涂鸦智能：AI时代，你的物联网该如何构建？

涂鸦智能是一家成立于2014年的技术驱动型物联网公司，研发占比超过70%。凭借其创新的IoT PaaS平台，涂鸦智能帮助客户快速构建物联网智能产品的整体解决方案，并提供一站式的全托管能力，以满足设备端、APP端、云端的设备智能化需求。

为了巩固其全球业务版图，涂鸦智能在美国、德国、日本、印度、哥伦比亚、新加坡和澳大利亚设立了八个区域性总部。

涂鸦智能：产品技术驱动的物联网企业

涂鸦智能技术副总裁 柯都敏

作为一家物联网企业，除了紧跟技术潮流之外，各种创新突破与应用也均需构建于AI技术与云平台之上。涂鸦智能技术副总裁柯都敏表示，为了实现生成式AI在行业的落地，必须同时满足三大要求：第一，需要有足够的算力和基础设施保障；第二，需要具备行业专业知识和数据积累；第三，需要实现通用大模型与特定领域模型或能力的有效结合。

亚马逊云科技为涂鸦智能提供了强大的底层算力、基础设施保障和生成式AI服务。涂鸦智能以IoT数据为基础，构建了以数据驱动、领域聚焦、场景开放的Agents开放平台。

通过该平台，围绕企业降本增效推出内部技术研发的AI编码助理“涂鸦智码”，实现对研发从代码开发、安全审计到线上运维的全链路赋能；面向企业协同研发了内部服务助理“涂鸦小智”，打通内部IM、权限系统和RPA机器人，助力客服、运营等团队在智能客服、内容生成、产品方案推荐等场景发挥作用。面向开发者客户推出T-Smart平台助手，面向C端消费者推出了小智管家和AI智能助手。

涂鸦智能通过平台化方式解决了物联网开发碎片化问题，涂鸦开发者平台创造了“智能产品开发五步走”模式，帮助客户在10分钟内完成产品智能化，14天内实现量产。涂鸦开发者平台实现了从0到1的快速智能产品开发。

在涂鸦云开发者平台推出之前，开发一款智能产品可能需要半年甚至更长时间，因为需要涉及平台端、APP端、设备端、嵌入式端等多个领域的开发，且这些方案通常是分散的，协同复杂。在大模型时代，涂鸦智能希望帮助客户快速开发智能化产品，并从1到100陪伴客户持续创新和实现商业成功。

涂鸦智能发布的众多AI工具只是迈向生成式AI产业浪潮的第一步。未来，整个平台将继续迭代和重构，以更好地适应生成式AI的发展趋势。

AI与云平台结合，构建智能化方案

谈到AI与实际应用的结合，柯都敏表示，随着技术的进步，人工智能正变得越来越高效和低成本，这使得它能够被广泛应用于手机和算力较低的智能化设备上。相信，当大型模型能够在更经济的智能硬件上运行时，整个行业都将迎来更快速的发展。

涂鸦智能正在推进端云一体的大模型战略，例如：智慧商照解决方案，能够根据人员和车辆的方向调整灯光，实现光随车动和无极调光，从而大幅降低电费成本，更加节能环保。未来，涂鸦智能将继续增加对端云一体AI产品解决方案的研发投入，与客户共同探索更智能化的空间解决方案。

在与亚马逊云科技合作方面，涂鸦智能自成立之初就立足全球化业务发展，亚马逊云科技为其提供全球稳定的基础设施、安全合规研发理念及大数据和生成式AI基础设施服务，助力全球业务拓展。涂鸦不仅是亚马逊云科技客户，更是全方位高级合作伙伴。涂鸦智能正在通过亚马逊云科技的FTR技术审核、IoT能力认证，GenAI能力认证。亚马逊云科技不仅为涂鸦智能提供全球稳定、高效云基础设施，双方还在IoT领域深度合作，共同推进物联网产业发展，在刚结束的巴塞罗那IOTSWC 2024展会上作为高级合作伙伴联合布展。

在AI应用方面，涂鸦智能利用Amazon Bedrock，通过API调用方式，有效运用Anthropic Claude 3模型来实现文本翻译、意图识别和决策制定，从而增强平台和APP的AI应用功能。同时，涂鸦智能还借助Amazon SageMaker平台对开源模型进行训练和微调，以支持企业私域内容生成、物体识别、宠物识别和鸟类识别等多种业务场景。此外，亚马逊云科技的生成式AI实验室和架构师团队也提供了专业的指导和支持，帮助涂鸦智能在模型微调方面进行优化。

基于AI大模型反哺IoT行业

“涂鸦智能将大模型作为公司的核心支柱，通过将自有的行业数据和领域算法叠加在大模型制作上，并在此基础上构建了大量的RPA机器人和数据安全审计相关功能。通过这些RPA产品和数据，结合内部的全权管控，涂鸦智能得以向上开放业务。”谈到AI大模型与业务的结合实践，柯都敏这样介绍道。

涂鸦智能的平台已经成为行业内最快和功能最全的开发平台，但公司的目标不仅仅是帮助客户快速开发产品，而是帮助客户打造具有行业竞争力的产品。大模型目前帮助客户加速产品开发，节省无效时间，这只是第一步。

第二步是通过大模型分析客户在开发过程中的各种问题，并结合涂鸦智能在行业内的技术实践，提供改进建议和开发指导，帮助客户更好地开发产品。例如，分析产品在开发或挂机过程中是否存在频繁连线、大流量或数据高速上传等问题，并根据经验给出解决方案。

产品销售后，涂鸦智能还可以分析用户的使用习惯和痛点，帮助客户进行更好的OTA（Over-The-Air）更新。通过这种方式，硬件产品可以像软件产品一样进行迭代，大大加速产品创新周期和提升用户体验。

涂鸦智能的能力不仅限于APP和音箱，还可扩展到不同的产品类别，如手表、能源设备和穿戴设备等。例如，手表可以根据监测数据推送健康日报，能源设备可以推进节能方案，而穿戴设备可以用于企业级应用，如翻译耳机等。

柯都敏表示：在大模型时代，涂鸦智能强调改变观念和理念，找到成熟或稳定的场景进行实践，然后逐步应用到更多场景中。当理念打开后，应用场景将是无限的。

通过生成式AI提高业务效率

涂鸦智能在数据方面关注两大类：一类是内部提效数据，另一类是业务线数据。业务线数据重点在于转化率，即产品推出后用户的购买意愿和产品的经营效益。

涂鸦智能将大模型与自身的研发流程紧密结合，使得在研发辅助编码、安全审计、代码上线前的拦截等方面效率均得到提升。结合大模型和产研工具，研发效率提升了约30%，而在大客户服务方面，效率提升了约18%-20%。对于平台上的客户工单，效率也提高了约30%。

在供应链预测方面，涂鸦智能以前主要依赖于经验模型和订单驱动模型，这往往导致库存积压或供货不足的问题。为了改进这一状况，现在采用算法来预测供应链需求。该算法基于整个行业的历史数据、最新数据以及各种外部数据的综合分析，并通过大模型对这些数据进行二次加工和处理。通过这种方式，涂鸦智能能够更准确地预测供应链需求，从而优化库存管理，降低库存风险。

总的来看，涂鸦智能与亚马逊云科技的合作无疑是物联网领域的一大亮点。凭借亚马逊云科技提供的全球稳定基础设施和安全合规的研发环境，涂鸦智能得以将其创新的IoT PaaS平台推向全球市场，加速客户的智能化转型。同时，涂鸦智能也通过利用亚马逊云科技的大数据和生成式AI服务，加强了自身在行业内的竞争优势，进一步提高了研发效率和客户服务质量。

相信，随着双方合作的不断深入，未来将会有更多的应用场景等待被探索，更智能的物联网正在向我们走来。