最近，全球科技行业的焦点无疑落在了DeepSeek引发的热潮之上。几乎在一夜之间，全球市场对中国AI大模型及其相关产业的态度发生了180度转变——从此前的“过度悲观”瞬间跳跃至“极度乐观”，2025也似乎成为中美AI对决元年。

德意志银行和高盛等国际投行更是纷纷预测，不仅仅是DeepSeek，2025年将成为中国企业在全球AI竞争中崛起的关键一年。然而，这并非外资投行第一次高调看好中国企业。我们需要保持清醒，避免被短期的市场情绪裹挟。

现实是，我们AI产业化的进程仍处于起步阶段，距离真正的规模化落地，还有漫长的道路要走。当前的市场情绪虽然热烈，但更重要的是探讨AI如何真正推动产业升级，创造长期价值。

在这场AI产业化变革中，物联网IoT将成为核心驱动力，引领AI技术从实验室走向千行百业的实际应用。根据IoT Analytics预测，全球2025年物联网连接数将超过270亿，广泛存在的物联网终端能够感知海量数据，为AI应用提供67%-72%的数据支撑。

可以确定的是，DeepSeek的突破将加速AIoT从1.0的“万物互联”迈向2.0的“万物智联”，进而推动AI在产业中的深度应用，实现更为彻底的智能化变革。

AIoT 1.0的核心价值在于“连接”——即让设备能够互相通信、数据互通，AIoT 2.0的核心价值在于“智能”——即让设备不仅能感知世界，还能自主决策、优化运营，并持续学习进化。

在这一过程中，DeepSeek及其背后的AI大模型技术将成为关键变量。其影响不仅仅体现在提升数据处理能力，更在于推动数据驱动的闭环智能——即从物联网设备收集数据，AI模型深度挖掘价值，最终反哺物理世界的优化与决策。

这一闭环的实现，将带来AI产业化应用的质变，加速朝着“人工智能+”千行百业的方向升级。

因此在今天的文章中，我们将一起探索：

DeepSeek如何加速AIoT产业发展？

AIoT的哪些具体场景将率先实现突破？

中国AIoT企业如何在全球竞争中占据先机？

DeepSeek加速“硬件觉醒”，催化“万物智联”

近年来，小型、低成本、高效能的开放AI模型正在重塑人工智能的创新格局。这一趋势不仅降低了AI的准入门槛，也为边缘计算场景带来了全新的可能性。

相比依赖云端计算的大型模型，DeepSeek能够在本地运行，这对于数据隐私敏感的行业和对低延迟有极高要求的AIoT设备来说，属于重大突破。

要让AI真正嵌入到计算和存储资源有限的物联网设备中，必须对基础模型进行优化。尽管AIoT产业前景广阔，但AI在边缘计算环境中的落地仍然存在三大核心挑战：

1. 计算资源受限：如何让AI在边缘设备上高效运行？

物联网设备通常算力有限，难以支持大型AI模型的推理计算。目前主流的模型优化方法包括：

剪枝：删除AI模型中的冗余参数，提高计算效率。

蒸馏：将大型模型的知识迁移到小型模型，使其在低算力环境下依然具备强大能力。

量化：降低计算精度，以减少内存占用和能耗，使AI能够在嵌入式设备上运行。

2. 数据隐私与安全：如何在边缘端保护敏感数据？

在许多关键基础设施（如电网、医疗设备、智能工厂）中，数据安全至关重要。传统的AI依赖云端训练和推理，但这意味着数据需要传输到云端，可能带来隐私泄露风险。

3. 网络效率与实时性：如何减少数据传输的成本和延迟？

AIoT应用通常涉及海量数据的实时处理，如果所有数据都需要上传至云端进行分析，延迟和带宽成本都会大幅上升。在某些场景下，例如自动驾驶、智能制造、智慧城市等，即使毫秒级的延迟也可能导致严重后果。

DeepSeek初步验证通过正确的优化策略，基础模型可以被压缩并嵌入到边缘设备中，从而突破计算资源的瓶颈。通过边缘AI推理，DeepSeek让设备能够在本地处理数据并作出决策，无需依赖云端计算，从而带来以下优势：

实时性：减少数据回传云端的延迟，提高响应速度。例如，在自动驾驶系统中，DeepSeek使AI可以在本地分析摄像头数据，并做出即时决策。

降低网络成本：减少数据传输量，降低带宽消耗，使AIoT设备能够在低网络条件下正常运行。

在AIoT产业化进程中，DeepSeek的关键技术突破主要体现在以下三方面：

1. 本地化AI模型：让AI运行在边缘设备上

DeepSeek采用模型提炼方法，使AI能够在计算资源有限的设备上运行。例如，DeepSeek-R1通过高效的模型架构，使AI能够在智能摄像头、工业传感器、智能家居设备等场景中发挥作用，而不需要连接云端。

2. 分布式学习：实现AIoT设备的自我进化

DeepSeek支持边缘端的AI训练，让设备可以根据本地数据进行自我优化，而不必上传数据到云端。这对医疗、金融、工业控制等对数据隐私要求极高的行业尤为重要。

3. 专用AIoT硬件：推动AI计算能力向边缘扩展

尽管DeepSeek在软件层面进行了优化，但AI的计算需求仍然较高。与之配套的专用AI芯片与硬件加速器也在快速发展。随着摩尔定律的持续演进，未来几年，更强大的AI芯片将继续向边缘扩展，进一步推动AIoT的发展。

随着AI成本的持续下降、硬件性能的不断提升，AIoT的普及速度将呈指数级增长。DeepSeek作为AI产业化的推动者，正加速这一进程，使AIoT在智能制造、智慧城市、医疗健康、自动驾驶等多个行业释放巨大价值。

优先获益：边缘计算、AIoT芯片与数据管理服务

在DeepSeek加速AIoT产业发展的背景下，哪些具体环节和场景将率先迎来突破？边缘计算、AIoT芯片和数据管理服务，有可能将成为AIoT产业化落地的三大核心驱动力。

这三个环节不仅直接受益于AI技术的进步，也将在AIoT生态中发挥核心作用。

1. AIoT芯片：构建遍布各行业的AI计算基础设施

AI要真正进入各行各业，必须与行业场景中的设备深度结合，而这些设备需要具备本地AI计算能力。相比传统的CPU和GPU，专为端侧AI计算优化的AIoT芯片具备以下优势：

更低功耗：AIoT设备通常在低功耗环境下运行，如智能摄像头、工业传感器、智能家居设备等，因此AIoT芯片比高功耗的服务器GPU更适合边缘AI计算。

更高效的AI推理：AIoT芯片专为AI计算优化，能在低算力环境下高效运行AI模型，提升推理速度和能效比。

更低的AI部署成本：随着DeepSeek等低成本、高性能AI大模型的普及，端侧AI推理的成本正在迅速下降，使AIoT芯片的商业化前景进一步扩大。

在文章《端侧AI应用提速，AIoT芯片群雄逐鹿》中，我曾经分析AIoT芯片已然进入全球范围内群雄逐鹿的态势，DeepSeek可能会让企业间的角逐更加激烈。

DeepSeek的开源策略，加上其高效的推理能力和低算力适配性，将推动AIoT芯片公司迎来新一轮增长。此外，随着本地AI部署趋势的加速，端侧AI计算需求将在2025年迎来爆发，AIoT芯片市场的增长潜力不可小觑。

2. 边缘计算：从“云中心优先”到“边缘优先”

传统AI计算依赖云端，然而在实时性、安全性、带宽成本等方面，边缘计算有着天然优势。DeepSeek通过发布R1模型及其精简版，使AI计算能够被更广泛地部署到边缘设备。

这不仅降低了AIoT设备的计算门槛，也加速了企业向“边缘优先”计算架构的转型。正如微软CEO萨蒂亚·纳德拉曾在财报电话会议上指出，“人工智能将更加无处不在”，因为越来越多的工作负载将在本地运行，DeepSeek的发展趋势与这一观点高度契合。

3. 数据管理服务：AIoT时代的“数据中枢”

AI的本质是数据驱动，AIoT设备每天都会产生、传输、存储和分析大量数据，这对数据管理能力提出了更高要求。没有高效的数据管理，AI再强大也难以发挥作用。但是AIoT的数据管理普遍面临诸多挑战，包括数据分散且格式复杂、数据安全与合规性要求高、数据驱动的AI训练需求多种多样等。

既然AI需要大量数据进行训练和优化，那么显而易见，数据管理服务商将成为AI产业链中的关键角色。随着DeepSeek及类似开源AI模型的普及，越来越多企业将利用AI进行数据分析、预测和优化，这将极大推动数据管理市场的增长。

综上，在AIoT产业化的过程中，边缘计算、AIoT芯片和数据管理服务可能将率先迎来突破。接下来，我们将探讨 中国 AIoT 企业如何在全球市场中占据优势，以及未来 AIoT 产业的长期发展趋势。

中国AIoT企业具备先机

虽然中美AI大模型的角逐难分伯仲，但是“人工智能+”产业化应用的胜负已分，因为在全球AIoT竞争格局中，中国企业正处于独特且有利的竞争位置。

凭借庞大的物联网设备基础、强大的供应链整合能力和政府政策支持，我国AIoT企业有望在全球市场率先实现规模化商业落地，并在AI产业化浪潮中占据主导地位。

1. 庞大的物联网设备基础：数据驱动AIoT产业化

中国是全球最大的物联网市场之一，在智能家居、智能制造、智慧城市、自动驾驶等领域的IoT设备出货量全球领先。这一优势带来了两个关键性资源，助推AIoT产业发展：

丰富的应用场景：海量的IoT设备意味着AIoT在工业制造、智慧医疗、智慧交通等行业具有天然的落地环境，能够快速实现商业化。

海量的数据资源：AIoT的核心竞争力在于数据驱动的智能化，中国市场的大规模设备部署使企业能够迅速积累数据，优化AI模型，从而形成数据闭环，加速AI产业化应用的成熟。

2. 强大的供应链整合能力：软硬一体化的AIoT生态

中国企业在硬件制造、芯片设计、5G通信等领域具备完整的产业链，能够软硬一体化推进AIoT发展，而不仅仅依赖软件算法。

这方面的代表性企业众多，比如美格智能正在加速开发DeepSeek-R1在端侧的落地应用，并计划在2025年推出100TOPS级别的AI模组，远期规划超200TOPS算力，为边缘AI计算提供强劲支持。

广和通的高算力AI模组可全面支持DeepSeek-R1小型模型，提升终端设备的AI计算能力。

映翰通在EC5000边缘计算机上成功部署DeepSeek-R1蒸馏模型，为工业质检、智慧交通、远程医疗等场景提供了高效的AI计算能力。

更能提供助力的是，中国的5G基础设施全球领先，使AIoT设备能够更低延迟、更高带宽地与云端/边缘AI交互，这对自动驾驶、智能制造、远程医疗等场景至关重要。5G的普及将进一步推动边缘AI计算，减少设备对云端的依赖，使AIoT产业加速落地。

这一软硬一体化的生态链，使中国AIoT企业能够从底层芯片、设备端到AI计算平台全方位布局，形成强劲的产业协同效应。

3. 政策支持与市场推动：AI与实体经济深度融合

政府近年来大力支持AI与实体经济的融合，通过政策扶持、产业基金、试点项目等方式推动AIoT产业化落地。许多城市已启动智慧城市试点，例如无锡的智能交通系统、上海的AIoT智能社区，这些项目为AIoT规模化落地提供了真实场景和政策支持。

因此，在AIoT产业化浪潮中，中国企业凭借庞大的IoT设备基础、强大的供应链整合能力、政策支持，有望在全球市场中率先实现规模化落地，并在AIoT竞争中占据领先地位。尽管面临数据合规、标准化、品牌影响力等挑战，但中国AIoT企业正加速全球化布局，未来将在智能制造、智慧医疗、自动驾驶等多个行业实现全球领先。

写在最后

在AIoT产业化浪潮中，边缘计算、AIoT芯片和数据管理服务已成为率先突破的三大关键环节。DeepSeek的技术突破，使AI更高效、更低成本地部署在端侧设备，推动AIoT从“万物互联”迈向“万物智联”。

中国企业凭借全球领先的物联网设备基础、软硬一体化的供应链整合能力和政府政策扶持，在AIoT赛道上具备独特优势。随着端侧AI推理需求的增长，AIoT企业正加速芯片、模组、计算平台的研发，并在智能制造、智慧医疗、智慧交通等领域实现规模化落地，定义AIoT产业的新格局。

参考资料：

1. Three Observations，作者：Sam Altman，来源：blog.samaltman.com

2. DeepSeek’s implications for edge AIoT，作者：ANDREW BROWN，来源：OMDIA