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引言：智能感知，從“感知環(huán)境”到“理解意圖”

物聯(lián)網(wǎng)正在經(jīng)歷從云端智能向端側(cè)智能的轉(zhuǎn)變。隨著邊緣計算能力大幅提升和輕量化人工智能模型的發(fā)展，越來越多的智能功能可以直接在設(shè)備上運行，即使在算力有限的環(huán)境中，也能實現(xiàn)高效處理。端側(cè)智能的核心價值在于，能夠在本地處理數(shù)據(jù)并做出決策，不僅可以降低延遲、減輕網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力，還能保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私，同時提升系統(tǒng)整體可靠性。

因此，“以意圖為中心”正成為端側(cè)智能發(fā)展的關(guān)鍵方向，也標(biāo)志著交互模式將從傳統(tǒng)的“精確指令驅(qū)動”轉(zhuǎn)向更自然的“目標(biāo)導(dǎo)向驅(qū)動”的根本性轉(zhuǎn)變。用戶或系統(tǒng)只需表達(dá)“我要做什么”（What），而不必詳細(xì)規(guī)定“我如何去做”（How），端側(cè)智能體就能自主理解意圖、規(guī)劃執(zhí)行路徑并完成任務(wù)，實現(xiàn)從“人適應(yīng)機器”到“機器理解人”的根本轉(zhuǎn)變。

什么是“以意圖為中心”？

“以意圖為中心”是指，在端—云協(xié)同的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，設(shè)備把用戶的目標(biāo)視為最重要的對象進(jìn)行處理，而不僅僅是執(zhí)行具體指令。設(shè)備可以在本地收集和分析各種傳感信息，把用戶的簡單操作或行為信號轉(zhuǎn)化為具體意圖，然后根據(jù)這個意圖自主制定執(zhí)行方案。這種方式重構(gòu)了傳統(tǒng)的“感知—傳輸—決策”流程，把它變成“意圖—約束—策略”的閉環(huán)，讓設(shè)備不再完全依賴云端指令，而是以實現(xiàn)用戶目標(biāo)為優(yōu)化方向，可以在毫秒級延遲下離線自主完成任務(wù)。

目前，一些領(lǐng)先企業(yè)已經(jīng)在端側(cè)實現(xiàn)了意圖理解，解決了服務(wù)滯后和隱私風(fēng)險兩大問題。2024 年，蘋果在 WWDC 發(fā)布的 Project Greymatter 系統(tǒng)，在 iPhone 上首次實現(xiàn)了“意圖預(yù)測引擎”。它能在本地分析用戶操作行為，自動規(guī)劃晨跑路線，無需任何云端交互。與傳統(tǒng)云端方案相比，意圖推斷延遲降低到 18 毫秒，功耗減少到 42 毫瓦，分別下降 67% 和 54%，同時用戶的日均移動數(shù)據(jù)流量降低 78%。同年，MIT CSAIL 實驗室推出的 EmotiveGlass AI 眼鏡，通過眼球運動和微表情識別，在端側(cè)實時解析用戶認(rèn)知負(fù)荷，使用戶疲勞感下降 22%，任務(wù)完成效率提升 14%。

技術(shù)架構(gòu)：從“被動響應(yīng)命令”升級為“主動預(yù)判需求”

以意圖為中心的端側(cè)智能，并不是簡單地堆砌硬件和數(shù)據(jù)，而是通過“語義抽象”來降低系統(tǒng)復(fù)雜度。它會把用戶的目標(biāo)提煉成可以理解的意圖，并依靠輕量化的意圖引擎在設(shè)備端完成意圖解析、動態(tài)任務(wù)規(guī)劃和資源調(diào)度。這樣，系統(tǒng)可以根據(jù)事件自動激活所需資源，甚至實現(xiàn)跨設(shè)備功能的靈活組合。通過按需調(diào)用和動態(tài)分配資源，這種方式在減少約90%數(shù)據(jù)冗余和87% 能耗的同時，實現(xiàn)響應(yīng)延遲低于 200 毫秒的可靠服務(wù)，從根本上改變了以往“功能堆疊等于體驗升級”的發(fā)展模式。

以意圖為中心的端側(cè)智能體系架構(gòu)

意圖驅(qū)動的核心價值在于，讓端側(cè)智能從“單純操作設(shè)備”升級為“理解和實現(xiàn)用戶目標(biāo)”。端側(cè)智能體就像用戶意圖的忠實代理，能夠自主完成任務(wù)、與其他設(shè)備協(xié)同工作，并根據(jù)環(huán)境靈活調(diào)整行動。這意味著用戶不必關(guān)心設(shè)備之間的協(xié)作和資源管理，只需要表達(dá)自己的需求，系統(tǒng)就能自動完成任務(wù)，從根本上改變了人機交互方式，也提升了智能服務(wù)的價值和效率。

 產(chǎn)業(yè)范式：商業(yè)閉環(huán)從“賣硬件”轉(zhuǎn)向“賣結(jié)果”

以意圖為中心的端側(cè)智能正在重塑產(chǎn)業(yè)價值鏈。過去，廠商主要依靠硬件差價盈利，用戶需要自己整合各種功能，同時承擔(dān)使用效果不確定的風(fēng)險。而在意圖驅(qū)動的模式下，硬件成為實現(xiàn)服務(wù)的載體，端側(cè)智能體會根據(jù)用戶意圖自主執(zhí)行任務(wù)，并完成閉環(huán)反饋，從而提供可量化的服務(wù)結(jié)果。廠商的商業(yè)模式也由“賣設(shè)備”轉(zhuǎn)向“賣結(jié)果”。例如，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可以按農(nóng)作物增產(chǎn)比例收費，工業(yè)設(shè)備商則按生產(chǎn)線停機時間減少量收取費用。這種模式要求企業(yè)重組技術(shù)能力，建立意圖量化模型、動態(tài)資源調(diào)度系統(tǒng)和結(jié)果保障機制，使競爭力從硬件參數(shù)轉(zhuǎn)向?qū)嶋H結(jié)果的達(dá)成率和風(fēng)險控制能力。

傳統(tǒng)模式與以意圖為中心的產(chǎn)業(yè)模式對比

意圖驅(qū)動的模式依托端側(cè)智能，形成了一個“目標(biāo)—執(zhí)行—驗證”的數(shù)據(jù)閉環(huán)，為“賣結(jié)果”的商業(yè)模式提供了支撐。設(shè)備在本地處理用戶意圖時，會產(chǎn)生高價值的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過脫敏處理后可用于持續(xù)優(yōu)化服務(wù)，形成“越用越精準(zhǔn)”的循環(huán)。這一模式帶來了兩方面的產(chǎn)業(yè)變革。第一，服務(wù)模式創(chuàng)新，出現(xiàn)了“意圖即服務(wù)”的訂閱模式，以及第三方意圖應(yīng)用商店，讓用戶可以按需獲取功能和服務(wù)。第二，生態(tài)協(xié)作重構(gòu)，硬件廠商、算法供應(yīng)商和保險公司聯(lián)合建立“結(jié)果保障聯(lián)盟”，設(shè)備商提供效果保障，平臺商制定意圖分潤規(guī)則，獨立審計機構(gòu)通過區(qū)塊鏈存證驗證結(jié)果真實性。通過這些改變，產(chǎn)業(yè)從零和競爭轉(zhuǎn)向共生體系，用戶為確定的價值付費，廠商通過持續(xù)服務(wù)獲得長期收益，而可量化的結(jié)果交付能力也成為新的競爭壁壘。

結(jié)束語

以意圖為中心并非概念炒作，而是端側(cè)智能在技術(shù)與產(chǎn)業(yè)雙重演進(jìn)下的必然趨勢。在技術(shù)層面，它重構(gòu)了端側(cè)智能的交互方式與協(xié)同架構(gòu)，使設(shè)備真正具備“理解目標(biāo)、自主行動”的類智能體（Agent）能力，是邊緣計算與AI融合的深層次體現(xiàn)。在產(chǎn)業(yè)層面，它通過重塑用戶體驗、調(diào)整平臺價值重心、催生創(chuàng)新服務(wù)模式，為物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開辟了廣闊的增量市場和長期可持續(xù)的商業(yè)機會。

作者介紹

邵小景，13810263946，shaoxiaojing@caict.ac.cn。

謝濱，13120121874，xiebin@caict.ac.cn。