作者：彭昭（智次方创始人、云和资本联合创始合伙人）

物女皇：从卖铲子，到包矿山

这是我的第394篇专栏文章。

在2026中国AIoT产业年会上，我做出了一个大胆的预判：2026年，将是“AIoT原生智能体”的觉醒元年。

因为现在我们手中的AIoT技术拼图终于完整了：物理AI给了机器“身体”，大模型给了机器“大脑”，通信网络给了机器“神经”。下一个问题接踵而至：我们拥有了具备自主感知、决策、行动甚至交易能力的智能体，这把“屠龙刀”已经铸成，但“龙”在哪里？或者更直白地说：这些拥有了超级能力的AIoT原生智能体，究竟将在哪里施展拳脚？

仿佛是为了回应这种产业级的焦虑，国家的顶层设计给出了最直接的答案。

让我们先把时钟拨回今年8月，国务院发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。在之前的文章中，我曾深度分析过，那是一次战略层面的总动员，确立了智能经济作为中国未来增长核心引擎的地位。

11月初，国务院办公厅紧接着发布了《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》。

请注意这两个文件发布的时间节点和逻辑递进：如果说8月的“人工智能+”是一声划破长空的发令枪，告诉我们要“往哪里跑”；那么11月的“场景开放”意见，则是一张精准的作战地图，明确了我们“在哪里打”。

在我看来，这份11月的新文件，其分量之重，远超许多人的想象。它不仅仅是一份产业扶持政策，它更像是一份“物理世界通行权”的授权书。

长久以来，制造、医疗、交通、城市治理等高价值行业，就像一个个封闭的堡垒。它们有着极高的准入门槛、复杂的隐性知识和严格的行政壁垒。AIoT企业往往拿着锤子找钉子，却始终敲不开这些堡垒的大门。

现在，国家正在以前所未有的力度，打破这些壁垒，将这些封闭的、复杂的、高价值的行业场景，向AIoT智能体全面开放。政府明确提出要“推动新场景大规模应用”，这意味着，场景不再是零星的“样板间”，而是即将成为智能体大规模进驻的“主战场”。

从“拿着锤子找钉子”到“看着图纸盖大楼”

当“万物智行”的技术奇点，与“场景开放”的政策红利在2025年末狭路相逢，AIoT产业的底层逻辑正在发生一场根本性的翻转。

过去十年，我们习惯了“技术驱动”：我们手里有什么模组、什么芯片、什么算法，就去市场上找能用这些东西的地方。这叫“拿着锤子找钉子”。

而未来十年，我们将进入“场景驱动”的新阶段。场景方直接摊开需求图纸，明确告诉我们要解决什么问题、达到什么指标，然后我们再去组合智能体来满足需求。这叫“看着图纸盖大楼”。

在这个新时代，旧的生存法则将失效。如果一家AIoT企业，还停留在卖模组比拼成本、卖硬件比拼参数，甚至卖SaaS比拼功能的阶段，那么它注定将面临被淘汰的命运。因为在开放的场景中，客户需要的不是工具，而是结果。

因此，我坚信AIoT企业的未来之路，是完成一次痛苦但必须的蜕变：从技术提供商，转型为“立足于场景的高端服务运营商”。

请注意，我强调的是“运营商”。因为在万物智行的时代，价值不再是一次性交付的硬件，而是智能体在场景中日复一日、7x24小时持续创造的“服务流”。

既然“通过权”已经拿到，既然“AIoT智能体”已经觉醒，那么，我们该如何在这个被场景重新定义的时代，找到自己的位置？

为什么“场景”成为了新时代的稀缺资产？

如果说政策为我们指明了方向，那么我们需要进一步追问的是：为什么是“场景”？为什么在2025年的当下，“场景”会突然取代技术本身，成为新时代最稀缺的资产？

细读11月发布的《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》，你会发现一个耐人寻味的措辞变化。过去几年，我们在各地看到的所谓“智慧项目”，很多时候停留在“大屏展示”的阶段。他们只能叫“样板间”，价值在于“看”。但这份《实施意见》中，高频出现的关键词却是“大规模应用”、“全流程闭环”和“商业化验证”。这意味着，国家对于AIoT落地的期待，是“做”，也就是从“锦上添花”的展示柜，转向了“雪中送炭”的生产线。

政府和行业客户不再需要一个只能在特定光照、特定角度下演示的机器人，他们需要的是能真正下到矿井深处、能在暴雨天的港口、能在高危化工厂里7x24小时替代人工、解决实际痛点的“劳动力”。

这种转变，对供给侧提出了极其严苛的要求。政府开放这些高价值场景，实际上是在寻找能够对最终结果负责的“合伙人”，而不是单纯兜售设备的供应商。

如果你只能提供一个摄像头，那你只是产业链末端的搬运工；如果你能提供一套“基于视觉感知的安全生产零事故解决方案”，并承诺对事故率负责，那你就是场景的“合伙人”。

场景之所以稀缺，另一个更深层的原因在于：技术的护城河正在被填平。

我曾经提到过，随着TinyML（微型机器学习）、Edge AI（边缘智能）技术的成熟，以及开源大模型生态的爆发，通用AI能力的获取门槛正在极速降低。以前，训练一个能识别安全帽的模型可能需要几十人的算法团队干半年；现在，借助开源模型和自动化工具，一个刚毕业的工程师可能三天就能搞定。

当AI的算力和算法变成了像水电煤一样触手可及的基础设施，当所有的硬件都变得越来越像，AIoT企业的竞争壁垒在哪里？

答案只有一个：“懂场景”，了解行业Know-How。

通用大模型可以写诗、画画、写代码，但它不懂宁波港的一台龙门吊在起吊集装箱时，那个微小的晃动幅度代表着什么物理风险；它也不懂一家西北的化工厂在凌晨3点的巡检流程中，老师傅只凭耳朵就能听出的阀门异常噪音背后潜藏着怎样的隐性规则。

这些无法被通用大模型直接覆盖、沉淀在行业专家脑子里的经验，我们称之为“暗知识”。

在未来的竞争中，谁能率先进入场景，谁能把这些碎片的、隐性的、非结构化的“暗知识”，翻译成智能体听得懂的语言，谁就拥有了真正的护城河。

在这个意义上，场景不仅仅是市场，它更是训练数据的炼油厂，是行业Know-How的孵化器。谁占领了场景，谁就拥有了定义下一代行业标准的权力。

“万物智行”如何重塑场景服务？

既然场景是稀缺资产，是核心壁垒，那么我们该用什么样的“武器”去攻占它？

答案就藏在物联网智库在“2026中国AIoT产业年会”上所探讨的5大趋势之中。当我们将物理AI、多模态智能与机器支付结合在一起时，一个自然而然的AIoT发展阶段：“万物智行”正在浮现。

过去的AIoT服务模式存在一个巨大的断层：技术负责发现问题，但解决问题依然要靠人。比如，传统的智慧安防系统，摄像头报警了，最后还是需要保安跑去现场确认、处理。技术只是人的辅助工具，无法独立闭环。

但在“万物智行”的时代，我们将迎来“AIoT原生智能体”。

这不仅仅是更聪明的设备，而是具备感知、决策、执行能力的独立单元。借助多模态大模型，智能体不仅能“看懂”视频，还能结合声音、温度、振动数据，理解复杂的现场环境。

这就带来了商业模式的根本性变革：

• 以前是卖“智能摄像头”，比拼的是像素和算力；现在是卖“无人值守的安全服务”，智能体发现异常后，能直接调度附近的巡逻机器人或无人机进行干预，向客户交付的是“安全结果”。

• 以前是卖“AGV小车”，比拼的是载重和续航；现在是卖“按件计费的搬运服务”，智能体根据仓库实时吞吐量自动规划路径、协同作业，客户不再购买设备，而是为每一次成功的搬运付费。

这种变化意味着，AIoT企业将不再是设备的搬运工，而是场景运营的“总包商”。

如果我们再往前看一步，我们将触碰到场景价值变现的终极形态：机器经济。

当数以亿计的设备都变成了拥有自主决策能力的“智能体”，场景服务的极致，将不再是人向机器购买服务，而是机器向机器购买服务。

比如在智慧物流场景，一辆行驶在高速公路上的自动驾驶卡车（智能体A），检测到电量不足。它不需要人类司机的介入，而是自动通过网络寻找前方服务区空闲的充电桩（智能体B）。这两个智能体会在毫秒级的时间内完成一轮复杂的商业谈判：

• 卡车发出需求：“我需要快充，预计到达时间15分钟后。”

• 充电桩回复：“当前电价1.5元/度，如果你愿意推迟10分钟充电，我可以给你打九折。”

• 卡车经过计算，接受报价，自动导航入位，完成充电。

• 最后，基于区块链技术的机器钱包自动完成支付结算。

在这个过程中，作为AIoT企业的你，角色发生了什么变化？

你不再仅仅是一个充电桩硬件制造商，你运营的是一个“能源交易与自动补给的场景服务网络”。你的利润来源不再是一次性的硬件销售，而是每一次机器交互中产生的服务流和资金流。

这就是“万物智行”带来的想象力。

从“产品技术企业”到“服务运营企业”

看清了趋势，推演了终局，摆在所有AIoT企业面前的现实问题是：怎么转？

在“万物智行”的时代，继续死磕硬件参数、堆砌平台功能，已经无法构建护城河。企业必须完成一次基因层面的进化：从“产品技术企业”向“服务运营企业”转型。这需要我们在产品定义、架构能力和生态定位上进行连续三重的求新求变。

1.重新定义“产品”：MaaS的新解

首先，请忘掉你手中的传感器、网关或者SaaS平台。在客户眼中，这些都不是产品，只是工具。AIoT企业真正的产品，应该是“场景运营能力”。

我们需要重新定义MaaS。在AI圈，它是模型即服务（Model as a Service）；但在AIoT的商业落地中，它应该是任务即服务（Mission as a Service）。

客户不再为你的设备买单，而是为你承诺完成的“任务”买单：

• 工厂客户买的不是振动传感器，而是“非计划停机为零”的承诺；

• 交通客户买的不是雷达视频一体机，而是“路口通行效率提升15%”的承诺；

• 园区客户买的不是能耗管理大屏，而是“年度电费支出降低10%”的承诺。

当你开始考核“任务完成率”而不是“设备在线率”时，你就跨过了转型的第一道门槛。

2.“通感智值”一体化的服务架构

为了交付上述的“任务”，企业必须构建一套全新的能力架构。面向AIoT 2.0，我们提出了“通感智值”一体化模型：

• 通（连接能力）：这是基础，解决设备联网问题。

• 感（多模态数据）：利用多模态技术，让数据不仅“可见”，而且“可理解”。

• 智（决策模型）：这是核心。利用AIoT智能体进行推理和决策。

• 值（商业闭环）：这是目的。将决策转化为实际的业务收益。

如果智能化项目只做到了“通”和“感”，把数据连上来，投到大屏上，看起来很炫酷，但然后呢？没有“智”的介入，数据无法形成决策；没有“值”的验证，客户看不到真金白银的回报。

未来的AIoT服务，必须是“有头脑”的。只有打通了从数据（感）到决策（智）再到收益（值）的闭环，企业的服务才是不可替代的。

3.生态位进化：成为“场景建筑师”

最后，是定位问题。在政府大力推动“千行百业”场景开放的背景下，面对碎片化、长尾化的需求，没有一家企业能吃下全链条。

企业需要根据自身禀赋，找到精准的生态位：

• 对于中小企业：做“专精特新”的智能体模块。

不要试图做大而全的平台。中小企业可以专注于做一个“水质检测智能体”或者“电梯故障预判智能体”。把这个垂直领域的模型训练到极致，让AIoT智能体成为行业内最好用的“乐高积木”。

• 对于大企业：做“场景编排者”。

大企业的核心能力在于对复杂场景的理解和资源的整合。企业可以像建筑师一样，去调用市面上最好的安防智能体、能源智能体、物流智能体，通过跨域编排，将它们组合成一套完整的解决方案，向客户交付最终的服务结果。

也就是，在这个新生态中，要么做极致的“专才”，要么做强大的“组局者”。

写在最后

即将到来的2026年，注定将被载入科技史册。它不仅标志着技术奇点的临近：大模型从数字空间正式全面接管物理世界；更标志着中国AIoT产业模式的彻底拐点：从粗放的硬件铺设转向精细的智能运营。

风起于青萍之末，浪成于微澜之间。互联网时代常说“所有的行业都值得重做一遍”。今天，我要把这句话升级一下作为我们的共勉：在万物智行的时代，所有的行业都值得用AIoT原生智能体再做一遍。但这一次，我们不卖工具，我们交付未来。