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　　【智慧城市网 市场分析】万物皆智能，又将是一番怎样的光景？
 

　　全球新发展格局下，技术革命、产业升级、信创三浪叠加，企业应用软件生态正在重构。在物联网、5G、大数据、人工智能等数字技术加持下，尤其是随着云边端技术架构加速演进，海量的OT数据动能被释放，万物互联是科技圈里最为热火的技术表征。
 

　　而随着时代进一步演进和进程加速，加之IoT和AI的融合发展让万物具备智联能力，从万物互联到万物智能将成为现实。
 

　　从万物互联跃迁到万物智联
 

　　更进一步说，数字技术将数据转换为先进生产力的同时，也驱动产业生产方式和企业形态的根本性变革。
 

　　整个科技圈都在探讨下一个时代，以数据为核心，连接万物、对话万物、智驱万物的智能物联网时代加速来临，云边端三体协同成为企业数字化转型中物联网落地的最佳解决方案，这将是万物智能的终局之战。
 

　　以IoT代表的“万物互联”，不仅仅被认为是下一个“工业革命”，更是所有企业的一次大升级。到2025年，麦肯锡数据显示：IoT引领的市场规模将比2017年扩大10倍，达到11.2万亿美元，全球GDP占比也将从2017年的1.4%扩大至2025年的10%。AI+IoT之所以成为焦点，正因为它们被认为是万物智能时代中重塑商业模式及移动智能生活习惯的关键技术。
 

　　万物智能时代，正加速而来。未来，智能将涉及每一个行业，触及每一个人，谁都无法置身事外。如果要描绘未来万物智能的世界，还未有样本。但可以肯定的是，在新技术使能下，突破空间与时间局限与阻隔，见所未见，赋予新的智能力。探索智能世界过程极为复杂，呈现出的结果却极为简单，智能让一切简单化且效能倍增。
 

　　举一例子，憧憬一下未来厨房智能愿景是这样的：用户通过手机扫描食物的构成，结合自身健康手环计算出这顿饭需要吸收的卡路里，然后通过智能秤测量出准确的分量……最后，联网的电池炉以最适宜的时间烹煮。当中，通过摄像头扫描食物的构成是一个现实中的物体转化成数字指标过程，可以通过用户手机拍下膳食，系统估算出它的热量，进而监控用户进食状况。这种摄像头，是真的在“读懂”|现实世界。摄像头扫描出来的，不止简单通过食物的形状和颜色进行辨别，比如看出哪些是西瓜、香蕉和苹果。还能看穿不同西瓜的含糖量、质量等内在差别。
 

　　万物智能跨越千行百业与万千场景，很难一概而论，仅从这一场景来看，实现万物互联迈向万物智能，分为三个阶段实现：硬件联网：硬件接入互联网，获取云端信息，远程操控，互通互联；硬件智能交互：人可以与硬件直接通过语言交流，通过语言获取各种服务；硬件智能化：硬件具备学习、感知、决策的能力，会了解用户的性格、情绪和习惯，具备云端大脑，具有决策能力，能够更好服务。
 

　　我们已看到一个近在咫尺的未来：这是一个所有设备连接在一起的时代，感应器和设备已比我们更加熟悉身边的环境。坐在早餐桌前，我们可以看穿食物的内部是够已经变坏，药瓶中的药是否有药性冲突，停在楼下的车胎压是否正常。那时候，我们不会再称电话为智能电话，手环为智能手环，也不存在什么智能厨房…… 皆因，万物皆智能。
 

　　AI生万物、万物皆智能
 

　　从2022年以来，以Chat GPT为代表的AI大模型技术正从交互、内容分发、文本理解等多方面影响各行各业的发展。AI生万物，技术赋能千行百业不再遥不可及。
 

　　放置于智能安防，是AIOT下的底层逻辑、感知硬件以及软件平台。安防在智能化后，ChatGPT在安防行业中的应用，将进一步促进行业的数字化转型。ChatGPT能够处理大量的语音、文本和图像数据，能够帮助安防系统实现数字化管理和控制，提高安防系统的效率和可靠性。同时，还能够应用于安防系统的自主决策和控制，实现安防系统的智能化和自动化。
 

　　而今年年初，随着ChatGPT引发的AIGC兴起。安防行业的智能化又开始加速，比如宇视“梧桐”大模型是以通用大模型+行业场景+训练调优为架构，集CV(计算机视觉)行业、NLP(自然语言处理)行业等于一身，能够充分满足多样化的任务和场景需求。
 

　　作为AI头部企业，商汤科技大模型体系“商汤日日新SenseNova”。它是基于商汤AI大装置SenseCore，打造出的AGI时代的基础设施。而SenseCore曾在安防中大展拳脚，尤其是智慧警务应用尤为明显。商汤日日新SenseNova，在功能上其主要包括自然语言生成、文生图、感知模型标注、以及模型研发功能等。
 

　　目前已为政企客户提供了多种灵活的API接口和服务，客户可根据实际应用需求，调用大模型的各项AI技术能力，低门槛、低成本、高效率地实现各类AI应用。另外，该大模型体系还具有视听和语言多模态能力，已为自身的业务带来了诸多突破。如在智能驾驶领域，基于视觉大模型，商汤实现了可识别3000类物体的bev环视通用感知算法的实车量产，并构建了感知决策一体化的自动驾驶多模态模型，带来更强的环境、行为、动机解码能力。
 

　　在智慧交通中，涉足大模型的企业不少，但小荷才露尖尖角。在城市交通管理中，AIGC技术可以通过分析交通数据，实时调整交通信号灯和道路导向系统，从而优化交通流量，提高交通效率。
 

　　在城市环保管理中，AIGC技术可以通过对大气、水质等数据的监测和分析，实现城市环境的自动化监管和预警，减少环境污染和健康风险。在城市安防管理中，AIGC技术可以通过监控摄像头和传感器等设备，对城市内的*和火灾等事件进行实时监测和预警，从而保障城市居民的安全。在城市水务管理中，AIGC技术可以通过对水流量和水质等数据的监测和分析，实现城市水资源的高效利用和保护。
 

　　在智能安防熟知板块中，智能家居场景中，生成式AI赋能智能家居，交互体验能实现指数级优化。凭借其具备的较强的反馈性学习、联想和记忆能力，智能家居未来在更高阶的大模型助力下，有望跳出只会按照设定程序进行交互、避免出现用户提出与设定不同便无法回答的情况，使安防、照明、家电、家庭娱乐等产品与人的交互内容更加丰富、范围更加拓展且更加流畅，从而实现智能家居从简单的被动式智能，过渡到以中枢和为核心的人工智慧，通过观察和学习用户生活习惯，自动控制全屋，形成全屋智能化，甚至逐步走向主动式智能家居。只要是“物”，皆可建立连接，进而智能化，让能用升级为好用。可以预判，AIGC出现，万物智能，加速而来。
 

　　简而言之，AI生万物、万物皆智能，全人类都在面临一场关于智能的大迁徙，AI的发展不再是按年月来算，而是按天来算，每天都会有大量的AI算法涌现，万物智能无所不在的“一网打尽”，AI也仿佛从慢腾腾再一次进入快节奏。