В условиях слияния искусственного интеллекта (ИИ) и Интернета вещей (IoT) - того, что мы в целом называем AIoT-Мы являемся свидетелями одного из самых значительных переломных моментов в индустриальной эпохе. Однако настоящий прорыв произойдет не просто благодаря более совершенным моделям или более подключенным датчикам, а скорее благодаря глубокие бизнес-модели, ориентированные на промышленность, измеримый возврат инвестиций, и архитектура распределенная автономная интеллектуальная система в физическом мире.
Опираясь на три основополагающих отчета, выпущенных в 2025 году, -
- McKinsey & Company's Перспективы развития технологий до 2025 года
- Bessemer Venture Partners’ Государство AI 2025
- Инициатива Массачусетского технологического института (MIT) NANDA Разделение GenAI: Состояние ИИ в бизнесе 2025
В этой статье излагается практическая точка зрения на Текущее состояние AIoT, болевые точки отрасли, и план дальнейших действий.
Оглавление
Текущее состояние AIoT
ИИ работает как операционная система физического мира
Технологические тренды McKinsey на 2025 год подчеркивают, что ИИ больше не является просто инструментом для анализа данных - он становится “операционной системой”, лежащей в основе отраслей, инфраструктуры и активов. В таких отраслях, как производство, энергетика, транспорт и интеллектуальная инфраструктура, ИИ все чаще внедряется в подключенные устройства, пограничные вычислительные узлы, робототехнику и автоматизацию. Граница между физическим и цифровым стирается.
В сфере IoT это означает, что традиционная модель “датчик → облако → приборная панель” уступает место модели “датчик + вычисления + возможность принятия решений на границе → автономные действия”. Например, подключенные физические активы со встроенным искусственным интеллектом могут принимать решения, координировать свои действия с другими активами и адаптироваться в реальном времени, что позволяет нам называть их “умными вещами”, а не “простыми умными устройствами”.
Сценарий-фокус и окупаемость инвестиций как императив коммерциализации
И в отчетах Bessemer, и в отчетах MIT подчеркивается один главный момент: путь от технологии к ценности для бизнеса требует конкретные, глубоко проработанные сценарии использования а не широкая, общая шумиха вокруг ИИ. Bessemer характеризует успешные ИИ-компании как те, которые привязываются к вертикальным рабочим процессам с высоким уровнем боли и высокой отдачей. С другой стороны, исследование MIT привлекает внимание к тревожной реальности, которая заключается в том, что 95% пилотных проектов по внедрению генеративного-AI не приносят ощутимой отдачи для бизнеса.
В переводе на язык AIoT: фактор успеха переходит от “давайте подключим все и применим большую модель” к “давайте определим критический рабочий процесс с физическими активами, плотно внедрим AIoT, измерим рентабельность инвестиций, масштабируем”. Переход от развертывания технологии к достижению бизнес-результатов.
Платформа + экосистема перевешивают одиночные инновации
По мере усложнения систем AIoT, включающих множество типов устройств, возможностей подключения (граничные, 5G, спутниковые), потоков данных, моделей ИИ, операций и интеграций, в отчетах подчеркивается, что компании не могут добиться успеха в одиночку. Возрастает роль экосистемно-ориентированных платформенных стратегий. McKinsey указывает на важность распределенного интеллекта и глобальных интеллектуальных сетей. Bessemer также подчеркивает, что компании, основанные на ИИ, сосредоточены не только на алгоритмах, но и на стандартных протоколах, открытых интерфейсах и многостороннем сотрудничестве, интеграции ресурсов, совместном использовании возможностей и повышении эффективности.
Ключ к достижению прорывного прогресса в области AIoT лежит в следовании платформенному мышлению и активном построении экосистемы. Только благодаря глубокому сотрудничеству и интеграции ресурсов различных областей и организаций, формированию тесного промышленного альянса мы можем способствовать глубокому развитию совместных промышленных инноваций и добиться их широкомасштабного применения.
Болевые точки отрасли и расхождения во взглядах
В то время как три отчета демонстрируют тесную взаимосвязь по основным тенденциям, они также показывают ключевые точки стратегического напряжения в рамках предприятий, внедряющих AIoT. Эти противоречия связаны с логикой инвестирования, распределением ресурсов и стратегией внедрения.
| Стратегическое напряжение | Точка зрения А | Точка зрения B | Основной конфликт |
| Самостоятельное строительство в сравнении с внешними закупками | Собственное производство (полный контроль, собственная разработка) | Партнерство/сотрудничество (более высокий уровень успеха, меньше необходимости изобретать) | Возможности против скорости и стоимости. MIT обнаружил, что во многих случаях самостоятельно созданные системы искусственного интеллекта добиваются гораздо меньшего успеха (~33 %), чем системы, созданные внешними партнерами (~67 %). |
| Взрывной рост против устойчивой жизнеспособности | Быстро и много (доля рынка, молниеносный рост) | Устойчивый рост в вертикальных сегментах (устойчивость клиентов, маржа) | Краткосрочные возможности против долгосрочной стоимости. Bessemer различает “сверхновые” ИИ-компании и “падающие звезды”, масштабирующиеся более постепенно. |
| Ориентация на фронт-энд (клиентский опыт) и бэк-энд (операционная деятельность) | Инвестируйте значительные средства в UX, маркетинг, интерфейс | Инвестируйте в операционную деятельность, цепочку поставок, скрытую цепочку создания стоимости | Поверхностная видимость против реальной ценности для бизнеса. MIT и Bessemer предупреждают, что многие проекты сосредоточены на фронтэнде, но получают ROI за счет улучшения бэкэнда. |
Это не просто академические дискуссии, но и отражение оперативных решений в программах AIoT: Создавать ли нам собственную платформу для интеллектуальных границ или обратиться к партнеру? Поймать ли нам рыночный ажиотаж сейчас или строить на перспективу? Используем ли мы ИИ в блестящих приложениях для клиентов или в откровенно менее гламурных рабочих процессах по обслуживанию и эксплуатации активов?
В отрасли часто наблюдается перекос в сторону броских фасадов и интенсивного самостоятельного строительства, но, судя по отчетам, это приведет к многочисленным неудачам, если пренебречь фундаментальными основами экосистемы.
Путь в будущее: От подключенных к автономным, от устройств к агентурным системам
После того как мы поняли, где сейчас находится AIoT и каковы точки трения, дорожная карта становится более понятной. Конечный прорыв заключается не только в переходе от возможностей подключения и встроенного интеллекта к автономия, но и сотрудничество, и распределенные разведывательные сети.
Ключевые факторы, обеспечивающие это будущее:
- Автономное принятие решений: Каждый физический узел в сети AIoT должен обладать способностью чувствовать, принимать решения и действовать, часто без вмешательства центра. Это шаг за пределы автоматизации по сценарию. McKinsey называет эту следующую волну “агентным ИИ”.
- Совместная работа на разных устройствах и в разных рабочих процессах: Интеллектуальные устройства не должны действовать изолированно, они должны координировать свои действия с другими устройствами, людьми и системами для создания новых циклов обслуживания.
- Память, контекст и адаптация: Устройства и модели должны обучаться со временем, сохранять контекст, адаптироваться к изменяющимся условиям и интегрироваться с бизнес-процессами (а не просто быть “тупыми” подключенными вещами). Bessemer выделяет это как следующий ров.
- Архитектура распределенного интеллекта: Вместо того чтобы все интеллектуальные ресурсы централизовались в облаке, они все чаще перемещаются на периферию, в кластеры устройств, в объединенные или ячеистые архитектуры. Для обеспечения глобального масштаба и устойчивости AIoT должен поддерживать децентрализованные, автономные сети.
- Экосистема Инфраструктура доверия: Платформы, открытые стандарты, управление данными, безопасность, соответствие нормативным требованиям - все это становится основополагающим. Как подчеркивается в отчете MIT, отсутствие доверия, интеграции рабочих процессов и соответствия доменам приводит к тому, что большинство инвестиций в ИИ терпят неудачу.
Одним словом, будущий AIoT - это не “умные устройства”, а интеллектуальные агенты, встроенные в физические системы, которые сотрудничают, учатся и развиваются. ...и набирая то, что можно назвать “Экономика распределенного физического интеллекта”.
Последствия и возможности отрасли
Из вышесказанного становятся понятны некоторые последствия для бизнеса и промышленных предприятий:
- Победителями станут не те, кто обладает самыми блестящими технологиями, а те, у кого есть ощутимые преимущества. стоимость бизнеса + лидерство в экосистеме. Речь идет об измеримой рентабельности инвестиций и силе партнерской сети.
- В центре внимания - ценные домены и рабочие процессы с высоким показателем отдачи.. Например:
- Умное производство → эффективность эксплуатации/обслуживания
- Управление энергетикой/коммунальным хозяйством → здоровье активов, интеллектуальные данные на границе сети
- Интеллектуальные транспортные/дорожные системы → жизненный цикл устройств, оптимизация логистики
- Бэк-офисные операции и скрытые цепочки создания стоимости имеют большее значение, чем просто front-end видимость. Инициативы AIoT должны быть направлены не только на создание пользовательских интерфейсов, но и на более глубокое изучение рабочих процессов.
- Стратегические инвестиционные решения имеют значение: Для компаний, размышляющих о том, что лучше: собственное производство, партнерство, быстрое или устойчивое масштабирование, - выбор должен соответствовать ресурсам, бизнес-модели, зрелости отрасли.
- Экосистема требуется мышление: В сфере IoT редко одна компания делает все - аппаратное обеспечение устройства, подключение, вычисления на границе, программное обеспечение AI, аналитику, услуги по обслуживанию - выигрывает сотрудничество.
- Следующее десятилетие - это обеспечение автономности и координации: Акцент смещается с “подключения устройств” на “подключение интеллекта, подключение действий”.
Заключительные размышления
Таким образом, слияние ИИ и IoT - это не футуристическая новинка, оно происходит уже сейчас и быстро становится операционная основа промышленности. Но настоящий прорыв не является чисто технологическим - он коммерческий и архитектурный.
Три отчета показывают:
- The направление очевидна (конвергенция ИИ + IoT)
- The вызовы реальны (недостаток окупаемости инвестиций, сложность выполнения, сложность экосистемы).
- The путь определены (отраслевые сценарии использования, автономность, сотрудничество, экосистемы платформ)
Если ваша компания, ваша команда или ваша стратегия направлена на развитие AIoT, то необходимо не просто экспериментировать, а встраивать, измерять, масштабировать. Создавайте для повышения ценности бизнеса. Партнерство для масштаба. Архитектор для автономии.
Потому что в конечном итоге следующую волну победителей в области AIoT составят компании, которые превратят подключенные устройства в интеллектуальные сотрудники, внедрять искусственный интеллект в основные физические процессы и управлять ими. новые экономические системы-Не просто подключайте датчики и запускайте модели.
Настал момент действовать.