端侧AI推动AIoT产业：从硬件角色到价值重组的深度变革

在端侧AI崛起的背景下，AIoT产业变革的真正深水区究竟在哪？从去年末至今，端侧AI在越来越多场景中得到应用。它将传统AIoT应用里的“感知 - 通信 - 决策 - 执行”闭环压缩到一台终端设备内，使AIoT首次拥有了“现场决策权”，这是以往产业未曾有过的决策权下沉现象。

从IoT阶段的“连接”迈向AIoT阶段的“智能”，端侧AI的出现让AIoT终端节点能够享受AI技术红利，将产业的智能程度提升到新高度。端侧AI的崛起固然解决了“时延、隐私、带宽”三大痛点，但我们更应关注一个本质问题：只有AI技术红利向边缘端侧节点全面渗透，AIoT才能跳出“物联网 + 云端AI”的简单加法逻辑，催生出新的产业逻辑。

端侧AI给AIoT产业带来的并非简单的技术升级，而是一场彻底的产业逻辑重构与价值链再分配。端侧AI的落地会使AIoT从“数据回传 — 云端决策 — 指令下发”的线性流程，升级为“现场感知 — 实时决策 — 智能服务”的闭环系统，进而触发设备形态、商业模式、产业分工和价值分配的重构。

设备形态重构：从“传感 + 通信”设备形态转变为“自主决策”智能设备角色。

商业模式重构：从“卖硬件＋云平台”转变为“场景定义硬件下的智能服务订阅”模式。

产业分工重构：从“芯片 - 模组 - 终端 - 云”链式分工转变为“端云协同、软硬一体”网状生态。

价值分配重构：利润中心从云端向边缘侧和终端侧迁移。

AIoT产业正处于AI技术推动的新节点，端侧AI是AIoT深化AI概念、完成蜕变的关键。本文将从这四个重构出发，通过四个追问深入剖析“四重重构”，探寻端侧AI崛起背景下AIoT产业变革的真正深水区。

硬件角色重构，智能决策权下沉的背后逻辑

我们可将IoT的核心理解为连接，它解决万物相连的底层通信传输问题，即通过传感器、RFID、通信模组等技术，将物理世界的设备、环境、数据接入网络，实现感知到通信传输的基础闭环。但此时的物联网只是“数据管道”，价值局限于“连接＋指令传输”，众多终端设备被定义为“单一的数据采集节点”。

AIoT是传统物联网的“智能升级”。在之前的升级阶段，云端AI技术的引入让物联网具备了数据解读能力，能对物联网设备上传的海量数据进行分析并生成决策。然而，这一阶段的AIoT依赖云端算力，存在实时性差、带宽成本高、隐私风险大等问题。终端设备形态仍固定在“数据采集节点”角色，是“采集节点＋物联网传输底座 + 云端AI”的简单AIoT加法逻辑。

端侧AI的落地，使传感器、执行器等终端侧设备形态不再局限于数据入口角色，这些物联网设备硬件不断升级以支持端侧AI模型运行。算力升级带来的处理能力提升与端侧模型给予的智能决策权下沉，让原本定位单一的物联网设备从“被动观察者”变为“主动决策者”，设备形态迎来重构。这种重构让数据在端侧的价值被持续挖掘，在模型配合下，AIoT从感知环节开始就实现了智能化，这与以往的定位和意义截然不同。

这里抛出第一个追问：端侧AI时代设备形态的重构，为什么突破点不是“算力”，或者说不仅仅只是算力？个人认为，端侧AI的核心需求是“精准完成特定任务”，用恰当的算力和功耗以最具性价比的方式完成特定功能，而非追求通用算力。对于AIoT设备来说，表面上芯片TOPS数年年翻番，实际上AIoT设备对功耗的敏感度呈指数级上升，1 mA的差异就能让续航天差地别，功耗 - 算力比的突破才是设备形态重构的真正推力。

以端侧AI为代表的AIoT场景，大多受物理定律与场景刚需的双重制约，在能量约束场景束缚下最大化有效智能是设备形态重构的目标。当电池容量、散热空间、法规安全限值全部固定时，功耗 - 算力比是唯一可优化的自由度。所以说能效预算才是真正的硬预算，算力只是可支配变量。

设备形态与定位的重构，意味着谁在能效曲线上多获得一点优势，谁就获得“定义场景设备”的优先权，也能提前锁定未来的设备形态。可以说，“功耗 - 算力比”既是技术参数，也是终端智能权力的前置条款。

随着AIoT载体的变化以及模型赋能下服务功能的多元化，深度绑定应用场景的端侧设备在垂类模型的赋能下，能提供长期定制化的持续智能服务。过去企业靠一次性售卖传感 + 通信等设备，加上云平台的服务盈利，现在向“场景定义硬件下的智能服务订阅”模式转变。

这里抛出第二个追问：商业模式重构到底重构出了怎样的盈利逻辑？

端侧AI让AI下沉，使算法在终端内具备了“可计价性”，终端在传统盈利模式中的“硬件溢价”不再是主要盈利手段。正如《 重新定义”终端”:端侧AI硬件为何是大模型之后的第二战场?》中所说，如果说大模型是新一代智能的“大脑”，那么硬件就是它们的“身体”与“接口”。谁掌握了用户的入口，谁就掌握了数据、反馈、互动与生态构建的主动权。端侧AI硬件，正处于技术演化与人机关系重构的交汇点，成为AI产业链的“新入口”、数据循环的“新起点”以及平台生态的“物理锚点”。

随着端侧AI的发展，AIoT逐步进入场景定义硬件时代，硬件可能以接近成本价销售，甚至订阅服务送终端硬件，盈利重心转移到“可计价性”的智能服务上。绝大多数用户也会更愿意为享受智能服务的“结果”而非AIoT场景“物料”付费。

“场景定义硬件下的智能服务订阅”模式具有持续性，这种重构把传统一次性交易变成长尾收入，通过技术不断复利。同时，个性化的数据资产在隐私安全合规的前提下能让用户生态壁垒更加牢固。

产业分工与价值重组，AIoT变革深水区即是转折点

过去AIoT产业链是单向价值传递的链条，各环节只需对下游负责，分工明确。端侧AI崛起后，场景数据在设备端实时闭环，算法必须随硬件协同进化，原本垂直的产业链变成了“端云协同、软硬一体”的网状生态。

这里抛出第三个追问：产业分工从链式到网状，阻力与突破点在哪里？

链式分工中各环节角色固定，利润分配也相对固化，而网状生态中边缘侧和终端侧价值的提升冲击了原有格局。阻力来源于旧格局与新格局重构过渡中各个角色分工的重新拟定和利益分配的再谈判成本。

传统产业链上的企业多是专精型的，如模组厂商擅长硬件集成，云厂商擅长算力调度，但网状生态要求企业具备“软硬协同”能力。模组厂商需要布局AI模型优化与工程化设计，芯片厂商需面向场景需求进行参考设计，终端厂商也需要根据落地方案定义具体模型功能与硬件标准。这种协同是必然趋势，在AIoT新阶段，当智能下沉现场决策成为核心，数据、算力、算法三者必须在同一迭代周期内协同优化，任何层级的滞后都会拉长落地应用周期，导致产业链角色竞争力丧失。

阻力来源也是产业链上下游需锚定的突破点，既然产业分工从“按上下游固定分配”转向“围绕场景应用的协同”，那么谁能把端侧AI四要素“芯、模、端、智”耦合成最小最具效率的迭代单元，谁就能在这场谈判中占据主动。

上述三个重构方向让价值分配的重构路线清晰可见，AIoT产业在端侧AI带动下价值中心从云端向边缘侧和终端侧迁移。这里抛出第四个追问：当价值分配向边缘侧迁移，谁将成为现阶段新生态“受益者”？

在端侧AI崛起前，AIoT的价值创造依赖 “云端算力 + 数据集中处理”，硬件不占主导权，价值分配向云端倾斜。端侧AI的突破使硬件成为智能生态的物理入口和智能体的物理载体，AI硬件成为各方争夺的核心。掌握硬件定义权，就能锁定细分场景下的高价值数据入口，硬件定义者成为价值迁移后的首要受益者。

细分到具体场景应用的垂类模型能力厂商也将获得新生态的青睐，凭借专属场景的智能封装能力，将行业Know - how转化为轻量化AI模型，同时场景专属的高质量数据让这些模型价值进一步提升，既解决通用大模型在终端场景的能力过剩问题，又能弥补通用模型在场景精度上的不足。垂直领域的智能能力供应商在新生态里的机会窗口相当明确。

写在最后

端侧AI带来的颠覆不止是让终端设备更聪明，它让智能决策权下沉，让智能可以被私有、被量化、被计价。传统AIoT在这场颠覆性变革下跳出“物联网 + 云端AI”的简单加法逻辑，催生出新的智能应用范式。而在这一变革过程中，设备形态、商业模式、产业分工和价值分配重构里的深水区，也是行业逻辑重塑的关键转折点。

本文来自微信公众号 “物联网智库”（ID：iot101），作者：李宁远，36氪经授权发布。

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