AI在客戶中的滲透不斷加深，物聯(lián)網(wǎng)作為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的重要工具，其相應(yīng)產(chǎn)品和方案供應(yīng)商也需要及時調(diào)整思路，充分考慮客戶基于AI的思維需要什么樣的革新型物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和服務(wù)。
換言之，AIoT正成為物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)商發(fā)展的重要方向。物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)需要深入研究客戶基于AI進(jìn)行工作和決策的機(jī)制，主動思考如何提供適應(yīng)AI時代的新型解決方案，而不是被動地適應(yīng)技術(shù)變革。在這個過程中，AI本身也將成為物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)商的重要“客戶”。
除了針對AI客戶開發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)，AIoT企業(yè)還可以通過為AI代理配備工具和軟件，最大限度地提高在B2A領(lǐng)域的自主性，從而進(jìn)一步增強AI代理的能力。
事實上，我們已經(jīng)看到AI代理工具市場正在興起，這些軟硬件將使AI代理更好地完成工作。這將是一次重大變革，讓AI代理從單純的“仆人”轉(zhuǎn)變?yōu)樽灾鞴ぷ髡摺?/p>
目前，我們已經(jīng)處于這個世界的開端。ChatGPT已經(jīng)能夠使用網(wǎng)絡(luò)瀏覽器，Claude可以在屏幕上移動光標(biāo)，一些創(chuàng)新企業(yè)甚至開始為代理提供專屬聲音。
可以想象，這個世界在未來會變得更加完善，AI代理將能夠相互支付服務(wù)費用，簽訂合同，并接入人類和程序已經(jīng)交互的系統(tǒng)。
在人工智能代理領(lǐng)域，我們也看到了應(yīng)用程序與基礎(chǔ)設(shè)施相互促進(jìn)，激發(fā)創(chuàng)新涌現(xiàn)的正反饋。一方面，這些基礎(chǔ)設(shè)施層將為新型代理和代理工具等“應(yīng)用程序”的開發(fā)提供靈感；另一方面，應(yīng)用程序的發(fā)展也將為基礎(chǔ)設(shè)施層的進(jìn)步提供寶貴的信息反饋。
創(chuàng)建以AI代理本身為最終用戶的工具，是目前一個巨大的空白領(lǐng)域，也是AIoT企業(yè)可以深入探索的機(jī)會所在。
寫在最后
AIoT產(chǎn)業(yè)正處于一個變革的路口，AI代理經(jīng)濟(jì)的崛起為這一領(lǐng)域帶來了前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。在這個過程中，我們看到了SLM驅(qū)動下AI代理市場的興起，以及端云協(xié)同、雙層模式的發(fā)展趨勢；我們也意識到，企業(yè)在實施AI代理應(yīng)用時，需要著力解決問責(zé)、企魂和協(xié)調(diào)這三大障礙；同時，B2A模式的出現(xiàn)，預(yù)示著AI代理將成為物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不可忽視的重要“客戶”。
這意味著，AIoT企業(yè)可能需要在產(chǎn)品研發(fā)、服務(wù)設(shè)計、商業(yè)模式等方面進(jìn)行全面升級，為AI代理提供更加智能、高效、個性化的解決方案。與此同時，企業(yè)還需要與產(chǎn)業(yè)鏈上下游伙伴加強合作，共同推動AI代理生態(tài)的建設(shè)和完善，為客戶創(chuàng)造更大的價值。
參考資料：
1.What It Really Takes To Make AI Agents Work，來源：NFX2.AI將成為物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)最重要的”客戶”?，作者：趙小飛，來源：物聯(lián)網(wǎng)智庫
