物女皇2025年度文章汇总:我们是AI在物理世界的锚点

作者：彭昭（智次方创始人、云和资本联合创始合伙人）物女皇：AI硬着陆物联网智库 原创

2025年，我写了43篇文章，累计近15万字。

如果说2023年是AI的“惊蛰”，2024年是云端大模型的“狂欢”，那么2025年，则是AI真正“下凡”的一年。

这一年，我们目睹了DeepSeek如何用低成本算力撬动端侧市场，见证了硬件开始具备“记账”能力，更看到了工业互联网在垂类模型的加持下完成了自我进化。

这一年，AIoT不再仅仅是“AI+IoT”的简单相加，而是进化为一种全新的有机体。我将其定义为：从“连接万物”到“生成万物”，再到“交易万物”的前行。

1. 年度数据：DeepSeek效应与行业焦虑的投射

回顾全年数据，阅读量最高的文章呈现出一个明显的“倒U型”情绪曲线：从年初对AGI的宏大迷茫，到年中DeepSeek引爆的端侧狂喜，再到年末对地缘政治与生态隔离的深层思考。

最受关注的“破圈”之作：

《“人工智能+”的价值70%来自物联网，DeepSeek催化”万物智联”》

复盘：这篇文章之所以成为爆款，是因为它击中了行业的痛点：大模型虽好，但太贵、太远。DeepSeek的出现，让原本只能在云端仰望的LLM（大语言模型），变成了可以在边缘侧奔跑的SLM（小语言模型）。它给了所有硬件厂商一张“入场券”。

引发最大争议的“警世”之作：

《豆包被封VS硅谷结盟，谁在葬送中国的万亿AIoT市场?》

复盘：技术没有国界，但生态有。这篇文章触碰了2025年最敏感的神经：在硅谷结盟与本土模型崛起的夹缝中，中国AIoT企业如何避免成为“生态孤岛”？这是我们在2026年依然要回答的问题。

2. 深度综述：定义2025的三个关键词

通过梳理全年的40多篇文章，我发现原本零散的技术点，正在汇聚成三股不可逆转的洪流。

关键词一：机器经济，这里的设备会“花钱”

这是我今年投入精力最多、思考最深的一个维度。2025年最大的变量，不是设备变得更聪明了，而是设备开始具备“经济主体性”。

过去我们谈AIoT，谈的是数据流；今年我们开始谈资金流。当智能代理能够自主决策时，它必然需要自主交易。B2A (Business to Agent)模式正式登场，AI成为了物联网企业最重要的“客户”。

核心逻辑：硬件不再只是工具，而是拥有“钱包”的独立经济人。

关键洞察：

在《从硬件到智件，AIoT设备厂商将主导AI代理交易市场》中，我预判了设备厂商将从卖硬件转向运营“代理市场”。

随后的《端侧AI井喷+虚拟货币改观,设备钱包开启AI代理经济之门》进一步指出，设备钱包是AI代理经济的基石。

到了年底，《当模组开始记账，中国制造已铺设了一条看不见的”金融国道”》则揭示了这一趋势的终局：中国制造的每一块模组，都可能成为全球机器金融网络的一个节点。

延伸阅读：

《AI采购代理+设备钱包：万物经济的实现路径》

《稳定币不仅是支付工具，更是物联网设备的银行账户》

《智能代理金融的”三重奇点”:机器经济时代的破晓》

关键词二：端侧爆发，算力重构物理边界

如果说2024年是云端大模型的独角戏，2025年就是端侧智能的群像剧。

DeepSeek的开源与蒸馏技术的成熟，让TinyML（微型机器学习）迎来了真正的拐点。我们不再追求“大而全”的通用模型，而是转向“小而美”的垂类与端侧模型。这不仅是成本的选择，更是物理定律（延迟、带宽、隐私）的必然。

核心逻辑：算力、通信、存储在边缘侧的协同优化，决定了AIoT的商业价值。

关键洞察：

年初的《DeepSeek推动SLM与AIoT加速融合,AI代理经济驱动硬件智能化》准确预测了SLM（小模型）在硬件上的爆发。

《巨头入局TinyML，端侧与边缘AI迎来新拐点》分析了科技巨头如何通过TinyML争夺物联网入口。

《重新定义”终端”:AI硬件为何是大模型之后的第二战场?》则指出了OpenAI等软件巨头“硬化”的野心。

延伸阅读：

《从模型创新到软硬结合,端侧AI“算力x通信x存储”的协同优化决定商业价值》

《2025边缘AI报告:实时自主智能,从范式创新到AI硬件的技术基础》

《从感知到认知:TinyML与Edge AI协同赋能,轻量AI工业化时代启幕》

关键词三：物理重构，工业AI的去伪存真

2025年，工业互联网终于走出了“试点炼狱”，但救赎它的不是平台，而是垂类模型与物理AI。

过去几年，我们试图用通用的互联网思维改造工业，结果撞得头破血流。今年，行业终于达成共识：通用大模型不懂工业现场的“Know-How”，唯有“边缘智能+垂类模型”的双引擎，才能驱动真正的产业升级。

核心逻辑：工业AI的目标不再仅仅是降本增效，而是重构生产关系与控制流程。

关键洞察：

在《“人工智能+制造”的关键时刻:不是降本,而是重构》中，我强调了AI在制造业中的角色转变——它不再是锦上添花的工具，而是底层的操作系统。

《英伟达豪赌”物理AI”:下一个风口,还是又一个GE Predix?》深入分析了黄仁勋眼中的未来：AI必须理解物理定律，才能操控机器人。这标志着“生成式AI”向“物理AI”的跨越。

针对具体的落地路径，《垂类模型的晋级之路》和《AI垂类模型的生死劫》两篇文章，冷静地指出了大多数玩家可能陷入的“数据陷阱”与“场景陷阱”。

延伸阅读：

《开放自动化OPA完成”量子跃迁”进入”实战元年”》
《边缘智能+垂类模型:AIoT 2.0的”双引擎”》
《软硬协同、云边融合、垂类模型：工业AI的三大真相》

3. 沧海遗珠：被低估的DePIN与资产化路径

在AI的光芒掩盖下，2025年还有一条暗线在悄然生长，那就是Web3与物联网的实质性融合。

当大家都在谈论算力时，我看到的是生产关系的变革。DePIN（去中心化物理基础设施网络）不再是炒作概念，而是成为了一种全新的基础设施建设融资模式；RWA（现实世界资产）的核心也不在金融，而在物联网提供的数据确权。

核心观点：物联网设备不仅是数据的生产者，更是资产的锚定者。

深度复盘：

年初的《最新研报：AGI穿越而来，DEPIN是不可避免的全球趋势》可能是今年最早系统性阐述DePIN与AGI关系的深度报告之一。

年中，我试图通过《从RWA到RDA,真数据变真资产》厘清一个概念：没有物联网提供的RDA（真实数据资产），RWA就是空中楼阁。

在《我们追逐的不是RWA,而是开放硬件的星辰大海》中，我呼吁硬件圈关注Web3带来的“无需许可的创新”机会。

Web3将是我持续关注的一个领域，因为我坚信，当机器经济真正到来时，它们将是底层的交易协议。

4. 2026前瞻：从“万物智联”走向“万物智行”

站在2025的尾巴上展望2026，我看到了一个新的临界点。2026可能将是从“万物智联“到“万物智行”的分水岭。

智能体操作系统将成为新战场

现在的边缘AI还在跑模型，未来的边缘AI将跑“智能体”。正如我在《边缘AI的下一跳:迈向”智能体操作系统”》中所言，我们需要一种全新的OS，能够调度模型、调用工具、管理记忆，并执行任务。

AIoT原生智能体诞生

设备将不再是“连网的硬件”，而是“有身体的智能体”。《从万物智联到万物智行:2026第一批”AIoT原生智能体”即将诞生》预言了这一物种的出现：它们生而智能，具备自主的感知、决策、执行甚至交易能力。

企业角色的蜕变：从卖产品到运营场景

当设备能够自主行动，商业模式也将随之改变。《场景即河山:当”万物智行”遇见国家顶层设计,为何AIoT企业应转型为场景运营商?》一文指出了终局：AIoT企业必须转型为“场景运营商”。你卖的不是扫地机器人，而是“家庭地面清洁服务”；你卖的不是机床，而是“精密加工能力”。

写在最后

2025年，我们经历了DeepSeek带来的算力平权，目睹了机器钱包的雏形，也感受到地缘政治对技术生态的撕裂。

在《穿越周期:全球三大报告解读AIoT产业的真实突破口》中，我曾引用过一句话：“悲观者往往正确，但乐观者往往成功。”

对于AIoT从业者而言，我们的乐观并非盲目，而是建立在对物理世界的敬畏之上。无论数字世界的模型如何幻化，最终都要回归到物理世界的感知、控制与执行。

这正是物联网的价值所在：我们是AI在物理世界的锚点。

感谢大家在2025年的陪伴。2026，让我们继续见证“万物智行”的时代。