物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)作為現(xiàn)代社會產(chǎn)生的數(shù)據(jù)主力，加上未來物聯(lián)網(wǎng)智能“社交”方面的場景，將為AIGC以及大模型提供用武之地。

一路“狂飆”的AIGC究竟是什么？

AIGC 作為元宇宙的新方向, 近幾年迭代速度呈現(xiàn)指數(shù)級爆發(fā), 目前一級市場非?；馃帷?/p>

AIGC 概念:AIGC 指利用人工智能技術(shù)來生成內(nèi)容, 其中包括文字、語音、代碼、圖像、視頻、機器人動作等等, 被認為是繼 PGC、UGC 之后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式。

AIGC 價值:AIGC 的內(nèi)容生成, 是利用人工智能學習知識圖譜自動生成, 不僅能幫助提高內(nèi)容生成的效率, 還能提高內(nèi)容的多樣性。隨著 NLP(Natural Language Processing, 自然語言處理) 技術(shù)和擴散模型 (Diffusion Model) 的發(fā)展,AI 不再僅作為內(nèi)容創(chuàng)造的輔助工具, 創(chuàng)造生成內(nèi)容成為了可能。

AIGC 還被認為是 Web3 時代的生產(chǎn)力工具。邁入 Web3 時代, 人工智能、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)和語義網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建, 形成人與網(wǎng)絡(luò)的全新鏈接, 內(nèi)容消費需求飛速增長。AIGC 能高效率生成高質(zhì)量內(nèi)容, 將是元宇宙內(nèi)容生成全新解決方案。

AIGC 技術(shù):AIGC 技術(shù)主要涉及兩個方面, 自然語言處理 NLP 和 AIGC 生成算法。自然語言處理是實現(xiàn)人與計算機之間如何通過自然語言進行交互的手段。AIGC 生成算法主流的有生成對抗網(wǎng)絡(luò) GAN 和擴散模型。擴散模型已經(jīng)擁有了成為下一代圖像生成模型的代表的潛力, 具有精度更高、可擴展性和并行性特色, 無論是質(zhì)量還是效率均有所提升, 其快速發(fā)展成為 AIGC 增長的拐點性因素。

AIGC能夠成為物聯(lián)網(wǎng)應用的重要助手

通過物聯(lián)網(wǎng)涵蓋的海量傳感器、機器設(shè)備的數(shù)據(jù)，或許也能在一定程度上解決AIGC模型訓練所需的數(shù)據(jù)來源。

首先，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模足夠大，有超越互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)之勢。根據(jù)知名咨詢機構(gòu)IDC的研究，2020年全球創(chuàng)造了大約64ZB的數(shù)據(jù)，而到2025年，全球數(shù)據(jù)總量將達到163ZB，這五年內(nèi)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將是自1947年引入數(shù)字儲存量概念以來創(chuàng)建數(shù)據(jù)總量的兩倍多。同時，IDC預測，到2025年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)量預計將達到73.1ZB，已達到全球數(shù)據(jù)總量44%。其中智能攝像頭、智能汽車等強算力、大帶寬終端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)尤為驚人，例如，一輛智能網(wǎng)聯(lián)汽車每天就可能收集10TB的數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)規(guī)模還體現(xiàn)在不斷增長的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上。當前互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量已增長乏力，很多互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達的國家和地區(qū)，用戶數(shù)已達到天花板，數(shù)據(jù)的增長主要通過對互聯(lián)網(wǎng)存量用戶的經(jīng)營。物聯(lián)網(wǎng)用戶沒有天花板，還在持續(xù)增長，到2025年，全球每分鐘將有超過15萬臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接入網(wǎng)。海量的物聯(lián)網(wǎng)連接，未來產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量可能超過互聯(lián)網(wǎng)，可以給人工智能模型持續(xù)輸入“養(yǎng)料”去訓練。

其次，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的鮮明特點，為人工智能帶來新鮮養(yǎng)料。相對于互聯(lián)網(wǎng)，由于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是物理實體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，具有鮮明的客觀性，且大部分場景主要目的是用于生產(chǎn)經(jīng)營，因此實用性也更高。物聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)既有標簽、傳感器感知的設(shè)備靜態(tài)數(shù)據(jù)，也有設(shè)備運行中產(chǎn)生的時間序列動態(tài)數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)類型方面，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對物理世界的狀態(tài)數(shù)據(jù)、定位數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等采集，獲得各行業(yè)能源、資產(chǎn)屬性、診斷類數(shù)據(jù)和信號類數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對于各行業(yè)核心的生產(chǎn)經(jīng)營和智能化升級意義重大。

在這些特殊數(shù)據(jù)的“投喂”下，AIGC模型或許能夠更深入地學習各行業(yè)具體場景知識，輸出更精準的信息，為行業(yè)經(jīng)營者和物聯(lián)網(wǎng)用戶參考，并進一步驅(qū)動應用創(chuàng)新，加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級的步伐，例如大幅提高預測性維護、供應鏈協(xié)同的效率，簡化人們與智能家居、智能硬件交互的方式?？梢哉f，AIGC能夠成為物聯(lián)網(wǎng)應用的重要助手。

AIGC賦能物聯(lián)網(wǎng)應用場景下沉到各行業(yè)

上文所述的AIGC作為物聯(lián)網(wǎng)應用的助手，還是聚焦于用戶和經(jīng)營者對物聯(lián)網(wǎng)場景的管理，是人與物之間的互動。正如當前大部分物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備允許用戶通過API的形式訪問數(shù)據(jù)，并形成相應的服務(wù)，這種形式下物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備并不具備自主性。

隨著物聯(lián)網(wǎng)智能化的提升，“社交”物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備不斷發(fā)展，尤其是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具備更多“社會性”，各類物能夠在一定程度上自我進化，甚至與其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間自主進行“社交”。市場研究機構(gòu)IoT Analytics近期發(fā)布的一份AIGC研究報告中，提出了AIGC可以從多個方面提升自主“社交”能力，即：允許設(shè)備回答用戶可能會提出的復雜問題；允許終端用戶與設(shè)備對話以改變設(shè)置；允許設(shè)備本身使用AIGC來生成答案。

由于AIGC賦能物聯(lián)網(wǎng)應用場景需要模型能夠更進一步下沉到各行業(yè)，因此已有不少針對AIGC進一步下沉的研究。筆者注意到，今年年初由新加坡南洋理工大學、電子科技大學、廣東工業(yè)大學等高校研究人員聯(lián)合發(fā)表的一篇《Enabling AI-Generated Content (AIGC) Services in Wireless Edge Networks》中提出了“AIGC-as-a-service”（AaaS）的概念，認為AIGC 服務(wù)提供商可以在邊緣服務(wù)器上部署人工智能模型，通過無線網(wǎng)絡(luò)向用戶提供即時服務(wù)，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 AIGC服務(wù)。

在這種模式下，AIGC 服務(wù)提供商需要首先在大數(shù)據(jù)集上訓練AIGC模型，然后將其擴散模型托管在邊緣服務(wù)器上，服務(wù)商需要持續(xù)的維護和更新，以確保AIGC模型在生成高質(zhì)量內(nèi)容方面保持準確和有效。用戶可以提交內(nèi)容生成請求，并從供應商租用的邊緣服務(wù)器接收生成的內(nèi)容。

這一模式允許AIGC模型根據(jù)用戶的需求進行定制的內(nèi)容，提供個性化的體驗，而且通過在更接近用戶的地方部署AIGC服務(wù)，QoS將得到顯著提高。然而，這一模式對無線網(wǎng)絡(luò)帶寬、訓練數(shù)據(jù)集、算力消耗等都是巨大的挑戰(zhàn)，例如未來移動通信網(wǎng)絡(luò)需要5.5G或6G的支持。

若這一模式的瓶頸能夠突破，AaaS將和當前很多服務(wù)一樣可以隨用隨取，對于廣泛分散、碎片化但海量連接的物聯(lián)網(wǎng)智能化化升級帶來較好支持，在很大程度上提升“社交”物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的部署。

當然，AIGC在物聯(lián)網(wǎng)方面的廣泛應用還非常遠。不過，雖然應用還不明朗，但AI與物聯(lián)網(wǎng)深度融合的趨勢已經(jīng)非常明朗，除了AIGC外，未來AI仍然會有各類新的創(chuàng)新，和物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合來服務(wù)千行百業(yè)，這才是技術(shù)創(chuàng)新的使命。

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