7 月 16 日，英偉達(dá) CEO 黃仁勛在接受媒體采訪時(shí)，對(duì)中國(guó)人工智能發(fā)展給予了高度評(píng)價(jià)，稱(chēng)中國(guó)正以令人驚嘆的速度前行。在模型層，DeepSeek、阿里巴巴、月之暗面 Kimi 等展現(xiàn)出卓越技術(shù)，其中 DeepSeek 作為世界首個(gè)開(kāi)源推理模型，無(wú)疑是重大突破。不僅如此，中國(guó)在應(yīng)用層的發(fā)展同樣迅猛。在這蓬勃發(fā)展的人工智能領(lǐng)域背后，物聯(lián)網(wǎng)卡正悄然扮演著極為關(guān)鍵的角色，成為推動(dòng)其進(jìn)步的重要力量。?

人工智能的核心在于數(shù)據(jù)，海量、多樣且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是訓(xùn)練出強(qiáng)大智能模型的基礎(chǔ)。物聯(lián)網(wǎng)卡作為連接各類(lèi)設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)的橋梁，為人工智能源源不斷地輸送數(shù)據(jù)。在智慧城市建設(shè)中，分布在城市各個(gè)角落的傳感器，如交通流量傳感器、環(huán)境監(jiān)測(cè)傳感器、智能電表水表等，借助物聯(lián)網(wǎng)卡，通過(guò) 4G/5G 等網(wǎng)絡(luò)將實(shí)時(shí)采集到的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)中心。以交通領(lǐng)域?yàn)槔房诘能?chē)流量傳感器每秒都會(huì)生成大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)物聯(lián)網(wǎng)卡快速傳輸，為人工智能交通流量預(yù)測(cè)模型提供豐富素材。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的深度分析，模型能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)交通擁堵情況，提前優(yōu)化交通信號(hào)燈配時(shí)，極大提升城市交通效率。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，采用基于物聯(lián)網(wǎng)卡數(shù)據(jù)的智能交通系統(tǒng)，部分城市擁堵時(shí)長(zhǎng)縮短了 20% - 30% 。?

訓(xùn)練一個(gè)高效且準(zhǔn)確的人工智能模型，需要強(qiáng)大的計(jì)算資源和海量數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代優(yōu)化。物聯(lián)網(wǎng)卡使得設(shè)備端與云端強(qiáng)大的算力資源得以連接。在工業(yè)制造場(chǎng)景中，工廠內(nèi)的各類(lèi)生產(chǎn)設(shè)備通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)卡與云端 AI 訓(xùn)練平臺(tái)相連。設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，如設(shè)備振動(dòng)頻率、溫度變化、產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)等，能夠?qū)崟r(shí)上傳至云端。以富士康為例，其利用物聯(lián)網(wǎng)卡將生產(chǎn)線上設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸至云端，結(jié)合人工智能算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備故障的提前預(yù)測(cè)。通過(guò)這種方式，設(shè)備故障率降低了 30%，生產(chǎn)效率提高了 15% 。這些數(shù)據(jù)為 AI 模型的訓(xùn)練提供了豐富的樣本，不斷優(yōu)化模型參數(shù)，提升模型對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的理解和預(yù)測(cè)能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的智能化管理與優(yōu)化。?

在眾多行業(yè)中，人工智能應(yīng)用的落地離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)卡的支持。在智能物流領(lǐng)域，配送車(chē)輛和倉(cāng)庫(kù)中的貨物通過(guò)安裝物聯(lián)網(wǎng)卡的設(shè)備與物流管理系統(tǒng)連接。配送車(chē)輛上的傳感器通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)卡實(shí)時(shí)向系統(tǒng)反饋車(chē)輛位置、行駛速度、貨物狀態(tài)等信息。基于這些信息，人工智能算法可以規(guī)劃最優(yōu)配送路線，合理安排車(chē)輛調(diào)度。菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)借助物聯(lián)網(wǎng)卡和人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了物流配送效率提升 25%，配送成本降低 18% 。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)卡連接的土壤濕度傳感器、氣象監(jiān)測(cè)站等設(shè)備，將數(shù)據(jù)傳輸至農(nóng)業(yè)智能決策系統(tǒng)。人工智能根據(jù)這些數(shù)據(jù)為農(nóng)戶(hù)提供精準(zhǔn)的灌溉、施肥建議，助力農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增收。據(jù)統(tǒng)計(jì)，應(yīng)用此類(lèi)智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的農(nóng)田，平均產(chǎn)量提高了 12% - 18% 。?

從物聯(lián)網(wǎng)卡的類(lèi)型來(lái)看，在人工智能相關(guān)場(chǎng)景中，4G/5G 物聯(lián)網(wǎng)卡因其高速率、低時(shí)延特性，適用于對(duì)數(shù)據(jù)傳輸實(shí)時(shí)性要求極高的場(chǎng)景，如智能安防中的高清視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)傳輸，能確保 AI 快速識(shí)別異常行為。NB - IoT 物聯(lián)網(wǎng)卡則憑借低功耗、廣覆蓋優(yōu)勢(shì)，用于如智能抄表、環(huán)境監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù)量相對(duì)較小、對(duì)網(wǎng)絡(luò)覆蓋要求高的場(chǎng)景，保障設(shè)備長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行并傳輸數(shù)據(jù)。eSIM 物聯(lián)網(wǎng)卡的小型化、高安全性和靈活配置特點(diǎn)，在一些對(duì)設(shè)備體積和安全性有嚴(yán)格要求的可穿戴設(shè)備或工業(yè)設(shè)備中發(fā)揮重要作用，這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)為 AI 健康監(jiān)測(cè)模型、工業(yè)設(shè)備監(jiān)測(cè)模型提供數(shù)據(jù)支持。?

隨著中國(guó)人工智能在模型層和應(yīng)用層的快速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)卡作為連接物理世界與數(shù)字智能世界的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其重要性愈發(fā)凸顯。它不僅為人工智能提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，推動(dòng)模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，還助力各類(lèi)人工智能應(yīng)用在不同行業(yè)落地生根，創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。展望未來(lái)，隨著通信技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新，物聯(lián)網(wǎng)卡將在人工智能領(lǐng)域釋放更大價(jià)值，為中國(guó)乃至全球的智能化發(fā)展注入新的活力，推動(dòng)各行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化變革與升級(jí)。