在過去十年中，物聯網 (IoT) 已發展到數百億個聯網設備，從恆溫器到車輛和工廠，不斷向雲端發送多模式數據。隨着這種爆炸式的數據創建和收集，客戶正在尋求新方法來擴展運營、收集見解並將數據集成到他們的產品开發流程中。

其中一種方法是進入生成人工智能 (AI) 領域，這是一項顛覆性技術，它利用大型數據集來創建大型語言模型 (LLM)，能夠爲自然語言對話助手提供動力，這些助手可以智能地與用戶交互、編寫代碼並結合文本和視頻數據。

雖然公司大多將生成 AI 作爲訓練 LLM 的一項大型前期工作，但我們最近才看到檢索增強生成 (RAG) 等技術用於使用專有數據進行微調，其可能性是無限的。通過利用生成 AI，公司可以簡化流程、降低成本並釋放新的創新機會。

在本文中，我們將討論爲什么生成式人工智能和物聯網數據對於業務增長和決策變得越來越重要，爲更加智能、數據驅動和超個性化的未來鋪平了道路。

生成式 AI 與 IoT 數據之間的協同作用

爲了充分發揮生成式 AI 的潛力，客戶需要找到不斷向 LLM 提供新數據的方法。從歷史上看，IoT 可以將數據從設備傳輸到雲端，以便進一步處理和分析。隨着邊緣生成式 AI 解決方案（通常稱爲小型語言模型 (SLM)）的出現，IoT 正在成爲計算任務的推動者，可以在設備和雲之間無縫收集和傳輸數據。在實時響應至關重要的情況下（例如，機器人採取行動），SLM 可以提供即時響應，同時使用 IoT 將狀態與 LLM 對應方保持一致。

物聯網與生成式 AI 集成的一個例子可以在聯網汽車中找到，汽車制造商使用物聯網將數百萬輛汽車連接到雲端，收集診斷信息並支持聯網服務。在线搜索就是這樣一種聯網服務，它允許駕駛員和乘客使用語??音命令或車載觸摸屏在互聯網上搜索信息、方向或興趣點。

車載語音助手也已經問世多年，旨在爲各種車輛功能和特性提供易於使用的語音界面。然而，目前的語音助手在理解自然語言和復雜的對話序列方面能力有限，這常常讓駕駛員感到沮喪。汽車制造商正在尋求利用生成式人工智能來創造類似於流行聊天助手的車載體驗。爲此，他們需要依靠物聯網技術從各種車輛傳感器和系統收集信息，並與車輛和雲端的 LLM 進行通信。在此過程中，汽車制造商還需要依靠物聯網技術來確保安全性、隱私性和靈活性，同時支持新的用戶體驗。

我們才剛剛开始意識到物聯網和生成式人工智能交匯的可能性。例如，物聯網機器人設備（如制造工廠中常見的鉸接臂和自主移動機器人）可以看到和感知周圍環境。到目前爲止，這些機器人中的大多數都遵循預設的指令，幾乎沒有改進能力。通過生成式人工智能多模型不斷從新環境和用戶需求中學習，物聯網在建立通信反饋回路方面發揮着關鍵作用，該回路可以實現跨機器人隊列的協作行動計劃，從而提高效率和可靠性。

互聯智能的未來

總之，物聯網和生成式人工智能的融合爲各個行業的企業开啓了新的可能性。物聯網使數據從設備連續流向雲端，從而實現更智能、響應更快的系統，能夠理解自然語言、適應復雜場景並提供個性化體驗。這種互動不僅對於提高效率至關重要，而且對於實現真正智能且本質上獨立的自動化程序也至關重要。隨着我們不斷前進，我們可以期待看到更多物聯網和生成式人工智能的創新應用共同協作，爲各個行業的創新帶來新的機遇。

作者：Yasser Alsaied ，亞馬遜網絡服務（AWS）物聯網副總裁

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