用ChatGPT写物联网专业稿子是什么水平？

物联网智库 原创

导读

这下是真的要失业了？

上周，大家的朋友圈有没有被ChatGPT聊天机器人刷屏过？

这是美国OpenAI公司推出的一款基于AI的对话系统。据官方介绍，ChatGPT能够以对话形式进行交互，而且该对话形式使ChatGPT能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。

其功能之强大连马斯克本人都在感叹——“很多人疯狂地陷入了 ChatGPT 循环中”，“ChatGPT 好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了”。

当前，你已经可以使用ChatGPT来进行如下工作：

（1）直接生成代码编写软件（2）自动修复bug（3）模仿某人风格发推文（4）在 ChatGPT 中构建虚拟机（5）进行文字创作，比如剧本、诗歌等等．．．．．．

身为一个每天哼哧哼哧码字的编辑，看到第五点怎么能不心动？终于等到了让AI替我写稿子而我躺着赚钱的这一天了么？

于是，我们编辑组就准备试试用ChatGPT写作物联网相关的专业稿件会是什么效果～毕竟，以前AI写稿工具市面上也不是没有，但是一旦遇到某个垂直领域的专业知识，就会让你明白什么叫“前言不搭后语”。

现在，假设我们要写一篇物联网类的科普文，在 ChatGPT 中分别输入：

“什么是物联网”

物联网（Internet of Things，简称 IoT）是指将物理世界中的对象通过各种传感器和网络技术连接到互联网上，并通过互联网实现这些对象之间的交互和数据共享。这种技术可以使物理世界中的对象与互联网发生联系，实现对物理世界的监测、控制和管理。物联网技术的应用范围非常广泛，可以用于智能家居、工业自动化、智能交通系统等各个领域。

“什么是AIoT”

AIoT（Artificial Intelligence of Things）是指将人工智能技术与物联网技术相结合，使物联网设备具备人工智能能力的技术。通俗地说，AIoT 是指将人工智能技术应用于物联网领域，使物联网设备更智能、更聪明。AIoT 技术的应用可以使物联网设备能够更好地实现信息处理、决策制定和数据分析等功能，为用户提供更优质、更便捷的服务。

“什么是边缘计算”

边缘计算（Edge Computing）是一种新兴的计算模式，它将计算和存储等功能放置在网络边缘，也就是在数据产生的地方进行处理。这种方式可以减少对中央服务器的依赖，提高系统的实时性和可靠性，同时降低了网络带宽的需求。边缘计算的应用非常广泛，可以用于智能家居、工业自动化、智能交通等领域。

很快啊，ChatGPT啪一下就写好了！

从以上结果我们能看出，涉及专业概念的东西ChatGPT回答的都比较简洁和准确，直接拿来放在稿件甚至报告里用都没有什么问题。

但是，这并没有什么大不了的，毕竟——查概念谁不会上维基百科啊？

再进阶一步，输入：

写一篇有关边缘计算的文章

边缘计算是一种新兴的计算模式，它将计算从传统的集中式数据中心转移到了网络边缘，即设备端。这种计算模式有助于减少网络流量，提高数据安全性，并且能够更快地响应用户请求。边缘计算的一个关键技术是将计算能力和存储能力集成到终端设备上。

这样，用户可以在设备端处理数据，而不需要将数据传输到远程的数据中心。这样可以显著降低网络流量，提高数据处理速度。另一个重要的技术是将计算分布到多个设备上，这种技术称为边缘计算集群。

通过将计算分布到多个设备上，可以提高系统的整体性能，并且能够应对更大规模的数据处理任务。边缘计算还有助于提高数据安全性。由于数据处理发生在设备端，因此数据不需要传输到远程的数据中心，这样就减少了数据泄露的风险。此外，边缘计算还可以通过加密和其他安全技术来保护数据。

边缘计算和云计算之间有何关系？

边缘计算和云计算都是新兴的计算模式，它们都有助于提高系统的性能和效率。但是，它们之间也有一定的区别。边缘计算是将计算和存储等功能放置在网络边缘，也就是在数据产生的地方进行处理，以此来提高系统的实时性和可靠性。

相反，云计算则是将计算和存储等功能放在云端，通过互联网进行访问，以此来提高系统的可扩展性和灵活性。因此，边缘计算和云计算在某些方面可能会有重合，但也存在一定的区别。在实际应用中，边缘计算和云计算可以相互配合，共同为用户提供更优质的服务。

WOW！这个输出结果就让人有些惊讶了。作为对比，我们可以看一下同样的命题用传统的AI写作软件生成的结果：

可以看出，下方的生成结果明显有点儿文不对题，回答的重心倾向于解释云计算的概念，而且出现了类似“这些说法各有利弊，究竟是什么意思？”这种莫名其妙的转折句。

但ChatGPT的输出结果就非常的准确、简洁，如果让我来盲猜的话，我无法分辨这段话究竟是出自一个编辑之手还是机器之手。

我们继续来试验：

低功耗广域网络技术都有哪些？

低功耗广域网（LoRaWAN）是一种专为物联网应用设计的低功耗、长距离的无线通信技术。它使用超低频（868MHz或915MHz）的频段来传输数据，可以提供数千米的覆盖范围，在保证网络安全性的同时还可以降低电源消耗。LoRaWAN 技术目前已经得到了广泛的应用，可以用于智能家居、智能交通和工业自动化等领域。

此外，还有一些其他的低功耗广域网技术，例如 Sigfox、NB－IoT 和 Weightless 等。它们都是专为物联网应用设计的无线通信技术，都可以提供较长的覆盖范围和较低的电源消耗。

NB－IoT和LoRa之间是什么关系？

NB－IoT（Narrowband Internet of Things）和 LoRa（Long Range）都是物联网技术，都可以用于提供低功耗、长距离的无线通信服务。但是，它们之间也有一定的区别。NB－IoT 是一种基于窄带的物联网技术，它利用专用的窄带频段来传输数据，可以在保证网络安全性的同时提供较高的数据速率。

相反，LoRa 是一种超低频（868MHz 或 915MHz）的物联网技术，它可以提供数千米的覆盖范围，但通常情况下数据速率较低。因此，NB－IoT 和 LoRa 在某些方面可能会有重合，但也存在一定的区别。在实际应用中，它们可以根据实际情况选择不同的技术来满足用户的需求。

室内定位技术有哪些？

室内定位技术包括基站定位、蓝牙定位、Wi－Fi定位、GPS定位等。基站定位是利用移动电话网络信号来定位，通过测量移动电话与基站的信号强度来估算手机的位置。蓝牙定位是通过接收蓝牙信号来确定位置，可以使用蓝牙低能耗（BLE）技术来实现室内定位。

Wi－Fi定位是通过接收周围的Wi－Fi信号来确定位置，可以使用路由器的 MAC 地址来实现室内定位。GPS定位是通过接收卫星信号来确定位置，在室内环境下，GPS信号会受到干扰，因此室内定位效果不太理想。

好嘛，越试越觉得牛X，接着来。

5G产业在2022年度有什么新的进展？

5G RedCap的最新进展有哪些？

工业互联网政策有哪些？

啊这，刚夸你两句咋就骄傲了？

好吧，虽然ChatGPT不是万能的，但以上这些结果明显都是因为数据量还不够，如果数据量足够的话，结果估计会出乎意料。

当前阶段，ChatGPT生成的文本段落篇幅整体比较短，直接写作专业长篇稿子还不太现实，但其未来真的充满无限想象空间。可以很容易地预测，未来一部分编辑会被淘汰，剩下的那部分，要么把AI作为得心应手的辅助工具，要么依靠独一无二的创意继续把AI踩在脚下——那样的未来究竟还剩几天，我们无法判断，但绝对会比想象中更快一些。

毕竟，如果你不知道如何利用这个工具的话，它甚至会自己教你～

原文标题:用ChatGPT写物联网专业稿子是什么水平？