文章核心观点 - AI与物理世界深度融合处于关键拐点 三份权威报告从不同视角揭示产业趋势 聚焦AIoT融合、商业化路径及生态协作 同时揭示在自研与采购、增长模式及资源分配等方面的分歧 [1][5][6] AI与IoT融合趋势 - AI从单一技术工具转变为推动各行各业数智化转型的底层操作系统 主动参与流程优化、产品创新、能源管理等场景 [8] - AI与物理世界联动成为突破口 通过AIoT打造可落地业务闭环和新型服务模型 [8] - AI与IoT结合使物理节点具备自治、协作、记忆和上下文感知能力 成为全球技术和产业升级确定性主线 [8] - AIoT成功落地案例多为"小切口、深集成" 聚焦具体行业痛点而非追求泛化应用 [8] - AIoT产业机遇始于深度垂直场景与"小模型精做" 而非空谈万能大模型 [9] AIoT商业化路径 - AIoT商业化依赖真实场景价值创造和可衡量业务回报 聚焦高ROI、高痛点、强刚需流程 [10] - 95%企业在生成式AI落地中未获得商业回报 主因脱离真实流程仅停留伪智能阶段 [10] - AI能力需深度嵌入生产、运维、供应链等明确回报业务链路才能跑通ROI闭环 [10] 平台化与生态化协作 - 平台化和生态化协作成为主旋律 与专业AI服务商合作可提升项目成功率 [11] - AIoT企业无需重复造轮子 应通过标准协议、开放接口整合资源共享能力 [11] - 企业竞争力取决于在全球分布式智能网络中找到定位和价值接口 [11] - AIoT成功离不开平台思维和生态共建 需合纵连横激发协同创新 [12] 自主研发与外部采购分歧 - 企业内部自建AI系统商业化成功率仅为33% 与专业服务商合作项目成功率高达67% [14] - 企业自研模式易陷入高投入低产出困境 但头部科技巨头及高合规行业仍倾向自研核心系统 [14] - 自主研发与外部采购冲突体现产业分工与创新能力间的动态平衡 [14] 增长模式选择 - AIoT企业分为"超新星"(短期用户激增估值暴涨)和"恒星"(长期深耕客户黏性高) [17] - 泡沫消退后只有具备持续创新能力、扎根行业需求的企业能真正站稳 [17] - 需在爆发与深耕间找到动态平衡 兼顾快速迭代和建立壁垒 [17] - 爆发与韧性之争本质是短期机会与长期价值的赛跑 [17] 资源分配重点 - 大量企业将AI投入集中在前端环节(销售、营销等) 但可观ROI多来自后台智能(流程优化、运维管理等) [18] - 超半数生成式AI预算投向销售和市场 而后台智能贡献最高投资回报率 [18] - AIoT需深入嵌入核心运营、供应链等环节实现效率提升和成本优化 [18] - 前端体验与后台智能冲突代表企业对AIoT商业化本质的不同理解 [18] AIoT系统演进方向 - 多数AIoT项目仍停留在表面智能阶段 与企业核心业务流程割裂 [22] - 未来AIoT节点需具备自治行动力、记忆能力、上下文理解和协同学习能力 [22] - AIoT系统需从"数据搬运工"转向"自治智能体网络" 构建分布式物理智能经济体 [22][23] - 需通过平台化开放、标准协议和多方协作实现生态合作与信任体系 [23] - 价值锚点从"数据上传云平台"转向"后台智能+场景ROI+分布式协作"模式 [23]