作者：彭昭
这是我的第355篇专栏文章。
临近年末，多家科技企业、研究机构、投资人和知名博主纷纷做出对2025年AIoT领域的相关预测。
有些预测异想天开，比如有知名博主认为在所有知识分子中，最“倒霉”的恐怕是数学家。为什么这么说呢？因为生成式AI作为符号空间的王者，掌握数学似乎并非难事。要知道，数学向来是我们这些灵长类动物的“软肋”，如果连这个领域都被AI占领，数学家们怕是要率先体验下失业的滋味了。
有些预测八卦满满，热度堪比娱乐头条。有人大胆预言，唐纳德·特朗普和埃隆·马斯克两位“大佬”将在2025年闹翻，而这场“内讧”可能将对AI产生重大影响。
有些预测可望又可及，勾勒出了一个令人向往的未来。比如，有人认为2025年AI代理将能执行各种通用计算任务，特别是在数学和编程领域超越人类水平。
综合这些大胆的预测，我不禁感慨：那个我们在科幻小说和电影里见到的未来世界，正以比想象中更快的速度向我们走来。
在2024年的最后一天，让我们结合从AIoT 1.0到AIoT 2.0的《2025 AIoT的5大趋势》，综合最近发生的事件和变化，一起更新2025年AIoT的预测：
RWA（真实世界资产）将遍地开花，成为AIoT企业资本化的新途径；
端侧AI将成为人工智能的新战场，推动实时决策能力的提升；
AI代理的首要任务将从“省钱”转向“赚钱”，驱动商业模式的创新；
环境隐形智能有望成为增长最快的AIoT应用大类，深度融入日常生活；
XR智能眼镜将迎来“拐点之年”，有望接力智能手机成为新一代人机交互入口。
这些预测既反映了AIoT技术的发展方向，也预示着AIoT产业格局的变化。下面，我将对这五个预测进行详细解读。
预测1：RWA遍地开花，成为AIoT企业资本化的新途径
RWA（真实世界资产）指的是通过区块链技术转化为Web3的现实世界资产，随着资产通证化的发展，预计在2025年，RWA将“遍地开花”。
2024年12月23日，协鑫能科宣布成功完成基于光伏实体资产的RWA（现实世界资产），涉及金额超2亿元人民币。据悉，这是国内首单光伏实体资产RWA，有助于国内绿色资产与境外资金高效连接，实现数字技术赋能实体产业，增强光伏资产流动性。
数月之前的8月28日，在国内首单RWA中，朗新旗下新电途作为新能源数字化平台的运营方和服务方，将平台上运营的9000多个充电桩作为RWA锚定资产，在区块链上发行并融资1亿元。
对于AIoT企业来说，RWA其实是“囊中之物”，因为AIoT企业普遍拥有大量的联网设备，而RWA恰好成为了连接资产与金融的桥梁，捅破了从公司上市到资产上市的窗户纸。
简而言之，RWA与传统的IPO有一个显著区别，即融资主体从企业变成了优质资产。就像企业融资需要尽职调查一样，实物资产融资也需要进行可信调查，而Web3技术恰好解决了实物资产可信问题。
那么，RWA这个市场规模有多大呢？
花旗的一份报告预计，RWA将会是带动区块链行业进入数十万亿美元规模的杀手锏，几乎任何能够以价值表示的资产都能被代币化。私人部门、非上市公司资产的代币化将增长80倍以上，到2030年将达到约4万亿美元的规模。
更进一步，RWA的成熟对于AIoT企业的新型技术出海具有特殊意义。
如今，中国AIoT企业出海成为“必选项”，这就不可避免地面临着海外投资、海外融资等需求。然而，与之配套的境外融资服务相对滞后，使得境外融资难、融资贵，成为制约境外中资企业发展的主要问题之一。
而RWA为解决这一问题提供了新的思路。AIoT企业可以借助Web3技术的优势，创造实体设备与数字金融之间的流动性，让物理设备数字化，预期收益现时化，有效破解现实中的资金难题。
预测2：2025端侧将是人工智能的新战场
随着企业开始广泛采用人工智能和数据分析技术，将数据集中到云端似乎成为一种顺理成章的选择。然而，这种方法也逐渐暴露出其局限性。
数据传输延迟、带宽成本和连接稳定性等问题，使得纯粹依赖云端的人工智能无法满足实时决策的需求，尤其是在制造业、物流业和医疗保健等对时效性要求极高的行业。不断攀升的云计算成本更是雪上加霜，加剧了这一问题。
知名研究机构Gartner预测，到2026年，由于管理公有云支出的难度不断增加，40%的组织将放缓采用云计算的步伐。曾经被视为实现无限可扩展性的“银弹”，如今却面临着成本飙升和收益递减的窘境。
然而，AI的未来并非“仅限于云”。它将演变为一种混合分布式模型，其中端侧和边缘在实时决策中扮演着关键角色，而云端则在训练大规模AI模型和存储长期数据方面仍不可或缺。这种组合巧妙地利用了两个系统的优势：边缘计算的高速和即时性，以及云计算的可扩展性和强大分析能力。
2024年12月17日，英伟达CEO黄仁勋在发布的视频中，从烤箱端出最新“烹饪”的全新边缘开发套件Jetson Orin Nano Super。这一产品的问世，不仅将会掀起一场全球范围内的AI开发板大战，也为中国企业在端侧和边缘AI领域的发展提供了难得的机遇。
“端侧AI”意味着AI可以直接在移动设备上处理数据，无需连接到服务器或云端，能够在用户设备本地完成复杂的推理和决策。
端侧AI在对硬件提出更高要求的同时，也对其算力、能效以及软硬件协同等方面提出了新的挑战。为了满足端侧AI的需求，AIoT芯片的能力日益增长。AIoT芯片是一种集成了人工智能和物联网技术的系统级芯片，旨在实现智能化设备的连接、控制和数据处理。
回顾发展之路，端侧AI经历了一段辗转的旅程：从判别式AI、增强式AI的领域，现在又来到了具有突破性的生成式AI前沿。每一步都让我们更接近未来，智能系统将无缝融入我们的日常生活，为我们带来不仅有感知，还有掌上创造的沉浸式体验。
从信息论的角度来看，这三种范式可以看作是对源熵的不同影响。判别性AI旨在降低熵，增强性AI或多或少地保持熵值不变，而生成性AI则会造成熵增。
随着端侧的优势逐步显现，端侧AI将从其当前的角色演变为AI驱动创新的核心推动者。
2025年，终端和边缘设备不仅将会收集数据，还将充当智能枢纽，无缝运行先进的AI小模型，并推动决策更接近源头。
采用这种混合模型的组织将重新定义现代AI驱动的运营，为性能和适应性设定新标准。端侧AI将成为下一波人工智能创新塑造和实现的关键战场。
预测3：AI代理的第一个任务不是“省钱”而是“赚钱”
毋庸置疑，2025年将是AI发展的重要一年，尤其是在AI代理领域，众多企业将目光转向基于大模型的AI代理应用，期待这些应用能够真正推动AI技术的普及，并带来巨大的商业价值。根据彭博社的报道，OpenAI口中代表AGI通用人工智能第3阶段的智能代理，将于2025年1月发布。
AI代理的官方定义是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能体。简而言之，ChatGPT不属于AI代理，但战胜李世石的AlphaGo可以被视为AI代理。
目前，我们与AI的交互形式基本上都是先输入指令，AI模型根据指令内容做出响应，这就导致我们每次都需要提供有效的提示词，才能达到预期效果。
而AI代理则不同，它被设计为具有独立思考和行动能力的AI程序。我们只需要提供一个目标，比如写一个游戏、开发一个网页，AI代理就会自主生成一个任务序列，开始工作。
AI代理会自动规划以满足用户的目标。Gartner预测，到2028年，15%的工作决策将通过AI代理自动做出，而今年这一比例为零。这一预测凸显了AI代理在未来商业决策中的重要性。
IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作，于2024年10月和11月对17个行业和6个地区的400名全球领导者进行的调查，结果显示未来3年，85%的高管认为人工智能将实现商业模式创新，89%的高管表示人工智能将推动产品和服务创新。
这些数据表明，AI代理不仅能够提高效率，更重要的是，它将成为驱动商业模式和产品服务创新的关键力量。
调查还显示，人工智能的快速发展颠覆了传统的IT预算模式，但自筹资金迫在眉睫。生成式AI让传统的IT预算流程变得不可持续。它正在给技术和财务团队带来冲击，迫使他们重新评估支出优先级，并将资金转移到最需要的地方。
71%的高管表示，生成式AI应该自筹资金以证明其投资价值。这一观点反映了企业对AI代理的期望：它不仅要省钱，更要能够创造价值，实现自身的造血功能。
此外，很多受访者认为，只满足于提高生产力的首席执行官将会错过生成性人工智能机会的最大部分：营收增长。这一观点揭示了AI代理的真正价值所在。
对于企业而言，提供AI代理服务的机构更像是一个合作者，帮助企业创造更大的价值，并且自己有造血能力，与企业一起创造更多的收入。
因此，AI代理的第一个任务不是“省钱”，而是“赚钱”。
它不仅能够提高效率，更重要的是，它将成为驱动商业模式创新、产品服务创新以及营收增长的关键力量。很多企业从一开始就将AI代理视为一个能够创造价值的合作者，而不仅仅是一个提高效率的工具，这对AI代理而言，既是压力，也是动力。
预测4：环境隐形智能有望成为增长最快的AIoT应用大类
随着通信和感知的加速融合，环境隐形智能有望成为增长最快的AIoT应用类别。
这一转变意味着从孤立的智能设备转向无缝连接的环境，设备无需明确命令即可主动预测和响应用户需求。
尽管各种企业收集的数据量大幅增加，但在信息获取成本高昂的地方或情况下，它们仍然存在盲点。这既带来了成本，也带来了风险。
与低功耗无线和低成本、低能耗电子产品相关的技术进步正在帮助解决这一问题，通过实现环境智能，大规模使用小型、低成本的标签和传感器来提供有关各种物体的位置和状态的信息。
环境隐形智能由提供大规模跟踪的低成本小型智能标签和传感器实现，到2027年，将使传感和智能更深层次地融入日常生活。在环境隐形智能的相关产品中，未来10年，一次性追踪器有望成为增长最快的AIoT应用类别之一。
对于制造商而言，在运输过程中监控和跟踪高价值且易被盗的货物至关重要。这不仅有助于识别货物在运输途中是否遭到损坏、篡改、丢失或盗窃，避免货物损失或产品拒收，更关乎企业的经济利益和商业声誉。一旦货物被拒收，企业不仅需要向客户支付赔偿，其商誉也将受到负面影响。
低成本的一次性追踪器的使用，恰好可以帮助企业克服这些挑战。通过部署这些设备，企业可以减少对物流商实时监控货物运输的依赖。尤其在疫情之后，这种需求变得更加明确和迫切。这些低成本、轻便、小巧、电池供电的一次性追踪器将迎来快速增长，在监控和追踪高价值货物运输中发挥重要作用。
根据市场研究机构Transforma Insights的预测，一次性追踪器的数量将从2023年的140万台，飙升至2033年的6570万台，收入更将以62%的复合年增长率高速成长。这一预测充分说明了一次性追踪器在物流供应链领域的巨大潜力和广阔前景。
在这一市场趋势中，低功耗广域网（LPWA）技术可能将成为最大的推动者和受益者。尽管LPWA更经济、更节能、覆盖范围更广，但其网络可用性却相对分散。
一些复杂的跟踪和追踪解决方案，需要更加丰富的网络连接选项，包括蓝牙（BLE）、Wi-Fi、超宽带（UWB）、卫星和蜂窝网络等。这些通信技术的融合，可以有效应对LPWA面临的碎片化问题，为环境隐形智能的发展提供更加稳定和可靠的网络支持。
2024年11月，英国皇家邮政宣布与无源物联网企业Wiliot合作，部署250万个无源物联网标签，来提升其邮政包裹的处理效率。作为一家全球知名的老牌邮政公司，采用无源物联网作为其数字化变革的重要措施，无疑在全球物流供应链领域具有一定的标杆意义，成为无源物联网在物流供应链领域应用的一个典型案例。这一案例也充分展示了环境隐形智能在实际业务场景中的应用价值和发展潜力。
随着AIoT技术的不断进步和成本的持续下降，环境隐形智能将成为AIoT应用的新蓝海，为各行各业带来新的数字化转型机遇。
预测5：XR智能眼镜迎来“拐点之年”，能否接力智能手机？
扩展现实（XR）智能眼镜的崛起，可能预示着智能手机的衰落或超越娱乐的下一代通信设备的出现。然而，智能眼镜并不是什么新型智能硬件，早在数年前就有不少大厂尝试推出智能眼镜类产品，但由于无法兼顾重量、成本和性能，再加之长久佩戴不适，价格不菲等原因，导致该市场始终不温不火。
2024年以来，AI加持的智能眼镜造就了“破圈效应”，引起越来越多广大消费者的兴趣，2025年或将成为XR智能眼镜的“拐点之年”。
这一转变得益于最新一代智能眼镜在一定程度上解决了智能眼镜重量、成本和性能之间的平衡问题。
站在消费者的角度，XR智能眼镜已经从“能用”初步跨入了“有用”和“好用”的门槛，能够提升用户日常生活中拍摄、通话和听音乐的便捷性。而真正让该产品再度实现蜕变的，则是2024年加入的AI功能。
从消费者的买单意愿分析，智能眼镜这个品类突破的重点可能不在沉浸、成像和交互，而是侧重于AI技术的应用和集成。
此前，许多厂家尝试的AR眼镜搭载了光学显示模组，虽然具备显示能力，但重量和成本都会有明显地增加，续航也面临很大的挑战；相比之下，虽然AI眼镜不支持显示，但受益于大模型的原生能力，可以进行更自然、顺畅的人机交互，而砍掉的光学模组则意味着成本的降低以及续航的提升。
在业内，一直不乏哪类智能硬件才是新一代AI“入口”的争论。如今的人们虽然已经离不开智能手机，但相比手机，智能眼镜类产品作为AI入口依然具有独特优势。
首先，智能眼镜可以提供更加沉浸式和直观的交互体验，用户可以通过语音、手势等自然的方式与AI进行交互，而无需低头看手机屏幕。
其次，智能眼镜可以实现更加个性化和情境化的服务，根据用户的位置、环境、行为等上下文信息，提供更加精准和及时的信息和服务。
最后，智能眼镜还可以成为连接现实世界和虚拟世界的桥梁，实现AR、VR等沉浸式体验，开启全新的应用场景和商业模式。
尽管智能眼镜在技术、成本、体验等方面还面临诸多挑战，但随着AI技术的不断进步和产业链的日益成熟，智能眼镜有望在未来几年实现重大突破，成为继智能手机之后的下一代人机交互入口。
2025年，XR智能眼镜能否真正“出圈”，接力智能手机，成为新一代AI入口，让我们拭目以待。
写在最后
总而言之，RWA、端侧AI、AI代理、环境隐形智能和XR智能眼镜这5个预测，构成了2025年AIoT领域的“素描”。这些预测相互交织，相互影响，既反映了AIoT技术的不断进步和应用场景的持续拓展，也预示着AIoT产业格局的变化。
2025年，AIoT将会迎来哪些变化？我们可能只是摸到了AIoT这只“大象”的一部分，只有广泛吸纳各方观点，才能逐渐得到整只大象的全貌。
