在过去十年中，物联网 (IoT) 已发展到数百亿个联网设备，从恒温器到车辆和工厂，不断向云端发送多模式数据。随着这种爆炸式的数据创建和收集，客户正在寻求新方法来扩展运营、收集见解并将数据集成到他们的产品开发流程中。
其中一种方法是进入生成人工智能 (AI) 领域，这是一项颠覆性技术，它利用大型数据集来创建大型语言模型 (LLM)，能够为自然语言对话助手提供动力，这些助手可以智能地与用户交互、编写代码并结合文本和视频数据。
虽然公司大多将生成 AI 作为训练 LLM 的一项大型前期工作，但我们最近才看到检索增强生成 (RAG) 等技术用于使用专有数据进行微调，其可能性是无限的。通过利用生成 AI，公司可以简化流程、降低成本并释放新的创新机会。
在本文中，我们将讨论为什么生成式人工智能和物联网数据对于业务增长和决策变得越来越重要，为更加智能、数据驱动和超个性化的未来铺平了道路。
生成式 AI 与 IoT 数据之间的协同作用
为了充分发挥生成式 AI 的潜力，客户需要找到不断向 LLM 提供新数据的方法。从历史上看，IoT 可以将数据从设备传输到云端，以便进一步处理和分析。随着边缘生成式 AI 解决方案（通常称为小型语言模型 (SLM)）的出现，IoT 正在成为计算任务的推动者，可以在设备和云之间无缝收集和传输数据。在实时响应至关重要的情况下（例如，机器人采取行动），SLM 可以提供即时响应，同时使用 IoT 将状态与 LLM 对应方保持一致。
物联网与生成式 AI 集成的一个例子可以在联网汽车中找到，汽车制造商使用物联网将数百万辆汽车连接到云端，收集诊断信息并支持联网服务。在线搜索就是这样一种联网服务，它允许驾驶员和乘客使用语??音命令或车载触摸屏在互联网上搜索信息、方向或兴趣点。
车载语音助手也已经问世多年，旨在为各种车辆功能和特性提供易于使用的语音界面。然而，目前的语音助手在理解自然语言和复杂的对话序列方面能力有限，这常常让驾驶员感到沮丧。汽车制造商正在寻求利用生成式人工智能来创造类似于流行聊天助手的车载体验。为此，他们需要依靠物联网技术从各种车辆传感器和系统收集信息，并与车辆和云端的 LLM 进行通信。在此过程中，汽车制造商还需要依靠物联网技术来确保安全性、隐私性和灵活性，同时支持新的用户体验。
我们才刚刚开始意识到物联网和生成式人工智能交汇的可能性。例如，物联网机器人设备（如制造工厂中常见的铰接臂和自主移动机器人）可以看到和感知周围环境。到目前为止，这些机器人中的大多数都遵循预设的指令，几乎没有改进能力。通过生成式人工智能多模型不断从新环境和用户需求中学习，物联网在建立通信反馈回路方面发挥着关键作用，该回路可以实现跨机器人队列的协作行动计划，从而提高效率和可靠性。
互联智能的未来
总之，物联网和生成式人工智能的融合为各个行业的企业开启了新的可能性。物联网使数据从设备连续流向云端，从而实现更智能、响应更快的系统，能够理解自然语言、适应复杂场景并提供个性化体验。这种互动不仅对于提高效率至关重要，而且对于实现真正智能且本质上独立的自动化程序也至关重要。随着我们不断前进，我们可以期待看到更多物联网和生成式人工智能的创新应用共同协作，为各个行业的创新带来新的机遇。
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