依靠智能家居，智能音箱已经开始成为各大厂商严重物联网的入口，就好比当年的智能手机一样，想象空间一下就被释放，加上亚马逊、苹果、谷歌等大厂的入局，也开始带动国内厂商进入到智能家居市场中来。
在边缘市场，高通正在做类似的事情，不过与英伟达相反，它是从通信连接能力向算力进发。与英伟达在云端的计算能力相对应，高通在无线通信基带、手机计算芯片市场，都占据领先地位。随着“算力”成为AI时代的宝贵资源，高通已经不满足于通信市场，而是希望集连接+计算能力于一身，从边缘侧进攻AI大市场。
AI监测通过对人脸、肢体动作及烟的特征进行定位分析，定制了吸烟场景的检测预选框，有效的解决了不同场景、不同距离的吸烟特征对召回率的影响，达到良好的识别准确率，快速检测出吸烟行为，及时消除医院安全隐患。
在未来，随着物联数据的不断接入，大模型将成为物联网的大脑，负责着指挥运转，管理协调，物联网让大模型长出眼睛和耳朵，智能硬件则使其进化出嘴巴、手和脚，从而拥有行动力，最终实现从感知到认知，从理解到执行。
可持续性和能源效率方面的考虑将成为许多采购的主导因素。功耗要求已经从优先级列表中的10到12位变为仅次于价格和性能。这确实发生在几年之内。通货膨胀和能源成本增加了。所有AI模型也备受关注。AI有着巨大的前景，但频繁运行非常大的AI模型的能源需求非常高。
算法是实现AI功能的关键，而基础软件则为算法提供运行的平台和工具。作为模型生态系统的中坚力量，AI基础软件将会成为大模型应用落地的最主要的效率支撑，并通过大模型+小模型的方式，形成模型训练新范式。
