21世紀經濟報道記者孫燕 無錫報道

物聯網與人工智能的關系，正從單向賦能走向雙向賦能：物聯網因AI而擁有靈魂，AI因物聯網而擁有身體，二者共同構成了一個“感知-認知-行動”的完整智能體，正在開啟萬物智聯的新紀元。

中國工程院外籍院士、清華大學智能產業研究院（AIR）院長張亞勤在2025世界物聯網博覽會期間接受21世紀經濟報道采訪時表示，物聯網是新一輪人工智能發展的基礎底座，AIoT準確地描述了AI和IoT的融合。

在他看來，人工智能更大的機會在于“人工智能+”，“人工智能+物聯網”更應在應用端挖掘機會。

《21世紀》：在人工智能重塑世界的今天，物聯網的重要性進一步凸顯。您如何看待當前物聯網在人工智能發展浪潮中的重要性？

張亞勤：人工智能之所以發展得這么快，很重要的原因是有信息、物理、生物三大底座。信息底座來自PC、互聯網、移動互聯網產生的大量數據；物理底座來自物聯網多年發展、感知融合形成的物理世界數據；生物底座來自蛋白質、DNA。

可以說，物聯網是新一輪人工智能發展的基礎底座，AIoT準確地描述了AI和IoT的融合。 包括邊緣智能，就是把云端的智能部署到邊緣端、IoT設備和終端，也是人工智能與物聯網相互融合、相互促進的一部分。

《21世紀》：今年以來，物聯網對于人工智能發展的重要性有沒有所凸顯？

張亞勤：今年以來，大模型技術推進較為明顯，經歷了從“預訓練—推理—智能體”的深刻轉型。其中在物理智能方面，物聯網是發展機器人、無人駕駛、車聯網的基礎。

在物理智能方向上，目前最典型的例子就是無人駕駛，無人駕駛再往下發展就是人形機器人，完全無人的無人駕駛安全程度比人類駕駛至少高10倍。

我們走過PC、互聯網、移動互動網、物聯網，正在走向智能體互聯網。人工智能正在從預訓練的智能、前智能走向后智能，后智能主要是通過智能體實現的，這也離不開物聯網的發展。

《21世紀》：物聯網追求物理世界的確定性，但AI在概率驅動下可能產生幻覺。您認為在AI與物聯網的融合過程中應該如何平衡這一點？

張亞勤：物聯網的場景很多，在有些領域需要低延遲、精確性。而大模型本質上是基于統計概率原理構建的概率模型，可能存在幻覺問題。

隨著科研的不斷推進，AI會趨于成熟、準確。而當前，我們需要把概率模型和已知確定的模型、數據庫、規則結合起來，在關鍵領域起到第一性原理的作用。 

《21世紀》：今年物博會的年度主線是“人工智能與物聯網雙向賦能”，對于無錫“人工智能+物聯網（AIoT）”融合發展、雙向賦能，您有怎樣的建議？ 

張亞勤：物聯網在2015年走向主流，而無錫早在2009年就開始發展物聯網，在產業、技術探索方面給全球都起到了好的示范作用。

目前無錫的物聯網基礎很好，接下來也要利用人工智能的最新技術，包括智能體、具身智能、邊緣計算。以邊緣計算為例，可以把云端上萬億參數的模型，以十億參數的規模放到IoT終端中，在規模更小的同時實現更少的延遲、更低的功耗、更高的效率、更輕巧的架構。

就像互聯網更大的機會在于應用端，對于人工智能而言，更大的機會也在于“人工智能+”。“人工智能+”要比人工智能核心部分大兩個數量級。