近期，无源物联网领域知名创业企业Wiliot宣布发布首个生成式人工智能（GenAI）聊天机器人WiliBot，旨在促进与所有连接到周围物联网的产品进行自然语言交互。Wiliot发布的聊天机器人首先面对的是供应链应用场景，这是首个无源物联网与GenAI融合应用的场景。随着物联网技术和方案供应商对人工智能技术采用的加速，GenAI和物联网融合加速，尤其是物联网海量的连接给GenAI带来前所未有的数据和无处不在的场景覆盖。

熟悉无源物联网产业的从业者，对于Wiliot并不陌生。无源物联网目前已形成3GPP、蓝牙、WiFi等多个阵营，WilioT是基于蓝牙技术无源物联网阵营的典型代表。该公司最为典型的产品是一款无源蓝牙低功耗传感器标签，结合云平台实现多个领域应用，这一标签命名为Wiliot IoT Pixels，它是一款小型低成本、自供电的蓝牙传感器标签，仅邮票大小，可以贴在任何产品或包装上，感知一系列物理和环境数据，并将信息传输至网关、手机或支持低功耗蓝牙（BLE）的设备上，再发送至Wiliot云平台。标签的能量来自于收集周围的无线射频能量来为其供电，并使用该能量发送标签唯一标识码的数据以及传感器读数。也正是采用这一设计，该标签不需要电池，因此其尺寸可以设计成邮票大小，并能便捷地粘贴在各种物品之上。

蓝牙联盟在推动基于蓝牙技术的无源物联网标准化工作，WilioT是其中的主力，在WilioT的带动下，目前全球已出现多家借助蓝牙实现无源物联网应用的厂商。WilioT的蓝牙无源物联标签售价大约为每个10美分，到2024年出货量能够达到1亿个。由于目前基于蓝牙的无源物联网已经率先商用，预计未来将是无源物联网市场上具有竞争力的一个阵营。

本次Wiliot推出GenAI产品WiliBot，也是在对大模型等新技术领域的探索。Wiliot此前将供应链管理作为自身重点覆盖的领域，尤其是针对生鲜、疫苗等冷链供应链管理，采用无源物联网标签实时获取产品信息，做到端到端管理。

在Wiliot看来，有了WiliBot这一对话机器人，客户可以通过问答的形式查询他们的产品和供应链状况，例如，向WiliBot提问：该产品的保质期是多久？它是如何到达商店的？下一步我应该采购哪种产品，原因是什么？储存这种物品安全吗，为什么？该产品的碳足迹是多少，是什么因素导致它如此之高或如此之低？

由于WiliBot是建立在大型语言模型（LLM）基础之上，是结合了无源物联网的突破性能力和GenAI的计算能力的成果，可以及时为客户提供以上问题的答案，开创了供应链可见性的新时代。

Wiliot首席执行官认为，无源物联网和生成式人工智能未来会日益成为共生技术，由于无源物联网能够产生关于数万亿日常物理物体的数据，GenAI可以独特地理解所有这些数据，而且GenAI通过分析大量数据实现自我学习。到目前为止，GenAI学习的数据是有限的，但无源物联网提供了大量新的物理世界的数据集，这也是WiliBot这种GenAI平台的价值，它可以用来描述产品、材料、供应链以及与连接的物联网设备的一切。

具体来看，Wiliot无源物联网设备对应的数据平台，供应链的各类设备和产品采用邮票大小的自供电物联网标签，贴在产品、包装、容器、包装箱、托盘等上面，这些无源物联网标签通过蓝牙将位置、温度、湿度和碳足迹等信息传输到Wiliot云平台，然后，Wiliot的人工智能和机器学习算法可以识别供应链事件，并自动生成警报或人工智能驱动的响应，使客户能够调整或优化他们的运营。例如，无源物联网标签可以实时提供数据，检测农产品或药品的装运何时暴露在不安全的温度下。

Wiliot发布WiliBot后，立即开始在主要企业客户中试行，并计划在2024年底至2025年进行更广泛的推广。在试点阶段，WiliBot将协助客户查询其物联网产品和供应链状况。未来，Wiliot希望这种无源物联网和GenAI的融合成果通过一套移动应用程序扩展到消费者领域，使用场景可以在商店或是家里，这些应用程序将允许消费者与GenAI产品对话，以深入了解冷链产品的碳足迹、材料成分、采购、质量、安全等信息，让产品自己能够“开口说话”。

WiliBot首先用于食品供应链项目，在这些项目中，Wiliot的环境数据平台显示，供应链中大约有5%的食品在到达商店货架之前就已经丢失、损坏或变质。Wiliot平台已经能够解决其中三分之二的问题，从而实现更安全的食品供应、更高的客户满意度和更低的成本，而WiliBot将使客户和消费者直接受惠于这些解决方案。

去年，在ChatGPT风靡全球的背景下，笔者曾在《海量数据的“投喂”、“社交”物联网设备，大火的AIGC如何与物联网实现深度融合》一文中提出，物联网数据作为现代社会产生的数据主力，加上未来物联网智能“社交”方面的场景，都将为生成式人工智能以及大模型提供用武之地，主要包括：

一方面，物联网数据的“投喂”，GenAI拥有了新鲜的养料。由于物联网连接数正在快速增长，数据规模未来也足够大，有超越互联网数据之势。根据知名咨询机构IDC的研究到2025年，物联网设备生成的数据量预计将达到73.1ZB，已达到全球数据总量44%。其中智能摄像头、智能汽车等强算力、大带宽终端产生的数据尤为惊人，例如，一辆智能网联汽车每天就可能收集10TB的数据。

物联网数据规模还体现在不断增长的物联网设备上。当前互联网用户数量已增长乏力，用户数已达到天花板，数据的增长主要通过对互联网存量用户的经营。物联网用户没有天花板，还在持续增长，到2025年，全球每分钟将有超过15万台物联网设备连接入网。海量的物联网连接，未来产生的数据量可能超过互联网，可以给人工智能模型持续输入“养料”去训练。

物联网数据是物理实体产生的数据，具有鲜明的客观性，且大部分场景主要目的是用于生产经营，因此实用性也更高。物联网所产生的数据既有标签、传感器感知的设备静态数据，也有设备运行中产生的时间序列动态数据。在数据类型方面，物联网技术能够实现对物理世界的状态数据、定位数据、行为数据等采集，获得各行业能源、资产属性、诊断类数据和信号类数据，这些数据对于各行业核心的生产经营和智能化升级意义重大。

另一方面，通过物联网边缘计算可以实现GenAI下沉至端侧。物联网服务提供商可以在边缘服务器上部署轻量化大模型，通过无线网络向用户提供即时服务，以及更便利和可定制的体验，用户可以低延时和低资源消耗轻松地访问和享受GenAI服务。

在这种模式下，首先在大数据集上训练出大模型，然后将其扩散模型托管在边缘服务器上，用户可以提交内容生成请求，并从供应商租用的边缘服务器接收生成的内容。这一模式允许GenAI模型根据用户的需求进行定制的内容，提供个性化的体验，而且通过在更接近用户的地方部署服务。

今年7月，日本的一家物联网虚拟运营商Soracom宣布推出两项服务，将GenAI的功能更深入地嵌入物联网连接和服务平台中，来加速更大、更复杂物联网项目的部署，这两项服务分别是Soracom Flux和Soracom Query Intelligence。其中前者是一个低代码应用构建器，通过定义传感器、摄像头、执行器、GenAI引擎和云之间的数据流，让即使是非技术用户也可以实时构建集成人工智能的物联网应用；后者是通过自然语言网络数据分析简化大型物联网部署的管理。Soracom曾对物联网与GenAI的融合创新提出一些新的方向，主要包括为机器学习创建合成数据、打造个性化的体验、改进异常检测、支持终端侧的机器学习、提升网络管理自动化能力等。

总体来看，Wiliot推出的GenAI服务产品，虽然并不能明显提升无源物联网技术本身的能力，但它与无源物联网的结合，将前端感知、连接、数据采集等环节的价值进一步放大，尤其是嵌入到物联网平台中，大幅度提升了物联网平台的能力，明显优化了无源物联网带来的千亿连接的洞察，也给企业用户和个人消费者带来体验的提升。从这个角度来看，Wiliot提出的大模型融入无源物联网场景，并不是一个噱头，而是进一步推进物联网从AIoT向着GenAIoT升级的一次重要尝试。

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