辛辛·范（Xinxin Fan）博士是IoTeX（物联网基础设施公司）的研究主管，该公司致力于真实世界人工智能和去中心化物理基础设施网络（DePIN）的开发。
人工智能的演进
人工智能领域取得了重大进步。从能够生成流畅人类文本的生成模型到复制人类视觉感知的计算机视觉系统，大多数AI模型都是独立运行的，依赖于静态历史数据，难以适应动态变化的现实世界。
真实世界AI的崛起
真实世界人工智能（RWAI）标志着AI从单纯的知识检索系统向自我感知神经网络的转变。这一技术创新不再依赖未经验证的网络规模数据，而是基于物理世界的实时、高保真和可验证数据进行训练，提供前所未有的精确洞察。
分层智能框架
RWAI通过分层智能框架实现其潜力，该框架包含两个核心层：
边缘层
- 在物联网设备上部署轻量级AI模型
- 采用TinyML或量化神经网络（QNNs）技术
- 支持实时数据处理和本地训练
- 通过联邦学习实现自主进化
解释层
- 使用大语言模型处理时间序列数据
- 整合多设备数据进行决策优化
- 将原始数据转化为可操作洞察
发展前景与挑战
据雅虎财经（Yahoo Finance）预测，到2034年全球边缘AI市场规模将超过1400亿美元。然而，RWAI的发展仍面临数据质量、安全隐私、硬件限制等挑战。
未来展望
物联网正从被动数据中心转变为具有主动决策能力的智能系统。通过RWAI技术，物联网设备将能够预测需求、自主执行任务，推动物理世界与数字智能的深度融合。一个明显的趋势是：物理世界正在成为训练下一代AI的最佳资源之一。