吴小俊教授：物联网技术和人工智能技术未来会结合得更加紧密
吴小俊教授：物联网技术和人工智能技术未来会结合得更加紧密
2026年11月02日 09:55
21世纪经济报道记者孙燕无锡报道
当 物联网 遇上 人工智能 ，一场深刻的产业变革正在加速上演。
从智能感知到智能决策，从数据采集到万物智联，两项技术的结合正重构技术体系，也重构着人类生活。
近日，2026世界 物联网 博览会在无锡举办，围绕“泛在感知—先进 通信 —自主决策”主线，展示 人工智能 与 物联网 融合发展的新进展。其间，国际欧亚科学院院士、江南大学研究生院院长吴小俊在接受21世纪经济报道记者采访时表示，物联网从最底层的 通信 ，到上层乃至应用层的各个方面，都在与 人工智能 进行深度融合。
在他看来，随着人工智能的快速发展，物联网技术与人工智能的结合将愈发紧密，甚至可能对传统物联网技术产生颠覆性影响。与此同时，这也对人类提出了新的课题——专家必须具备鉴别能力，去判断人工智能产出的成果是否安全、是否可靠。
21世纪：您在2019年物博会前曾判断“物联网与人工智能加速融合将为产业插上腾飞翅膀”，七年过去，您认为这一融合走到了哪个阶段？
吴小俊： 近年来物联网正是沿着这个趋势发展的。物联网从最底层的 通信 ，到上层乃至应用层的各个方面，都在与人工智能进行深度融合。
以感知层为例，通过 传感器 采集数据，再由人工智能技术对数据进行智能处理，能够支撑各类应用。近年来，人工智能技术快速发展，尤其是深度学习以及在其基础上发展起来的各类大模型，已经走进了人们的生活。将这些大模型和深度学习的能力充分发挥出来，并与感知层进行有效融合，就能使原来的普通感知升级为智能感知。
再看通信层，我们希望物联网的通信能够更加高效、更加节能。将人工智能引入通信领域，也是对原有 通信技术 的一种很好的智能化改造。至于应用层，人们日常生活的衣食住行和各行业物联网都可以与大模型、与人工智能进行有效结合。
21世纪：人工智能与物联网的融合发展，正向具身智能领域延伸。工业场景往往是具身智能最先落地的领域，工业具身智能从“演示级”走向“产线级”，最需要跨越的门槛是什么？
吴小俊： 人工智能在工业领域一方面发展速度非常快、态势十分迅猛，另一方面也遇到了不少困难。
首先，人工智能的智能水平在很大程度上取决于训练的数据、模型和算力，因此在比较复杂的工业场景中，每个环节的训练数据的不足和物理人工智能模型的缺乏，无法支撑机器完成复杂的工业任务。当前 机器人 和具身智能领域最热门的模型包括VLA（视觉-语言-动作模型，Vision-Language-Action Model）、视觉-语言-导航（Vision-Language-Navigation）模型等。但在复杂的工业场景中，VLA模型非常难训练，训练成本也比较高；而且模型从一个场景到另一个场景的迁移与泛化，也会面临诸多挑战。
另一个问题是安全性。近期的研究表明，大模型其实存在比较多的安全风险。在我的实验室里，我们也正在针对这些方向开展相关研究。
21世纪：2026物博会以“万物智联共创未来”为主题，聚焦高精度智能感知、具身智能、卫星物联网、星地融合等前沿赛道。您认为未来哪些赛道会有较大突破？为什么？
吴小俊： 我觉得今年无锡世界物联网博览会聚焦的这些主题，体现了无锡物联网和全球物联网发展的重要趋势。
展望未来，我认为可能有以下几个重要的发展趋势。第一个趋势：随着人工智能的快速发展，物联网技术与人工智能的结合将更加紧密，同时可能会对传统物联网技术产生颠覆性影响。比如人工智能中的智能体技术，就催生了不少新工具——OpenClaw，还有专门做研究的ResearchClaw等。这类智能体能够从收集数据入手，遵循研究方法，最终产出研究结果，这给我们的一些传统技术带来比较大的挑战。因此，这也要求人类专家必须具备鉴别能力，去判断人工智能产出的成果是否安全、是否可靠。这是我们需要在未来面对的问题。
第二个趋势：新技术在不断演进。比如量子技术、 新材料 技术的发展，使得计算技术、传感技术、微系统（MEMS）不断进步，推动 传感器 向微型化方向发展； 新材料 和新 显示技术 的出现，也会使 传感器 的形态发生很大改变。所以未来的传感器世界，可能会更加精彩、更加多元，也一定会更加智能。
第三个趋势：物联网将与人们的生活方式、生活结合得更加紧密。以手机为例，由于人工智能、 新材料 、微系统和 显示技术 的快速发展，手机未来的形态很可能会发生改变。这种改变也许需要一段时间，但一定会到来。新技术的发展和革命具有一定的不可预知性，也可能会有其他的发展方向。
（文章来源：21世纪经济报道）