综述：大型语言模型在应对物联网挑战中的作用：系统性文献综述

这篇综述系统评估了大型语言模型（LLMs）在物联网（IoT）领域解决数据管理、安全性和互操作性等挑战的潜力。通过分析55篇文献，研究揭示了LLMs在提升IoT应用效率方面的优势，同时指出其高计算成本、训练复杂性及伦理隐忧等局限性，为未来研究指明了优化方向。

　　

Abstract

物联网（IoT）通过设备互联重塑了医疗、交通等多个领域，但其发展面临数据管理、安全漏洞及设备兼容性等挑战。大型语言模型（LLMs）如GPT-3、BERT等凭借强大的语言处理能力，为这些挑战提供了创新解决方案。本文通过系统性文献综述（SLR），从Scopus等数据库中筛选55篇核心文献，探讨LLMs在IoT中的实际应用与局限。

Introduction

IoT技术通过传感器和网络连接实现设备间数据交互，但海量数据处理和安全隐患成为瓶颈。LLMs因其参数规模（如GPT-3含1750亿参数）和语言生成能力，被尝试用于IoT安全监测、医疗数据分析等场景。然而，高计算资源需求和数据隐私问题仍是主要障碍。

Background and related work

IoT在智能家居和工业物联网（IIoT）中广泛应用，但设备异构性导致互操作性差。LLMs通过自然语言接口（NLI）简化设备控制，例如解析非结构化医疗记录。相关研究显示，LLMs可识别IoT恶意软件，准确率达92%，但需依赖高质量训练数据。

Research method

采用Kitchenham提出的SLR方法，从1419篇初筛文献中最终纳入55篇。研究聚焦LLMs在IoT中的三类应用：安全防护（如异常检测）、数据整合（如跨平台协议转换）及自动化决策（如智能家居指令生成）。

Analysis of the results

典型案例包括：

• 安全领域：LLMs分析网络日志，检测IIoT攻击，误报率降低15%；
• 医疗领域：BERT模型解析患者穿戴设备数据，提升慢性病监测效率；
• 硬件限制：边缘设备部署LLMs需模型压缩技术（如量化Pruning）。

Discussion and future work

未来需优化LLMs的轻量化设计（如蒸馏技术），并解决伦理问题（如患者数据匿名化）。跨学科合作可推动IoT-LLM融合，例如开发专用微调框架（Fine-tuning）。

Conclusion

LLMs为IoT提供了语义理解和自动化处理的新范式，但其落地仍需克服计算成本与隐私法规的挑战。研究呼吁加强资源效率优化和跨领域标准制定。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非文献依据的结论。）