國產大模型龍頭智譜 AI、MiniMax 相繼登陸港股敲鐘，這場資本狂歡的背後，是一個不容忽視的行業拐點：曾經停留在概念層面的大模型，正加速成為像電與網絡一樣無處不在的基礎設施。
當越來越多的模型達到 “通用智能” 門檻，下一階段的競爭核心不再是 “誰更聰明”，而是 “誰能更快、更穩、更可信地將智能體的意圖，轉化為現實世界的具體動作”。
這一轉變，直接拋給物聯網企業一個全新的增長命題：當智能體需要解決問題時，它會去哪裡搜尋工具？你的設備與系統，如何才能成為它的首選 —— 被發現、被調用、被信任？答案，藏在 GEO（生成式引擎優化）這一全新賽道中。
一、搜索范式革命：從 “人找信息” 到 “智能體找能力”
過去二十年，互聯網的流量邏輯被 SEO（搜索引擎優化）主導：我們優化關鍵詞、佈局外鏈，核心目標是讓用戶在搜索結果中找到內容、點開網頁。
但生成式 AI 的爆發，讓 GEO 開始逐漸取代 SEO 的核心地位。普林斯頓大學等學術機構的研究顯示，經過 GEO 優化的內容，在 AI 回复中的可見度最高可提升 40%。然而，對於物理世界的硬體設備而言，GEO 的價值絕不僅限於 “內容層面”—— 當智能體具備工具使用能力，其搜索對象已發生質變：
- 過去（人為主體）：搜頁面、搜資料、搜答案；
- 現在（智能體為主體）：搜能力、搜接口、搜可執行的工具。
這意味著，數字世界中我們用 SEO 讓搜索引擎找到內容；而在智能體主導的新世界，我們需要一套全新的 “設備 SEO” 機制，讓智能體能夠感知、理解並安全控制物理設備。毫無疑問，新一代智能終端與物聯網設備，已成為 GEO 的下一個主戰場。
二、萬物智行：入口從 App 遷移到 “智能體的工具選擇器”
在 “萬物智行” 的終極場景中，“行” 的主體不再僅僅是人，而是由機器人與智能體構成的社交網絡 —— 它們協作分工、轉發任務，形成一套全新的流量分發系統。
這一變革帶來了流量入口的結構性遷移：
- 過去：用戶看見你→瞭解你→購買你→學會使用你；
- 未來：智能體發現你→調用你→驗證結果→形成偏好與復用。
也就是說，未來硬體的核心入口，很可能不是某個 App 的首頁，而是智能體的 “工具選擇器”。這一趨勢，已在 C 端市場提前上演：阿裡千問 App 升級後，以 “對話 + 任務” 模式直接調用生態內服務，用戶說出 “幫我訂一家附近評分高的川菜館，今晚 7 點”，千問無需返回鏈接，而是直接調用高德地圖定位、餓了麼餐廳數據庫與預訂接口，完成從意圖到動作的閉環。
這一案例揭示了硬體 GEO 的核心邏輯：智能體不是在 “瀏覽功能”，而是在 “調用能力”。當千問將淘寶、支付寶、飛豬等能力納入統一對話入口，工具被標準化編排、交易與執行形成閉環，這正是 “調用增長” 的雛形 —— 誰更容易被接入、被調用、被驗證，誰就更容易成為智能體的默認選擇。
但目前這類能力仍局限於封閉生態，這恰恰反襯出更大的行業趨勢：當越來越多智能體開始 “搜工具、挑工具”，任何無法被跨智能體理解、跨生態調用的設備，都會在工具選擇器中逐漸 “消失”。這也帶來一個殘酷現實：封閉即是死亡（意味著默認不可見），開放才是生機（意味著可被理解、調用與驗證）。
三、硬體 GEO 的三大支柱：可發現、可調用、可信任
要讓設備在智能體世界中脫穎而出，企業必須構建完整的硬體 GEO 體系，其核心拆解為三大支柱：
1. 可發現：讓智能體知道你 “會什麼”
智能體選擇工具的第一步，是檢索與匹配 —— 它匹配的不是市場話術，而是機器可讀的能力描述：能提供什麼交互？輸入輸出是什麼？約束條件與適用場景是什麼？若設備僅僅是一串冰冷的型號代碼，對大模型而言便是 “語義黑洞”。
核心動作：將說明書語言翻譯為機器語言。不要只廣播 ID，要主動廣播能力 —— 比如告訴智能體：“我是客廳的彩色燈泡，支持調節顏色與亮度”。
對於工業場景，“可發現” 遠不止設備聯網那麼簡單，而是需要具備可索引的 “能力簡歷”：
- 自我介紹（能力化）：不僅報 MAC 地址，更要明確告知：能測什麼（振動 / 溫升 / 壓力）？能做什麼（調頻 / 啟停 / 閾值策略切換）？邊界在哪（最高轉速 / 聯鎖條件）？
- 語義清晰（標準化）：同樣是 “壓力”，是入口壓力還是出口壓力？單位是帕斯卡還是巴？語義模糊會直接導致智能體放棄調用；
- 主動註冊（索引化）：通過 Matter 等協議，將能力信息註冊到企業 “設備目錄” 或開放生態中，確保智能體接到任務時能毫秒級檢索到設備。
可發現的本質，是給每台關鍵設備發放 “能力身份證”，並讓其進入智能體的檢索系統。
2. 可調用：讓智能體知道 “怎麼用你”
被發現只是第一步，智能體真正需要的是：工具可穩定調用、參數可校驗、流程可編排。這也是傳統 IoT 廠商最難跨越的門檻 —— 過去習慣構建封閉 App 圍牆，要求用戶下載註冊，但在智能體時代，這道圍牆變成了 “交互摩擦”：若調用設備需要復雜授權與私有協議，智能體會直接繞開，選擇支持標準接口的方案。
硬體 GEO 要求設備具備 “液態化” 服務能力：
- 接口標準化：擁抱 MCP 等新興標準。MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 等巨頭推動的開放協議，可將設備 API 封裝為 AI 通用資源與工具，讓設備成為大模型上下文的標準插件，實現即插即用，替代碎片化私有集成；
- 原子化能力：將復雜功能拆解為獨立可組合的原子動作 —— 比如智能洗衣機不僅提供 “一鍵洗衣”，更要暴露注水、旋轉、排水等獨立能力，當用戶說 “衣服漂洗不乾淨” 時，智能體可直接調用漂洗與脫水動作；
- 函數調用友好：API 命名、參數與返回結構，需符合大模型調用邏輯。
在工業現場，這意味著提供的不再是簡單界面，而是可編排的原子動作庫，讓智能體能像搭積木一樣，組合出降能耗、保良率、控停機的復雜業務流程。可調用的核心，是讓設備從 “只能被人按按鈕” 升級為 “能被智能體當作工具鏈一環”。
3. 可信任：讓智能體願意 “把任務交給你”
物理世界中，AI 的每一次調用都伴隨風險 —— 大模型可能產生 “幻覺”，但物理世界經不起失誤：錯誤加熱指令可能引發火災，不當閥門操作可能導致泄漏。因此，“可信任” 不是口號，而是一套機器可讀的證據體系：
- 許可權最小化與分級授權：明確哪些動作可自動化，哪些必須人工審核；
- 可審計日誌：記錄誰、何時、以什麼參數調用了什麼功能；
- 可靠性指標：公開調用成功率、延遲、可用性及降級回退方案；
- 可解釋輸出：說明調用邏輯、預期影響與驗證路徑；
- 硬體層信任加固：通過可信身份與防篡改機制證明設備未被替換，利用固件級安全護欄拒絕危險指令，對高危動作實施風險分級與強制人工復核。
可信任的本質，是讓智能體不僅 “聽你說做到了”，更能 “驗證你確實做到了”。
四、未來圖景：智能工廠裡的新秩序
如果說過去二十年互聯網的入口是搜索框，那麼接下來十年，入口將變成 “智能體的工具選擇器”。
想象幾年後的智能工廠：每天清晨，“生產運營智能體” 醒來的第一件事，不是打開 MES 或 EAM 儀表盤，而是 “挑工具”。它接到的不是單點指令，而是一組業務目標：“將這條產線 OEE 提高 3%”“壓降能耗峰值”“拉回良率穩定區間”“最小化突發停機風險”。
隨後，它會完成三件事：檢索可用能力、評估調用成本、計算信任風險，再將任務拆解為一串可執行調用，分發給最合適的設備與系統節點：
- 檢索：誰能測振動？誰能調變頻？誰能查原料批次？
- 調用：調用傳感器做故障匹配，調用 PLC 微調生產節拍，調用能源系統削峰填谷；
- 驗證：基於調用結果調整質量參數、跟蹤能耗變化，並優化下一次調用策略。
此時你會發現：這個世界裡，搜索不再是搜資料，而是搜能力；排名不再看點擊，而是看調用次數；品牌不再是用戶心智，而是信任證據。物聯網企業的核心競爭，也從 “讓用戶記住你” 變為回答三個硬核問題：
- 你是否以機器能理解的方式存在於世界？
- 你是否以機器能調用的方式提供能力？
- 你是否以機器能驗證的方式建立信任？
五、寫在最後：GEO 不是選擇，而是硬體企業的必答題
在智能體主導的新世界，封閉不再是護城河，而是消失的開始；開放也不再是姿態，而是生存的必需。
2026 年智譜、MiniMax 的上市，早已發出明確信號：大模型的競爭已進入 “落地賽道”，而硬體的競爭則進入 “GEO 時代”。那些能讓自身能力成為智能體網絡中可組合、可復用、可驗證積木的企業，將贏得未來十年的增長紅利。
硬體 GEO，從來不是一道選擇題，而是所有物聯網企業必須面對的必答題。而答案，就藏在你的設備能力描述、接口標準設計與信任機制構建之中。
