从AI代理到AIoT代理，揭秘人工智能与物联网融合的AIoT 2.0大未来

从AI代理到AIoT代理，揭秘人工智能与物联网融合的AIoT 2.0大未来

2025年伊始，科技界大咖们纷纷预测，这一年将是AI智能代理的重要发展之年。英伟达CEO黄仁勋在CES 2025上更是明确指出，AI技术将从感知型、生成式向代理型演进，最终实现具备传感与执行功能的物理型AI。而在这场AI技术革命中，AIoT代理作为AI与物联网融合的产物，正展现出巨大的发展潜力。

AIoT代理：AI与物联网融合的未来

AIoT代理是AI代理和IoT的融合，是指将AI功能与IoT设备集成的自主软件实体。这些代理可实现智能决策、数据分析以及设备、人类和物理环境之间的实时交互。

在2024年第一季度，李飞飞团队联合微软发表了一系列论文，探讨了与物理世界相结合的AI代理的趋势、分类、如何构建通用基础模型，以及存在的挑战。这些研究为AIoT代理的发展提供了重要的理论基础。

AIoT代理的核心架构

AIoT智能的基本架构可以简化为以下组成部分：

• 感知：Agent通过感知模块接收外界环境的信息输入，获取对世界的观测。
• 推理：推理模块在感知信息的基础上，利用知识库中的世界知识，对当前环境状态进行分析、判断，并规划后续行动。
• 行动：根据推理的结果，Agent通过行动模块采取相应的动作，并影响外部环境。
• 交互：Agent通过与环境的持续交互来感知外界变化、积累知识、并评估行动效果。
• 世界知识库：这是Agent的知识库，存储了其对世界的理解和记忆。
• 学习：学习模块使得Agent能够在与环境的交互中，不断积累新知识、优化已有策略。

AIoT代理的分类

基于李飞飞团队的研究，AIoT代理可以分为两类：

1. 具身AIoT代理：这类代理需要在模拟的物理环境或真实世界中执行物理动作，或与环境进行交互。具体又可分为行动AIoT代理和交互AIoT代理。

2. 仿真与环境AIoT代理：这类代理在模拟环境中相互交互和通信，用于对复杂系统进行建模和仿真。通过强化学习等方法，AIoT代理可以在虚拟环境中学习和训练，以应对真实世界中的挑战。

AIoT代理的应用场景

AIoT代理正在多个领域展现出巨大的应用潜力：

• 智慧城市：通过智能交通管理、节能建筑、废物管理和公共安全系统等应用，提升城市基础设施和资源管理效率。
• 卫生保健：实现患者远程监控、个性化治疗计划和疾病预防预测分析，提高医疗保健服务的质量和效率。
• 工业自动化：优化制造流程、减少停机时间、提高产品质量，实现预测性维护和设备实时监控。
• 智能家居：集成各种智能设备，实现舒适度、安全性和能源效率的提升，提供个性化的生活体验。

尽管AIoT代理展现出巨大的潜力，但其发展仍面临不少挑战。如何保障人机协作的安全性，避免智能代理做出违背人类意图、危及生命财产的决策，是当前业界高度关注的伦理问题。因此，加强跨学科合作，建立健全法律法规体系，是保障AIoT代理健康发展的必要工作。