边缘智能 垂类模型:AIoT “双引擎”2.0
在之前的几篇文章中，我重点讨论了边缘智能的发展方向。
如今，终端AI和边缘智能已经成为业界关注的焦点。从科技巨头到创新型创业公司，我们都关注这个新领域。英伟达，OpenAI、谷歌、亚马逊等行业领军人物纷纷布局边缘AI，试图抓住机遇。
市场调查数据更是印证了边缘AI的广阔前景。
据《边缘AI终极指南：边缘AI业务转型手册》预测，2023年全球边缘AI市场规模将超过190亿美元，达到2033年的1630亿美元。IDC最近对27家企业行业的调查显示，2025年全球边缘计算解决方案的支出将达到近2610亿美元，并以13.8%的复合增长率持续上升，预计到2028年将超过3800亿美元。
著名研究机构Gartner也给出了令人瞩目的判断：到2025年，超过50%的企业管理数据将在数据中心或云之外创建和处理。
到了2026年，至少有一半的边缘计算部署将具备机器学习能力，而到2022年，这个比例只有5%。
智能化边缘的进化，不仅带来了算率下沉、即时决策等技术变革，也催生了AI的新发展：垂类大模型。
面对复杂的行业需求，传统的通用大模型往往很难兼顾效率和精度。为了让AI模型更好地了解行业知识，处理特定的领域问题，垂直行业的定制大模型应运而生。
因此，本文将深入分析AIoT领域垂直模型的发展趋势。我们将讨论以下关键问题:为什么AIoT非常需要垂直模型？如何在边缘AI和垂直模型之间实现互利共赢？垂直模型落地AIoT有哪些挑战和机遇？
场景为王，模型为器：垂类模型必然会崛起
在通用大模式风靡全球的今天，我们也应该理性地审视它们在AIoT场景中的局限性。通用大模型不是万能的，尤其是在AIoT这个与物理世界有着深厚联系的行业，面临着“物理盲点”的困境。
虽然通用大模型在文本生成、图像理解和人机交互方面表现出优异的能力，但这些能力更多的来自于“大数据统计推理”，而不是对现实物理世界的深刻理解。
AIoT领域的数据有其独特的特点:大量数据来自传感器、机械设备和环境变量，其核心特点是时间序列、非结构化、实时性和噪声干扰。
通用大型模型往往难以有效处理这种复杂结构的数据，缺乏对物理规律、设备状态和环境的建模能力。一项实验表明，当GPT-4处理原始传感器数据时，其活动识别准确率只有40%，机器诊断准确率只有50%，远低于行业可接受的标准。
这个结果揭示了一个关键问题：一般模型不仅缺少参数，而且缺少情景知识和物理逻辑。
随着AI从炫耀技术到实用性，从可用性到可控性，AIoT对智能的需求正从“通用”演变为“垂直”。因此，垂直模型已经成为AI从“通用智能”走向“情景智能”的必然路径。
什么是垂类大模型？
是指在特定行业或场景下，通过领域数据和专业知识进行深度预训练和微调的大模型系统。与一般模型相比，垂直模型有三个显著特点:
- 领域专精：专注于某个垂直领域(如制造、能源、物流、公园、医疗等)
- 知识注入：融合行业知识图谱、规则引擎和专业名词系统
- 性能优化：具有较高的准确率和较低的能耗在特定任务中的能耗
总体而言，垂类大模型具有以下三个优点：
首先，它面向特定的行业和场景，能够理解行业的语言和工作流程，具备“了解场景”的能力。例如，在智能工厂中，垂直模型不仅可以识别异常设备，还可以推断可能的工艺误差。
其次，由于培训数据更加集中，模型结构更加优化，垂直模型在关键任务(如预测性维护、能源调度、状态识别)上更加稳定，可解释性和可控性更强，有利于企业的合规性和决策性。
最后，垂直模型一般具有更好的模型压缩能力和推理效率，可以部署在边缘实现本地计算，满足AIoT对实时、低延迟、离线运行的强烈需求。
为什么AIoT特别需要垂直模型？
根本原因是AIoT不是单一场景，而是千行百业的交叉融合。其智能升级路径本质上是从“设备智能”向“场景智能”的转变，这种转变的关键支撑是垂直模型。
- AIoT的数据是产业化的，模型也必须是产业化的；
- AIoT的决策是由情景驱动的，模型也必须了解情景逻辑；
- AIoT的发展是由边缘驱动的，模型也必须能够“下沉”。
在这种背景下，通用大模型就像一把万能钥匙，但在现实中，那些“行业之门”是打不开的。；而且垂类模型是量身定制的“专用钥匙”，真正具备通过场景、落地业务的能力。
AIoT的本质是“场景为王”，垂类模型是AI真正落地千行百业的那双“脚”。AIoT智能化只有从通用到垂直，才能稳定而深远。
从“泛”到“专”，从边缘智能到智能边缘
边缘智能的快速发展迫使AI模型“下沉”到端和边缘，而垂直模型更适合在资源有限的边缘环境中高效运行。
在AIoT领域，边缘AI和垂直模型并不是严格的“前后关系”，而是“相互驱动，螺旋共进”的关系。
边缘智能先行，垂类大模型在落地实践中有后续深化的趋势。
具体来说，边缘AI是计算架构的优化和下沉，强调将AI计算率、模型推理、数据处理等能力下沉到边缘设备上；大型下垂模型强调模型能力的专业化、精细化和产业化，这是模型训练和知识注入的深化。因此，它们是技术演变的不同维度，但它们是相互条件的。
一方面，边缘设备和终端数据的爆发为行业提供了大量的私域数据，为练习和微调垂直模型提供了关键的数据源。边缘AI的普及也促进了模型部署能力的提升，促进了垂直模型拥有可落地的“器皿”。
另一方面，大型垂直模型的引入提高了边缘智能的“智能水平”，使边缘设备不仅能“感知世界”，还能“了解场景”，促进边缘AI从“感知”向“认知”的转变。
从技术进化路径来看，边缘智能呈现出先行趋势。
一般来说，边缘智能的成熟是垂直大模型落地AIoT的前提条件之一，但两者并不是严格的顺序，而是相互的条件和协同的进化。
边缘AI为垂直大模型提供了“运行平台”和“数据燃料”；垂直模型为边缘智能注入“思维能力”和“行业知识”。在战略上，公司应该“双线并进”，注重边缘基础设施的升级，注重模型的垂直训练和应用。
具体而言，边缘智能与垂直大模型的结合主要遵循三条路径：情景驱动、架构演变和数据闭环。
1. 情景驱动是从“泛智能”向“情景智能”的转变。
AIoT的核心价值在于使用AI来处理实际问题，这些问题通常是高度场景化的。每个垂直行业的领域模型、数据结构和优化目标都有很大的不同，一般的大模型无法理解实质性的差异。只有通过垂直模型，才能将“行业语言”转化为“机器语言”，实现真正的商业智能。
典型的应用领域包括智能制造、智能城市、能源管理等。边缘智能的技术趋势是“技术泛化”，但落地路径是“场景垂直”。真正有价值的模型不是最常见的，而是最了解业务的。
2. 从“云”开始进化结构 端”到“云 边 端的智能协同。
AIoT架构随着边缘计算能力的提高而发生了深刻的变化。云 边 “终端”三层协同已经成为主流方式，其中云负责大模型培训、统一知识管理和战略发布；在实现模型推理、轻微微调和即时响应的同时；终端负责收集数据、执行动作和反馈结果。
大型垂直模型需要通过云训练、边缘修剪压缩布局、支持边缘小样本微调等方式适应这种结构。，从而提高模型对局部环境的适应性。边缘智能不再是简单的“附加层”，而是“智能前线”。只有垂直模型具备边缘布局能力，AIoT才能真正实现“眼见为实，感受即决策”。
3. 通过私域数据驱动模型，数据闭环不断演变。
AIoT场景中的数据高度分散、私有化和边缘化，这给模型优化带来了挑战，也为模型优化提供了机会。提高大模型的关键途径是在边缘设备上收集结构化/非结构化数据，完成本地推理，核对结果和实际情况，输出误差反馈，用于模型微调，从而形成自适应闭环。
私域数据更符合业务，更敏感，更实时，决策价值更高。公司需要建立一个数据闭环机制，让模型“用得越多，就越了解你”。边缘AI不仅是感知世界的“神经末梢”，也是智能演变的“数据金矿”。
所以边缘智能和垂直大模型是AIoT的“双引擎”，场景化、架构化、数据化是两者结合的三大途径。
在大模型的后半部分，是垂模型的主场。
随着AI模型从技术突破阶段进入产业融合阶段，竞争焦点悄然转移。未来的差异化竞争不再是谁拥有更大的模型参数，而是谁真正掌握了行业的Know-how，建立自己的“行业大脑”。
在AIoT 2.0时代，企业智能化的高度不再取决于是否拥抱AI，而是取决于是否拥有“行业”。 深度融合模型的能力。具有垂直大模型能力的企业，才能使AI真正落地到业务流程中，构建稳定、可控、可持续的智能系统。
近年来，AI大模型的竞争就像一场“军备竞赛”：参数越多，语料越广，计算率越强。然而，人工智能在千行百业的实际落地告诉我们，无论模型有多大，如果你不了解这个行业，它仍然是空的。
通用模型就像百科全书，什么都知道；垂直模型就像行业专家一样，知道怎么做。在AIoT中，真正的关键不是模型能说几种语言，而是能否理解机器的信号，工厂的运行逻辑，判断电网的负载风险。
未来的核心竞争优势，是谁更了解“行业” 模型”。这个标志着“人工智能” “大模型阶段，正面临着从“参数竞争”到“情景竞争”的范式转移。
为了实现“了解行业”的智能化，企业必须走出“通用模型即通用工具”的误区，进入垂直大模型的深度定制阶段。一般包括四个步骤:
一是业务分析和场景选择，需要AI团队与业务团队深度合作，明确AI的“立足之地”，确定公司最智能的关键场景，如预测性维护、能耗提升、异常检测、路径规划等。；
二是数据收集和清理，构建高质量的行业数据资产是模型效应的前提，特别是在AIoT场景中，信息来源多样(传感器、设备日志、历史条件等)。)，需要处理时间序列、缺失值、异常点等问题；
第三，公司专属模型培训，在一般大模型的基础上，利用行业数据进行迁移学习、微调指令、注入知识，打造具有行业语义和领域模型的专属模型；
第四，开发和迭代场景应用，将模型能力封装成API或整合到业务系统中，形成边缘部署的智能终端、可交互的运维助手、自动决策系统等智能应用，可持续反馈，构建模型迭代闭环。
值得注意的是，只有通过市场验证，具有一定通用性的大型模型，才能事半功倍，防止“从零开始造轮子”。
虽然垂类模型已经成为AIoT发展的新趋势，但在实践中仍然面临着许多挑战，不容忽视。
第一，模型训练和微调的复杂性，不同行业对模型的需求各不相同，没有一个模板可以一般复制。
在数据稀疏度、标签可用性、异常标准定义等方面，工业、电力、农业、医疗等场景差异很大。企业需要构建一个结合行业知识地图、规则引擎和专家系统的机制，才能真正实现“思维模式”。
其次，推理效率与边缘计算能力的差异。垂直模型必须在边缘设备上运行，这需要模型的轻量化、低延迟和高鲁棒性。目前，Transformer模型在边缘设备部署中仍然面临资源瓶颈，因此需要采用模型压缩、蒸馏和量化技术。
第三，通用模型和垂直模型的协同策略，通用模型可以作为“知识基础”，提供泛化能力；垂直模型致力于提升场景，提供决策效率；未来，AI将呈现“通用模型” 竖直 多模融合的结构形成了“云通用智能” 边缘垂类智能的协同模式。
最后是数据隐私、安全和合规的挑战。AIoT场景的数据大多是公司的私域资产，涉及生产秘密、设备状态、用户行为等敏感内容；法律法规还要求明确数据使用的界限；未来，我们应该开发隐私保护机制，如联邦学习、隐私差异化等。
写在最后
在AIoT 2.0时代，企业要想获得智能转型的领先优势，就要从“追求模型大小”转变为“打造行业大脑”。这不仅是技术路线的选择，也是战略转型的决策。
谁能更好地融合行业知识和AI技术，谁就能创造出最符合场景需求的智能应用。
谁能更好地利用业务数据资产，谁就能拥有最智能、最可靠的行业大脑。
谁能更好地打通IT和OT的堡垒，谁就能真正带动工作流程的智能化重塑。
参考资料：
1.DeepSeek爆红给物联网带来了启发：IoT-LLM的主要应用方向是什么？作者：赵小飞，来源：物联网智库
2.Edge AI for robots, smart devices not far off，作者：Paula Rooney，来源：CIO.com
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