2026中国AIoT产业全景图谱
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《2026中国AIoT产业全景图谱报告》创造性地提出“通感智值”四维模型，首次系统梳理了“通感智值”跨域编排的十大协同场景。从车路云一体化到空天地海一体化信息网络，从工业智联到全屋智能，既体现技术前沿性，又具备商业可复制性，为产业发展提供了清晰的路径指引。包括量讯物联、有人物联、联想懂的通信、移远通信、特斯拉、润和软件、海尔卡奥斯、比邻智联等在内的多家AIoT领军企业入选图谱。

本文为你呈现《2026图谱》中的年度洞察。

《2026中国AIoT产业全景图谱报告》中国AIoT产业年度洞察3

确定性网络与垂类AI模型：面向工业/车路云的”确定性时延+端到端可靠”，与”可解释+可审计”的垂类AI模型并行进化

2026年，预计确定性网络技术和垂直领域AI模型的深度融合，将会重新定义关键行业的数字化基础设施。这种融合不是简单的技术叠加，而是针对工业互联网、智能交通、智慧医疗等高可靠性要求场景的系统性创新。确定性网络提供了可预测、可保障的通信基础，垂类AI模型则提供了可解释、可审计的智能决策能力，两者的结合构建了新一代的可信智能系统。

确定性网络在2025年已经从概念验证进入大规模商用部署阶段。通过时间敏感网络（TSN）、确定性IP（DetNet）、5G URLLC等技术的融合应用，网络能够提供微秒级的确定性时延、99.9999%的可靠性保证，以及纳秒级的时间同步精度。

在智能制造领域，基于确定性网络的工业控制系统已经实现了全面的”剪辫子”改造，将传统的有线连接替换为无线连接，在保证控制精度和可靠性的同时，大幅提升了生产线的灵活性。

车路协同场景是确定性网络的另一个重要应用领域。端到端的确定性通信网络，能够在车辆、路侧设施、边缘计算节点、云端控制中心之间提供确定性的数据传输服务。这使得车路协同系统能够实现真正的实时决策和控制，如在高速公路上以120公里/小时行驶的车辆编队，车间距可以安全地缩短到5米以内，大幅提升道路通行效率。同时，确定性网络还支持了V2X通信的广泛应用，使得车辆能够提前获知前方路况、交通信号、施工信息等，有效降低了交通事故率。

垂直领域AI模型的发展呈现出与通用大模型截然不同的演进路径。相比追求参数规模和通用能力的大模型，垂类AI模型更注重领域知识的深度融合、决策过程的可解释性以及结果的可审计性。2026年，预计主流的工业AI模型将不再是”黑盒子”，而是能够解释每一个决策的依据和推理过程。例如，在钢铁行业的质量预测模型中，系统不仅能够给出产品质量的预测结果，还能够明确指出影响质量的关键工艺参数、历史相似案例、以及建议的调整方案，使得工程师能够理解和信任AI的判断。

图：边缘智能与垂类大模型的螺旋上升关系图，智次方研究院绘制

在落地实践中，存在着边缘智能/端侧AI先行，垂类大模型随后深化的趋势。

具体来看，边缘AI是一种计算架构的优化与下沉，强调将AI算力、模型推理、数据处理等能力下沉到边缘设备；而垂类大模型则强调模型能力的专业化、精细化、行业化，是一种模型训练与知识注入的深化。因此，两者是不同维度的技术演进，但互为条件。

一方面，边缘设备与终端数据的爆发，提供了丰富的行业私域数据，为训练和微调垂类大模型提供了关键的数据源。边缘AI的普及，也推动了模型部署能力的增强，使得垂类模型具备可落地的“容器”。

另一方面，垂类大模型的引入，提升了边缘智能的“智能等级”，让边缘设备不仅能“感知世界”，还能“理解场景”，推动边缘AI从“感知”向“认知”跃迁。

展望未来，确定性网络将向着更大范围、更高性能的方向发展，实现全球范围的确定性互联。垂类AI模型则将在保持可解释性和可审计性的基础上，通过联邦学习、迁移学习等技术实现跨企业、跨行业的知识共享和模型优化。两者的深度融合将构建起新一代的产业互联网基础设施，支撑数字经济的高质量发展。

2026中国AIoT产业全景图谱
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AIoT通信技术树状图

AIoT感知技术宇宙星系图

AIoT智能技术神经网络图

AIoT价值生态循环图

AIoT通感智值跨域的十大协同场景花瓣图

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