Kämpft LoRa um die "Stimmgewalt" im neuen Entwicklungskreislauf des Internets der Dinge?

In den letzten zehn Jahren hat die Internet der Dinge (IoT)-Branche eine Phase der Infrastrukturausweitung durchlaufen, von der Frage, "können die Geräte verbunden werden", hin zu "wie viele Geräte können verbunden werden". Die Skalierung der Verbindungen, die Reichweite, der Energieverbrauch und die Kostenstruktur bildeten die zentralen Variablen des Wettbewerbs in der ersten Phase. Doch wenn weltweit bereits hundert Millionen von Geräten online sind, steht die Branche vor einer wesentlicheren Frage: Wo liegt der Wert nach der Verbindung?

Deshalb wird Künstliche Intelligenz (KI) zu einem unvermeidlichen Thema im IoT. Tatsächlich hat die Branche bereits seit mehreren Jahren über die Frage nach der Integration von KI und IoT nachgedacht. Das Konzept des KI-gestützten IoT (AIoT) ist auch keine Neuheit. Die Wege, von der Cloud-Datenanalyse über die Edge-Computing bis hin zur Geräte-seitigen Inferenz, haben sich stetig weiterentwickelt, aber es fehlte bisher an einem markanten Wendepunkt.

Am 2. März, auf der Mobile World Congress (MWC) 2026 in Barcelona, hat die LoRa Alliance ihre Vision bekannt gegeben: wie LoRaWAN und Künstliche Intelligenz integriert werden können, um transformierende Funktionen und einen höheren Wert auf der Edge-Ebene, der Kern-Ebene und der Anwendungs-Ebene des IoT-Stacks zu erzielen.

Wir wissen, dass LoRaWAN eine der am weitesten verbreiteten LPWAN-Verbindungstechnologien ist. Laut einem offiziellen Bericht waren bis Ende 2025 weltweit bereits über 125 Millionen LoRaWAN-IoT-Geräte im Einsatz, und das Ökosystem wies ein Kompound Annual Growth Rate (CAGR) von 25 % auf. Heute spielt LoRaWAN eine noch wichtigere Rolle und bildet die Grundlage für die Verbindung, damit das IoT das "digitale Nervensystem" der KI werden kann. LoRaWAN unterstützt die Erfassung von Rohdaten aus dem IoT für die KI-Analyse und überträgt die daraus gewonnenen Erkenntnisse und Aktionen über LoRaWAN in die wertvollsten Szenarien, um so die Betriebseffizienz zu steigern, neue Einnahmequellen zu erschließen und es den Benutzern zu ermöglichen, mehr Wert aus ihren verbundenen Geräten und IoT-Anwendungen zu ziehen.

Der Autor hat bemerkt, dass Alper Yegin, der CEO der LoRa Alliance, in einer offiziellen Pressemitteilung einen interessanten Satz gesagt hat: "Die Zusammenarbeit zwischen LoRaWAN und Künstlicher Intelligenz ebnet den Weg für die KI, von der reinen digitalen Welt in die physische Welt zu gelangen." Das heißt, er definiert LoRaWAN nicht mehr einfach als ein Standard für Niederenergie-Weitverkehrsnetze, sondern versucht, es als Schnittstelle und Nervensystem für die KI in die physische Welt zu gestalten.

Darunter steckt vielleicht der Umstand, dass in der Ära der physischen KI die Kommunikationstechnologie-Standards um die "Basis-Eingänge" konkurrieren.

Drei Arten der Zusammenarbeit zwischen KI und LoRaWAN

Schauen wir uns zunächst an, wie die LoRa Alliance diese Vision konkret beschreibt - sie erklärt, dass KI und LoRaWAN-Technologie hauptsächlich auf drei Arten zusammenarbeiten: Edge-seitige KI, Kern-seitige KI und Anwendungs-Ebene KI.

① Edge-seitige KI (AI at the Edge)

Immer mehr Sensoren und Geräte, die mit LoRaWAN verbunden sind, ermöglichen es, dass die KI-Verarbeitung direkt an der Spitze des IoT-Netzes und innerhalb der Geräte abläuft, nicht nur auf der Ebene des drahtlosen Zugangsnetzes. Die KI-Verarbeitung auf Geräteebene verringert die Notwendigkeit, große Datenmengen in die Cloud zu übertragen und verkürzt die Latenzzeit zwischen Wahrnehmung, Erkenntnis und Aktion. Diese Geräte können die Vorteile von LoRaWAN - wie niedriger Energieverbrauch, hohe Skalierbarkeit und kostengünstige Verbindung - nutzen und nur die notwendigen Ergebnisse, wie Benachrichtigungen, Alarme und Empfehlungen, übertragen.

Derzeit sind LoRaWAN-verbundene Kameras in verschiedenen Umgebungen installiert, um Ereignisse zu erfassen und Personen zu zählen. Durch die KI-Verarbeitung von Bilddaten auf Geräteebene können Alarme schneller generiert werden. In anderen Szenarien werden LoRaWAN-verbundene Vibrations- und Lastsensoren zur Überwachung von Geräten in großen industriellen Umgebungen eingesetzt. In diesen Fällen analysiert die KI den Zustand der Geräte und gibt bei Erreichen eines bestimmten Verschleißgrenzwerts Empfehlungen für die vorausschauende Wartung aus.

Die offiziellen Angaben enthalten einige Beispiele, um zu zeigen, dass viele Mitglieder der LoRa Alliance diese Anwendungen bereits umgesetzt haben. Beispielsweise haben sowohl Seeed Studio als auch Milesight Kameraprodukte mit KI-Verarbeitungskapazität auf Geräteebene entwickelt. Honeywell, Advantech, Watteco und TE Connectivity bieten hingegen Vibrationssensoren, die LoRaWAN-Verbindung und KI-Verarbeitungskapazität integrieren.

② Kern-seitige KI (AI in the Core)

Die KI-Verarbeitung bringt nicht nur auf der Edge-Ebene des LoRaWAN-Netzes Wert, sondern kann auch im Kernnetzwerk von LoRaWAN von Netzbetreibern eingesetzt werden, um Netzwerk-Muster zu analysieren und Anomalien zu erkennen, um so das Netzwerk leistungsfähiger, zuverlässiger und sicherer zu verwalten.

Beispielsweise nutzt das CanopyNOC-Produkt von Kudzu Technologies, einem Mitglied der LoRa Alliance, eine intelligente Agenten-KI, um Netzwerk-Anomalien autonom zu überwachen und zu erkennen, und bietet den Betreibern handlungsfähige intelligente Analysen, um Probleme im Kernnetzwerk zu lösen.

③ Anwendungs-Ebene KI (AI in the Application)

LoRaWAN-Technologie unterstützt verschiedene IoT-Anwendungen mit einer großen Reichweite, wie z. B. die energieeffiziente Asset-Verfolgung, Smart Cities, Smart Agriculture sowie die großflächige Umwelt- und Industrieüberwachung. Die Integration von KI in diese Anwendungsbereiche kann die Betriebseffizienz verbessern und genauere Informationen über die Position und den Zustand von Assets liefern.

Derzeit haben mehrere Mitglieder der LoRa Alliance in diesem Bereich bereits erste Schritte unternommen:

Browan und Combain bieten KI-unterstützte Produkte für die Innenraum-Lokalisierung an;

Das IoT-Platform von Akenza ist mit einem KI-Chatbot ausgestattet, der auf der Grundlage von Echtzeit-IoT-Daten Fragen beantworten kann;

Das Unternehmen Creative5 hat in Taiwan eine hybride Lösung mit LoRaWAN und nicht-terrestrischen Netzwerken (NTN) - Satellitenverbindung implementiert, um die Echtzeit-Überwachung der Umweltbedingungen in abgelegenen Waldgebieten durchzuführen, wo kein terrestrisches Netzwerk verfügbar ist (z. B. Temperatur, Feuchtigkeit, Wasserstand usw.). Die Daten werden über das Hestia LoRaWAN-Gateway, das mit NTN-Satellitenverbindung integriert ist, übertragen. Die KI-Analyse auf der Cloud-Platform unterstützt die Erkennung von Anomalien, die Früherkennung von Waldbränden und Überschwemmungen sowie die Vorhersage von Umweltbedingungen;

Das Rip-Platform von Emergent Connext kombiniert LoRaWAN-Verbindung mit einer KI-Intelligenzschicht, um landwirtschaftlichen Produzenten Automatisierungsfunktionen anzubieten;

Der ANNE AI-Assistent von inBiot ist direkt mit dessen LoRaWAN-Sensornetzwerk verbunden und interpretiert die Echtzeit-Daten der Innenraum-Luftqualität standardisiert;

MachineQ, ein Tochterunternehmen von Comcast und Mitglied der LoRa Alliance, hat eine eigene KI-Anwendung entwickelt, die die Integration von IoT und KI zeigt - diese Funktion nutzt KI, um Millionen von IoT-Datenpunkten in klare, handlungsfähige Erkenntnisse umzuwandeln, was die Analyse von Tagen auf Sekunden verkürzt; durch wiederholte Integration von riesigen Datenmengen erkennt diese Anwendung Muster und Trends in Schlüsselbereichen, einschließlich der Position von Assets, ihrer Nutzung, Alarmen, Status-Updates und den Sensorwerten von Überwachungsgeräten, und erzeugt eine prägnante Zusammenfassung, um Teams bei der schnellen Entscheidungsfindung und der Optimierung von Arbeitsabläufen zu unterstützen.

Um die Macht in der nächsten Dividendenperiode zu kämpfen?

Was an dieser Nachricht wirklich interessant ist, ist nicht die Weiterentwicklung einer bestimmten LPWAN-Technologie, sondern die Verschiebung der Wertachse im IoT - das IoT könnte in eine zweite Dividendenperiode eintreten.

Die erste IoT-Dividendenperiode (2014–2020): Wenn wir uns die Zeit von 2014 bis 2020 ansehen, kann diese als die erste Dividendenperiode des IoT angesehen werden. Die zentrale Aufgabe in dieser Phase war klar: das Verbindungsproblem zu lösen, Technologiestandards zu etablieren und das Branchenökosystem zu entwickeln. Von NB-IoT, LTE-M bis hin zu LoRaWAN, von Netzwerken der Telekombetreiber bis zu privaten Netzwerken, von der Senkung der Modulkosten bis zur Massenproduktion von Endgeräten - der Fokus der Branche lag auf der Möglichkeit, "sich verbinden zu können", "stabil verbunden zu bleiben" und "viele Geräte zu verbinden". Die Verbindung an sich war der Wert, und die Anzahl der online befindlichen Geräte wurde als wichtiger Indikator für die Reife der Branche angesehen. Die Etablierung von Standards und die Ausweitung des Ökosystems legten die Grundlage für die heute weltweit bestehende Vernetzung von Hunderten von Millionen von Geräten.

Die zweite IoT-Dividendenperiode (2025–2035): Wenn die Verbindung nicht mehr knapp ist und nach einer mehrjährigen Phase der Schwäche könnte dies auch darauf hindeuten, dass sich eine zweite Dividendenperiode bildet. Zwischen 2025 und 2035 wird das Wachstum des IoT wahrscheinlich nicht mehr von der linearen Zunahme der Anzahl der Geräte getrieben werden, sondern von der Automatisierung von Entscheidungen durch KI, der skalierbaren Implementierung von Edge-Intelligenz und der vertieften Erstellung von digitalen Zwillingssystemen in der physischen Welt. Mit anderen Worten, der Wert des IoT wird sich von der "Datenerfassung" hin zur "intelligenten Entscheidungsfindung" und von der "Visualisierung" hin zur "Handlungsfähigkeit" verschieben.

Vor diesem Hintergrund ist es kein Zufall, dass die LPWAN-Camp, vertreten durch die LoRa Alliance, nun die Konzepte von "physischer KI" und "geschlossener Handlungskreis" betont, die von KI-Unternehmen stark beworben werden. In der bisherigen Konkurrenzsituation im Bereich der LPWAN-Technologien - ob es sich um NB-IoT, LTE-M oder Satelliten-IoT handelt - hat sich die technologische Erzählung lange Zeit um die Reichweite, den Energieverbrauch und die Kostenvorteile gedreht. Auch LoRaWAN hatte bisher klare Merkmale: niedriger Energieverbrauch, geringe Kosten, Flexibilität bei der Einrichtung privater Netzwerke und hohe Skalierbarkeit bei der Implementierung. Heute versucht es jedoch, seine Rolle neu zu definieren - nicht nur als Verbindungsprotokoll, sondern als Daten-Eingang für die KI, als Aktion-Ausgang für die KI und sogar als Kommunikations-Nervensystem für die physische KI. Diese Veränderung der Positionierung ist im Wesentlichen ein Aufstieg in der Machtstruktur.

Wenn die KI allmählich in industrielle Geräte, landwirtschaftliche Systeme, Energieinfrastrukturen und städtische Infrastrukturen integriert wird, hat derjenige, der die Verbindungsebene der physischen Geräte kontrolliert, bessere Chancen, die Intelligenz-Entscheidungsfindung zu beeinflussen. Der Wettbewerb um die Kommunikationstechnologiestandards verschiebt sich von der Konkurrenz um Bandbreite und Reichweite hin zu der Frage, wer die beste physische Schnittstelle in der Ära der KI werden kann.

Der zukünftige Standardvorteil wird möglicherweise nicht mehr nur von den Netzwerkleistungsparametern bestimmt, sondern von der Kompatibilität mit der KI - ob es die Edge-Inferenz unterstützt, ob es über eine schnelle Reaktionsfähigkeit verfügt und ob es die Übertragung von intelligenten Ergebnissen effizient handhaben kann. Der Wettbewerbsfokus im Bereich der LPWAN könnte sich auch von der reinen "Netzwerkfähigkeit" hin zur "Integration von Intelligenzfähigkeiten" verschieben.

Diese Tendenz stellt neue Herausforderungen an alle Teile der Wertschöpfungskette:

Für Gerätehersteller: Die bloße Bereitstellung von Sensor- und Berichtsfähigkeiten wird allmählich an Bedeutung verlieren. Die Fähigkeit zur lokalen Inferenz und die Möglichkeit, auf Geräteebene erste Entscheidungen zu treffen, werden zu den Schlüsselfaktoren für die Differenzierung der Produkte.

Für Netzbetreiber: Der wahre Wert liegt nicht nur darin, eine Verbindung bereitzustellen, sondern auch darin, durch Netzwerk-Intelligenz Anomalien zu erkennen, selbstoptimierend zu sein und Service-Level-Garantien zu bieten. Sie müssen sich von "Verbindungsanbietern" zu "Intelligenz-Netzwerkdienstleistern" entwickeln.

Für Plattformanbieter: Die Fähigkeit, Daten zu sammeln, reicht nicht mehr aus, um eine Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Der eigentliche Kern liegt darin, ein Entscheidungs-Engine bereitzustellen, die die riesigen Datenmengen in handlungsfähige Geschäftsanwendungen umwandeln kann, anstatt nur auf Datenspeicher und Berichte zu setzen.

In einem gewissen Sinne hat derjenige, der die Basis für die KI in die physische Welt bilden kann, die Chance, in der nächsten Branchenperiode eine zentrale Position einzunehmen.

Abschluss

In den letzten Jahren haben die IoT-Beteiligten sicherlich die Engpässe bei der Entwicklung gespürt. Wenn wir von einer optimistischen Perspektive aus auf diesen Zeitpunkt zurückblicken, ist das IoT möglicherweise nicht am Ende seiner Reifezeit, sondern steht vor einem neuen Wendepunkt bei der Leistungssteigerung. Wenn die KI allmählich in die physische Welt integriert wird, wird die Bedeutung der Verbindungstechnologie neu definiert - sie ist nicht mehr nur ein Datenkanal, sondern das Nervensystem eines Intelligenzsystems. Derjenige, der auf der Verbindungsebene Intelligenz tragen kann, wird in der neuen Branchenaufteilung eine wertvollere Position einnehmen können.

Ob es sich um LoRaWAN oder andere IoT-Verbindungstechnologien handelt, die echte Herausforderung liegt nicht in den Parameterangaben, sondern in der Fähigkeit, einen geschlossenen Kreis von "Wahrnehmung - Analyse - Entscheidung - Ausführung" zu bilden. Im zweiten Teil des IoT-Geschäfts geht es nicht um die Skalierung, sondern um die Intelligenzdichte. Für die gesamte Branche ist dies sowohl eine technologische Integration, als auch eine Neubewertung des Werts und eine Vorplanung für die Macht in den nächsten zehn Jahren.

Quellen: LoRaWAN and Physical AI Unite to Boost Global IoT – IoT Business NewsLoRa Alliance Outlines How LoRaWAN and Physical AI Are Teaming up to Maximize the Value of Both Technologies in the Global IoT Market – Business WoreFour things to expect at MWC Barcelona 2026, according to Spectrum Effect – RCR WirelessLoRa Alliance Reports 125 Million LoRaWAN End Devices Deployed Globally – ARC

Quellen:

LoRaWAN and Physical AI Unite to Boost Global IoT – IoT Business News

LoRa Alliance Outlines How LoRaWAN and Physical AI Are Teaming up to Maximize the

Value of Both Technologies in the Global IoT Market – Business Wore

Four things to expect at MWC Barcelona 2026, according to Spectrum Effect – RCR Wireless

LoRa Alliance Reports 125 Million LoRaWAN End Devices Deployed Globally –