في عالم اليوم، لم يعد دمج الذكاء الاصطناعي (AI) وإنترنت الأشياء (IoT) والروبوتات مجرد حلم بعيد؛ بل أصبح أساساً لخلق نظم ذكية وقابلة للتكيف في الزمن الحقيقي. حيث يساهم الذكاء الاصطناعي في تطوير القدرة على الإدراك والتفكير، بينما يوفر إنترنت الأشياء وسيلة واسعة لجمع البيانات وتبادل المعلومات، وتضمن الروبوتات تنفيذ الأوامر بشكل فعّال.

على الرغم من التقدم الكبير في دمج هذه التقنيات بشكل زوجي، مثل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء (AIoT) أو إنترنت الأشياء للروبوتات (IoRT)، إلا أنه لا تزال هناك حاجة ملحة لتطوير أطر تصميم موحدة تُدمج هذه العناصر الثلاثة بشكل متكامل.

تستعرض هذه الدراسة الحالة الراهنة في هذه المجالات، وتسليط الضوء على الدور المتزايد لنماذج اللغات الصغيرة (Small Language Models - SLMs) في الأجزاء الطرفية والنماذج اللغوية الكبيرة (Large Language Models - LLMs) في السحابة، بهدف تعزيز الإدراك المشترك واتخاذ القرارات بشكل آلي.

نقترح بنية نظام معيارية تتماشى مع هذه الاتجاهات، مع تحليل الفجوات المستمرة في التفاعل وتحكم التغذية العكسية. كما نقوم بتصنيف الأبحاث الحالية بناءً على عمق التكامل. توضح مراجعتنا كيف يمكن للأنظمة الهجينة التي تجمع بين SLM وLLM، عند اقترانها مع بنية تحتية لإنترنت الأشياء ووكلاء روبوتيين، معالجة التحديات المتعلقة بالتكيف في الزمن الحقيقي، القابلية للتوسع، والموثوقية.

تقدم هذه الدراسة خريطة مفاهيمية وتقنية تصف كيفية تصميم أنظمة بيئية متطورة تجمع الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء والروبوتات، مما ي pave الطريق إلى عصر الروبوتات المتصلة والذكاء الفيزيائي (Physical AI).