在过去十年间，物联网（IoT）蓬勃发展，其联网设备已达数百亿之多，涵盖从恒温器到车辆、工厂等各类设备，这些设备持续向云端传输多模式数据。伴随这种数据创建与收集规模的爆炸式增长，客户正积极探寻新途径，以期拓展运营、获取洞见，并将数据融入产品开发流程。
其中一个途径便是涉足生成式人工智能（AI）领域。这是一项极具颠覆性的技术，它借助大型数据集构建大型语言模型（LLM），为自然语言对话助手提供有力支持，使其能够智能地与用户交互、编写代码，并整合文本与视频数据。
尽管多数公司一直将生成式 AI 主要用于大规模前期的 LLM 训练工作，但直到最近我们才看到检索增强生成（RAG）等技术被用于利用专有数据进行微调，其应用潜力不可限量。借助生成式 AI，企业能够简化流程、削减成本，并开启全新的创新机遇。
在本文中，我们将探讨为何生成式人工智能和物联网数据在业务增长与决策方面正变得愈发关键，这二者正为更智能、数据驱动且高度个性化的未来奠定基础。
生成式 AI 与 IoT 数据的协同效应
要充分挖掘生成式 AI 的潜力，客户需找到持续为 LLM 供应新数据的方式。从过往来看，IoT 能将设备数据传输至云端，以供进一步处理和分析。随着边缘生成式 AI 解决方案（通常称为小型语言模型（SLM））的出现，IoT 正逐渐成为计算任务的有力推动者，能够在设备与云端之间顺畅地收集和传输数据。在实时响应至关重要的情境中（比如机器人行动），SLM 可即时响应，同时借助 IoT 使状态与 LLM 保持一致。
物联网与生成式 AI 集成的案例在联网汽车领域可见一斑。汽车制造商通过物联网将数百万辆汽车连接至云端，收集诊断信息并支持联网服务。在线搜索就是一种联网服务，驾驶员和乘客可通过语音指令或车载触摸屏在互联网上搜索信息、查询路线或查找兴趣点。
车载语音助手已经出现多年，旨在为车辆的各种功能和特性提供便捷易用的语音交互界面。然而，当前的语音助手在理解自然语言和复杂对话序列方面存在局限，常令驾驶员感到困扰。汽车制造商正尝试利用生成式人工智能打造类似流行聊天助手的车载体验。为此，他们需要依靠物联网技术从车辆的各类传感器和系统中收集信息，并与车辆和云端的 LLM 通信。在此过程中，汽车制造商还需依靠物联网技术保障安全性、隐私性和灵活性，同时支持新的用户体验。
我们才刚刚开始触及物联网和生成式人工智能融合所带来的可能性。例如，物联网机器人设备（如制造工厂中常见的关节臂和自主移动机器人）能够感知周围环境。但截至目前，这些机器人大多按预设指令运行，改进能力有限。借助生成式人工智能多模型持续从新环境和用户需求中学习，物联网在构建通信反馈回路方面发挥关键作用，这一回路能够实现机器人集群间的协作行动计划，进而提升效率和可靠性。
互联智能的未来展望
总之，物联网和生成式人工智能的融合为各行各业的企业开辟了新的可能性。物联网使数据从设备持续流向云端，进而打造出更智能、响应更迅速的系统，这些系统能够理解自然语言、适应复杂场景并提供个性化体验。这种交互不仅对于提高效率至关重要，对于实现真正智能且具有高度自主性的自动化程序同样关键。随着我们不断前行，可以预见物联网和生成式人工智能的创新应用将相互协作，为各行业创新带来更多机遇。
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