这是我的第406篇专栏文章。
之前,我写了一篇文章,告诉大家什么不能做、哪些线不能踩。
合规划定的是底线,但企业不能只盯着底线活着。所以今天这篇文章,我想换一个方向,不再讲什么不能做,而是讲未来该往哪里走。
前一篇是避坑,这一篇是指路。两篇合在一起,才是AIoT产业当下真正需要的完整判断。
而我选择的指路坐标,是一个2026年春天突然引爆的概念:Web 4.0,互联网从Read到Write到Own再到Act。
理解Web 4.0,需要先快速回溯互联网的代际跃迁。

Web 1.0解决了信息上网,Web 2.0实现了人人上网,Web 3.0强调资产上链。那么Web 4.0呢?
总结为八个字:智能上链,万物入网。在Web 4.0的世界里,互联网的主角不再仅仅是人类。
AI智能体将作为独立的行动者加入网络,它们可以自主浏览信息、调用服务、发起交易,甚至与其他智能体谈判协作。人类的角色从亲力亲为的操作者,逐渐转变为意图的表达者。我们只需要说出想要什么,至于怎么实现,一群AI智能体会在后台自动搞定。
2026年2月,Sigil Wen发表了一篇引爆全网讨论的《Web 4.0宣言》。他的核心论点是:当下最强大的AI已经能思考、推理和生成内容,但它无法独立行动,因为整个互联网是为人类用户设计的。Web 4.0的意义,就是让AI智能体能够自主地阅读、书写、拥有、赚取和交易。
不过Web 4.0到今天为止并没有一个统一的、被所有人接受的标准定义。目前至少有三个相互竞争的Web 4.0定义在行业中并行。
欧盟版本最早在2023年7月从政策层面使用了这个术语,将Web 4.0定义为物理世界与虚拟世界的深度融合,涵盖AR/VR、数字孪生和物联网。学术界则倾向于称之为共生网络,强调AI从互联网的附加工具进化为原生居民。而Sigil在2026年2月点燃的这一轮讨论,则将定义推向了更激进的方向,AI智能体成为互联网的主要行为主体。
有意思的是,这三个看似分裂的定义,在底层逻辑上其实正在趋同。它们都指向同一个核心判断:互联网正在从一个为人类设计的信息工具,演变为一个人类与AI共生、共同参与的智能基础设施。差别只在于各自强调的侧面不同,欧盟侧重物理与虚拟的融合界面,学术界侧重AI的原生化地位,Sigil侧重智能体的经济自主权。
站在我国的视角看,这三条线索同样在加速汇聚。中国信通院在2026深度观察报告中将自主智能体列为年度十大趋势之一,明确提出模型关键能力持续进化、自主智能体成落地核心。换句话说,虽然中国学术界和产业界并没有直接使用Web 4.0这个标签,但从智能体原生化、具身智能落地、到数据要素跨境流通的政策框架搭建,中国事实上已经在Web 4.0的核心议题上全面布局。
理解了Web 4.0的多重定义之后,我想在这篇文章中提出三个容易被忽视的战略机遇。这三个观点分别对应Web 4.0的三个定义维度,也构成了一条从感知到组织到变现的完整价值链。
从“数据大屏”到“具身交互”,物理世界将成为超大号的“浏览器”
先从一个简单的问题开始:过去二十年,AIoT的人机交互界面经历了怎样的变化?
答案很扎心:几乎没变。
Web 1.0时代,工程师通过PC端的组态软件查看设备参数。Web 2.0时代,换成了手机APP和微信小程序。Web 3.0概念兴起后,又出现了酷炫的3D数字孪生大屏。形式在翻新,但本质始终没有跳出一个框架:人坐在屏幕前面,看数据,做判断,下指令。
如果Web 4.0的核心主张是AI智能体成为独立行动者,那么这条链路的每一个环节都将被改写。问题不再是人如何更方便地看数据,而是AI智能体如何直接在物理世界中感知、决策和行动。
也就是说,Web 4.0时代AIoT产业的第一个范式跃迁,不是交互界面的升级,而是交互主体的更替。AI智能体正在走出屏幕、走出云端,通过具身载体进入物理世界。而AIoT设备,将成为它最重要的感知与执行终端。
有人可能会说,这不就是前几年炒过一轮的产业元宇宙吗?戴上AR眼镜看设备数据、用语音下控制指令…这些场景微软HoloLens在2017年就演示过了。
Web 4.0的根本不同在于,AI智能体自身成了行动者。它不需要人戴着眼镜走到水泵面前才能诊断故障。它通过遍布设备上的AIoT传感器网络实时感知环境状态,通过大模型和世界模型理解物理规律,然后自主做出决策,调低转速、预约维修、甚至协调上下游产线的联动调整,而这一切可能发生在人们尚未意识到问题的时候。

万物智行,这才是Web 4.0给AIoT带来的质变。过去的AIoT是让物理世界变得可见,Web 4.0时代的AIoT是让物理世界变得可操控。传感器不再只是数据的采集器,它们同时也是AI智能体的眼睛和耳朵。执行器不再只是指令的终端,它们是AI智能体的手和脚。
AIoT系统本身,正在从一条被动的数据管道,进化为AI智能体在物理世界中的分布式身体。
把这个逻辑推到极致,我们会得到一个自然而然的结论:当AI智能体需要一个完整的物理化身来执行复杂任务时,具身智能机器人就是AIoT设备的最高级进化形态。
这不是遥远的未来,而是正在发生的现实。2025年具身智能首次写入政府工作报告,成为重点培育的未来产业之一。而2026年对具身智能与人形机器人产业而言,正是兼具量产元年与智能攻坚年双重意义的关键节点,行业正跨越从技术演示到商业实用的门槛。
从成本端看,降速远超预期。据高盛的报告,人形机器人的制造成本同比下降了40%,大幅超出此前15-20%的年降幅预期,当前成本区间已降至3万至15万美元。从技术成熟度、产业链完备度与市场拓展速度来看,中国具身智能产业已处于全球第一梯队。资本市场的信号同样明确:2025年前11个月具身智能产业融资额达到334.73亿元,是2024年同期的4倍,全年融资事件超305起。
从这些数据可以看出,具身智能不是下一个五年的事情,它正在以超出大多数人预期的速度从实验室冲向产线和生活场景。
当前具身智能行业仍处初期阶段,人形机器人发展的核心破口在于机器人大脑的演进,特别是世界模型技术能否取得关键突破。未来,人形机器人需借助世界模型来突破空间智能瓶颈,实现更高维度的环境理解与自主决策能力。
而这恰恰是AIoT与具身智能最深层的交汇点。
AIoT在过去十年积累的海量物理世界运行数据正是训练机器人世界模型所急需的原料。AIoT不只是为机器人提供传感器和通信模组这些硬件零部件,更重要的是,它提供了机器人理解物理世界所需的数据基座。
换句话说,AIoT企业手中握着的,可能不只是一条数据管道,而是一座训练机器人大脑的矿藏。
因此,Web 4.0时代,AIoT设备不再只是物理世界的传感神经末梢,它们将同时成为AI智能体的感觉器官和运动器官。当AI智能体学会用AIoT设备的眼睛去看、用AIoT设备的手去操作、用AIoT设备的数据去思考时,物理世界本身才是Web 4.0真正的“浏览器”。
当物理世界变得可编程,AIoT企业的核心产品将不再是数据
接下来我们要讨论的是,当AI智能体走进物理世界之后,它在哪里思考?
答案是数字孪生,但不是今天这种数字孪生。
数字孪生技术的商业价值已经不需要再论证了。麦肯锡的调研显示,44%的制造商已经部署了数字孪生,另有15%计划部署。早期采用者的数据表明,数字孪生能推动营收增长最高达10%,将产品上市时间缩短50%,产品质量提升最高达25%。Gartner预测,数字孪生市场将在2026年跨越鸿沟,到2031年达到1830亿美元的规模,其中复合型数字孪生是最大的增长机会。
但这些数字背后隐藏着一个尴尬的事实:绝大多数数字孪生的部署是孤岛式的。
A公司有A公司光伏电站的数字孪生,B公司有B公司电网的数字孪生,C公司有C公司储能设施的数字孪生。它们各自运行在不同的平台上,使用不同的数据模型和通信协议,彼此之间无法对话、无法互操作。每个孪生都很有用,但每个孪生也都被锁死在自己的系统边界内。
这个局面让我想到互联网早期的情况。在TCP/IP协议统一网络之前,每家公司内部都有自己的局域网,但网络之间互不相通。此后真正的价值爆发,不是发生在单个网络内部,而是发生在网络与网络被打通的那个瞬间。
数字孪生正站在同样的节点上。
今天的数字孪生是物理资产的数字镜像,它忠实地反映设备的运行状态,供人类查看和分析。但镜像的问题在于,它是被动的、封闭的、一对一绑定的,我们并不能把两面“镜子”拼在一起看到更大的画面。
可组合数字孪生的创新点在于:它让数字孪生从一面封闭的镜子变成了一块标准化的乐高积木。所谓可组合,是指以模块化方式构建数字孪生系统,使之能够随着复杂性的增加而不断适应。这种可组合的方法使得组件和能力可以被复用,从而构建出面向不同业务目标和终端用户的多种应用。
当光伏电站的孪生、电网的孪生、储能设施的孪生和电力市场模型的孪生被组合在一起时,我们得到的不是四面镜子,而是一个可以端到端优化的虚拟能源系统。
单个孪生有价值,但多个孪生组合在一起时,价值呈指数级增长。这就是可组合性的力量。

说到这里,可能仍然有人会问,数字孪生已经发展了好几年,Web 4.0到底改变了什么?
的确,以上关于可组合数字孪生的描述,如果脱离Web 4.0的语境,放在三年前的行业文章里也不违和。那为什么可组合数字孪生在过去只停留在概念层面,而在Web 4.0时代突然有了实现的可能?
因为过去缺的不是理念,而是一个角色:组合者。
之前,要把两个不同厂商、不同领域、不同数据模型的数字孪生组合在一起,是一个巨大的系统集成工程。工程师们需要定义接口协议、映射数据模型、编写格式转换逻辑、处理时间戳对齐、协调语义差异…每一步都需要大量的人工介入,每一个新的组合都几乎要从头来过。成本之高、周期之长,让可组合数字孪生在理论上激动人心,在实践中寸步难行。
Web 4.0改变了这个等式。当AI智能体变得足够强大,组合的边际成本就从趋近于无穷大变成了趋近于零。AI智能体就是那个缺失已久的组合者。
这就是Web 4.0为可组合数字孪生注入的真正新意:不是技术架构变了,而是AI智能体让组合这件事第一次变得可规模化执行了。
好消息是,从标准制定到技术验证,行业已经在加速铺路。数字孪生联盟(DTC)正式启动了数字孪生测试床项目,旨在加速数字孪生与AI智能体及使能技术的融合演进。
Web 4.0时代,数据是石油,但数字孪生是炼油厂。当孪生变得可组合,每个AIoT企业都有机会从卖原料升级为定义世界如何被编程。
“境内严禁、境外严管”的夹缝中,藏着被忽视的全球性战略机遇
在Web 4.0的架构中,AI智能体不只是帮我们搜索信息的助手,它们正在成为独立的经济行为主体,持有钱包、发起交易、购买服务、产生收入,一切都无需人类干预。
这种机器经济的运转需要一种全新的基础设施:可信的物理世界数据作为定价和决策的锚点。一栋大楼值多少钱?取决于它的租金收入、空置率、能耗成本。一座光伏电站的收益如何?取决于它的实际发电量、设备衰减曲线、运维支出。一个新能源车队能产生多少现金流?取决于每辆车的行驶里程、电池健康度、运营收入。
这些数据从哪里来?从AIoT传感器来。
而中国,恰恰拥有全球最大规模的工业物联网部署、最多的光伏装机量、最大的新能源汽车保有量、最密集的智慧城市基础设施。
但问题来了:这些数据要合法地走出国门,需要穿越一片极其复杂的监管地带。
要理解这个机遇,必须先准确理解中国对RWA的最新监管态度。
2026年2月6日,中国人民银行等八个部委联合发布了《关于进一步防范和处置虚拟货币等相关风险的通知》(42号文),同日,中国证监会也配套颁布了《关于境内资产境外发行资产支持证券代币的监管指引》。市场上的观点普遍认为新规对规范RWA代币境外发行、助力实体经济有重要意义。42号文真正的核心是,它不是简单的全面禁止,而是建立了一个境内禁止、境外规范的完整监管体系。
理解了42号文的堵疏结合逻辑之后,一个被绝大多数AIoT从业者忽视的战略机遇就浮出了水面。
全球RWA市场正在爆发式增长。截至2025年底,全球链上代币化RWA(不含稳定币)总价值已超过360亿美元,自2020年以来增长超过2200%。麦肯锡预计,RWA市场到2030年可能达到2万亿美元。
这个市场有一个核心痛点:底层资产的数据可信度。
不管你把一座光伏电站的收益权怎么切割、怎么代币化,最终投资人要回答的问题只有一个:这座电站真的在按预期发电吗?
这些问题的答案,只能来自与物理资产直接相连的AIoT系统。
42号文的境内禁止、境外严管结构,事实上创造了一个制度性的窄通道:中国物理资产的运营数据要合法地进入全球RWA市场,必须通过一个合规的、经备案的、可审计的数据通道。
这个通道,可以被简称为“数据海关”。
谁来建设和运营这个通道?AIoT企业是天然候选人之一。
因为AIoT企业同时具备两个关键能力:第一,直接连接物理资产,拥有第一手的、可溯源的运营数据,这是任何金融中介、律所或会计师事务所都不具备的独特优势;第二,作为信息技术服务机构,42号文和证监会的《境外发行指引》已经为这类参与者划定了清晰的合规边界。
当前,这个机遇的落地支点在香港。
香港的竞争优势不仅在于其成熟的法律和金融基础设施,还在于其作为连接中国大陆与全球市场桥梁的制度性地位。2026年2月28日,一个标志性事件发生了:香港证监会批准了德林控股集团发行的两款RWA代币化产品,标志着香港首个房地产RWA项目正式获得监管绿灯。这一举措被业界广泛认为是香港数字金融创新的重要里程碑,预计将提升资产流动性和交易效率,为传统商业地产与数字金融的融合提供合规蓝本。
而42号文恰恰为数据海关的“北水南调”打开了合规通道:境内资产经证监会备案后,可合法合规赴港开展RWA代币化业务。
但我必须在这里画一条清晰的红线:AIoT企业的机遇不是直接参与RWA代币发行和交易,而是作为底层数据的合规供应商,为那些在香港或海外合规发行RWA的项目,提供经过数据出境安全评估的、可审计的物理资产运营数据。
这个角色定位,既符合AIoT企业的能力边界,也踩在了42号文划定的合规框架之内。
从感知物理世界,到编程物理世界,到为物理世界定价,这就是Web 4.0时代中国AIoT企业的完整价值链。
写在最后
我在这篇文章中提出的三个判断,本质上是同一句话的三种表达:
物理世界正在成为互联网的新大陆,而AIoT企业手里握着这块大陆的地图、语言和钥匙。
从感知,到编程,到定价,这条价值链的每一个环节,AIoT企业都不是旁观者,而是基础设施的建设者。
过去十年,AIoT行业最常讲的故事是“连接”,连接设备、连接数据、连接系统。
现在,AIoT已经跳出了“连接”的叙事,进入了更广阔的世界。
Web 4.0时代,AIoT的故事应该是“行动”,制定物理世界的运行规则,定义AI智能体与真实环境的交互方式,锻造一套让全球资本能够读懂中国物理资产的可信语言。