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发表于 2025-11-03 15:38:30 股吧网页版
鹏鹄物宇李源:卫星物联网将带动新一轮物联网产业升级
来源:21世纪经济报道

  “万物智联”不仅需要地面网的深连接,更需要空天网的广覆盖。卫星物联网的出现,补上了物联网产业链中的关键一环。

  在2025世界物联网博览会期间,鹏鹄物宇(无锡)航天有限公司首发4款小体积、低功耗、低成本的5G NTN卫星物联网芯片,7款支持卫星单模、天地双模、天地多模及高速率定制的卫星物联网通信模组,以及8款小型化卫星数传终端和定位追踪器等系列产品。

  鹏鹄物宇董事长李源在接受21世纪经济报道采访时表示,AI+物联网在卫星侧的需求,远大于地面侧。在“人工智能+物联网”领域,还要多向传统的地面物联网解决方案靠拢。

  《21世纪》:人工智能与物联网的关系,正从单向赋能转向双向赋能。您认为为何会有这一转变?人工智能与物联网双向赋能的核心驱动力是什么?

  李源:鹏鹄物宇在做卫星通信时遇到的核心问题,是传输的数据量有限,尤其在传输视频、边端传输大数据量内容时,卫星通信非常受限。AI+物联网在卫星侧的需求,远大于地面侧。

  过去十年,物联网的角色更像是原始数据的提供者,智能处理单元依靠单一架构的云端处理模式。而随着技术的发展,一方面大模型轻量化的技术手段越来越多,RISC-V加上NPU可以做出轻量级的边缘计算SoC,且很便宜。另一方面通过蒸馏算法,模型的数据量可以从100MB压缩到1MB,甚至是1KB。因此,物联网已经有能力、有算力,并且能够以很低成本实现边缘计算。

  但问题核心在于,边缘计算能不能产生实际价值。从现有案例看,之前汽车、工厂都是通过摄像头采集数据,数据传输回云端进行计算;如今边缘计算也能实现99.7%或99.9%的准确率,且成本比云端计算便宜很多,这推动了技术落地。第二个案例是智能家居,当智能算法能够嵌入一美元左右的MCU中实现边缘智能计算时,场景就被打通了。第三个案例是IoT慢慢会转向的个人智能体,当它变成有自治度的终端时,可以和云端计算进行分工,综合成本将急剧下降,也能够实现闭环。

  总而言之,人工智能与物联网双向赋能的核心驱动力有三点:一是模型的轻量化,二是算力的平民化,三是商业闭环,某些场景已经实现了较低的成本。

  《21世纪》:在卫星物联网领域,物联网赋能人工智能有哪些典型应用案例?哪些已经规模化落地?

  李源:无锡从前年开始打造商业航天集聚地,目前已经聚集了近百家商业航天企业,我们也是其中一员。我们目前在做的是万物智联的前一步——万物互联。

  卫星物联网是真正实现全球互联、互通的有效手段。鹏鹄物宇的技术路径是5G NTN,即把5G搬到天上去。地面5G物联网芯片“上星”,成本和地面网一样。这意味着,未来3到5年左右,地面所有的物联网终端都将具备卫星通信+地面通信的通信模组,来实现百分百的数据回传和设备监测。因此,卫星物联网和地面物联网将趋同,应用场景也相似。

  我们目前落地了几个典型场景。一是红外相机动物识别。要知道,卫星物联网大部分在无网、无电的地方使用,而在通信中,数据量变大功耗会相应变高,我们的物联网通信功率是200毫瓦,和手机一样,希望能待机十年。但依然会有传输图片、视频的需求,因此我们倒逼厂家,由厂家先通过AI识别是否有珍稀动物或野生动物出现,而不用判断是什么动物,而后我们根据图片回传进行判断。

  车牌监测也是同理,包括侵入监测。其原理是通过对目标的识别,把视频元素转成特征值,区分是、否,就可以实现常态监测。随着技术发展,慢慢会偏向窄带+宽带模式,彼时仅需把有用的图片传回来,没用的图片就存在本地自动消除。

  第二个场景是资产监测。我们在T-box端做故障检测,即在本地用AI判断出来是哪个问题,把问题的数字编码传回云端,而后通知当地运维人员按照操作手册去维修。

  卫星加物联网特别有意思的点在于,它会带动传统物联网产业新一轮升级,去解决剩下90%没有地面网的通信网联化、智联化问题,这个产业其实是一个全新的万亿级市场。

  《21世纪》:无锡有物联网产业先发优势,也有人工智能产业厚土。对于无锡“人工智能+物联网(AIoT)”融合发展、双向赋能,您有怎样的建议?

  李源:这两个行业之间存在壁垒,做物联网、传感的大概率不懂AI,做AI的又不太懂实际场景。无锡已经做到了智能传感的深度,我觉得接下来的核心是做边缘大脑,要推动两类企业深度融合做边缘大脑。

  我们卫星行业有这几点可借鉴:第一是在物理层做芯片级的深度融合,MEMS是一大重要趋势。如果在出厂设定中要求每一个MEMS都配一个低成本的NPU,形成“一心一脑”,可以倒逼两个行业的企业互相选择产品——大家基于某个通用化场景一起推出低成本的标准化产品,后面的开发就能跟得上。

  第二,最核心的还是要场景和模型匹配。我觉得政府可以推典型化场景,然后“出题”,促使两类企业组合成队“答题”。场景到模型,最核心的是基于实际场景、新技术融合解决问题。

  第三,回到根源,还是要提高各类企业和数据的融合度。数据资产化大势所趋,如果物联网能够借助模型、特征值、阶梯度的方式,推动数据资产化和数据融合,并且政府能够提供一些政策和资本支持,相信这会推动各大企业真正解决问题,获取盈利,就会形成正向闭环。

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