AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）。AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。物联网技术与人工智能相融合，最终追求的是形成一个智能化生态体系，在该体系内，实现了不同智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互融互通，万物互融。除了在技术上需要不断革新外，与AIoT相关的技术标准、测试标准的研发、相关技术的落地与典型案例的推广和规模应用也是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的重要问题。 
在过去十年中，从医疗设备、家庭和建筑自动化到工业自动化，物联网 (IoT) 设备的数量呈式增长。

设备包括可穿戴设备、传感器、电器和医疗监视器——所有这些都相互连接、收集和共享大量数据。国际数据公司 (IDC) 的一项预测估计，到 2025 年，将有 416 亿个连接的物联网设备或“物”，产生 79.4 ZB（泽字节）的数据。

这种增长的一个关键驱动因素是无处不在的无线连接，允许事物相互连接并连接到互联网。

这种超连接具有很多优点，例如自动化控制、设备之间的通信和数据共享。它还允许收集和共享一切可以收集并用于协助决策的大量数据。

随着连接设备数量的增加，生成的数据量也在增加。IDC 预测，这些设备产生的数据量在 2018-2025 预测期内的复合年增长率将达到 28.7%。

人工智能 (AI) 将让物联网如虎添翼，对人类更有用。

物联网终端设备可以内置智能，使它们不仅可以收集和共享数据，还可以分析数据、从中学习、做出决策并做出调整，而无需任何人工干预。

人工智能和物联网 (AIoT) 的结合创造了“智能”设备，这些设备从生成的数据中学习并使用这些见解做出自主决策。

新的 AI 技术正在实现边缘智能，并显着降低与云分析相关的需求和成本。人工智能有望成为帮助物联网发挥比较大潜力的技术。

AIoT 允许设备更快速地进行调整。在边缘设备上运行的人工智能技术可以自动处理和分析传感器和其他物联网设备生成的数据——例如温度、压力、湿度、振动或声音——并使用这些信息做出判断和进行调整。为什么人工智能要置于边缘？

过去，由于机器学习模型的复杂性，AI 应用程序主要在云端运行。

但是，由于缺乏可靠的高带宽连接，或者当应用程序需要模型在设备本身上运行时，有些应用程序无法在云中运行。

这些可能是需要快速、实时操作的应用程序，由于其延迟，因此无法使用云。

此类应用的示例包括需要快速实时响应且不能容忍云连接延迟的虚拟助手、工业控制、人脸识别或医疗设备。

此外，某些地方存在对数据安全性和隐私性的担忧，从而增加在本地设备上存储和处理数据的需求。

因此，边缘人工智能具有自主性、低延迟、低功耗、带宽要求低、成本低和安全性高的优势，这使其对新兴应用和用例更具吸引力。

边缘设备上增加的计算能力使其人工智能成为可能。AI 可用于许多物联网应用，例如振动分析、语音处理、图像分类和计算机视觉，这些应用需要结合使用基于机器学习的 DSP 计算单元。物联网中的人工智能——市场驱动因素和趋势

AIoT 允许用户将原始物联网数据转换为系统可以从中学习并可以推动决策制定的有用分析。

市场调研机构MarketsandMarkets 预测，全球人工智能在物联网领域的市场规模将从 2019 年的 51 亿美元增长到 2024 年的 162 亿美元。预计推动市场发展的主要因素，是需要有效处理生成的大量实时数据，从物联网设备获取有价值的分析、实时监控、增强用户体验并减少维护成本和停机时间等。

近年来的各种市场报告都表明，物联网终端设备越来越多地采用人工智能技术，企业从基于云的人工智能转向边缘人工智能，以减少延迟和成本并实现实时监测。物联网领域的许多科技公司都在大力投资人工智能，以提供新的“智能”产品、提高业务效率，并使用数据来推动业务创新和增强客户体验。

此外，以人工智能为重点的物联网初创企业的风险投资和收购正在快速增长，亚马逊、IBM、微软和甲骨文等物联网平台供应商正在其主要的通用和工业物联网平台上集成人工智能功能。

人工智能物联网的优势

提高运营效率：AIoT 可以处理和检测人眼不可见的实时运营数据中的模型，并可以使用该数据实时设置运营条件，从而实现比较好业务成果。因此，人工智能可以帮助优化生产流程并改进工作流程，从而提高效率并降低运营成本。

改进风险管理：人工智能可以帮助机构利用数据及时识别风险，并利用这些分析优化流程以提高安全度并减少损失，从而做出更明智的业务决策。人工智能可以帮助降低风险的应用包括预测航空公司的机械故障和检测工厂车间的安全风险。

新产品和服务： 从大量数据中处理和提取信息的能力开辟了以前不存在的新技术，例如语音识别、人脸识别和预测分析。这些新创建的功能可用于许多应用，例如在交付服务或灾难搜索和救援行动中使用机器人、智能视频门铃、基于语音的虚拟助手以及车辆或建筑自动化系统的预测性维护等。

减少计划外停机时间：在制造业中，由于设备故障导致的机器计划外停机时间可能对业务造成极大的损失。预测性维护可以通过分析机器数据和主动安排维修来帮助防止设备故障，从而减少意外停机的发生率和成本。

改善客户体验： 在零售环境中，AIoT 有助于定制购物体验，并根据客户智能、人口统计信息和客户行为提供个性化推荐。

降低产品成本： 通过将分析和决策带到边缘，人工智能有助于减少需要传输到云的数据量，从而降低与云连接和服务相关的成本。

应用

哪些类型的应用正在受益或可以受益于 AIoT？这里有些例子。

农业 AIoT：农业是可以从 AIoT 中受益的关键领域之一。AI 用于创建智能系统，可根据天气条件、用水量、温度和作物/土壤条件调整参数。通过分析来自传感器的数据，以在作物选择、肥料、灌溉和害虫控制方面做出比较好决策。

人工智能帮助农民提高产量，为作物规划，并以比较好方式利用资源进行季节性预测和天气预报。带有人工智能的计算机视觉用于监控农作物和大片农田，以识别问题区域并在需要时发出警报。

机器人：在制造业和消费产品中，机器人非常适合人工智能。机器人真空吸尘器具有传感器，可以收集环境数据并使用人工智能来决定比较好吸尘路线。同样，用于灾区制造、包装/食品配送或搜救行动的机器人使用人工智能来感知复杂（有时是敌对的）环境并相应地调整其响应级别。具有脸部识别和人类情绪判断能力的机器人将被用于零售环境中，以引导交通并丰富购物体验。

工业自动化： 带有人工智能的计算机视觉传感器可用于改进装配线上的质量控制并帮助进行异常检测。人工智能还可以帮助对机器进行预测性维护，以避免停机、延长机器寿命并降**造成本。机器人可用于制造车间或仓库来移动包裹、协助装配线、检查产品质量并执行重复性、高精度的任务。

自动驾驶汽车：自动驾驶或自动驾驶汽车结合物联网和人工智能来在交通中导航，应对不断变化的交通、天气或道路状况或预测行人的行为。人工智能还可用于根据收集的使用数据来衡量车辆的状况，并为维护提供预测性建议。建筑/家居自动化：AIoT 可以通过根据建筑物使用情况和用户偏好数据调整照明和温湿度控制，帮助企业降低能源成本并提高建筑物的能源效率。

预测性维护（使用建筑系统健康状况的诊断数据）允许在需要时而不是按计划进行维修和维护，从而帮助企业节省成本。他们还可以在潜在系统故障发生之前提供警报，并帮助调整系统以获得比较好性能。AI 还可用于使用摄像头传感器的自动访问控制。

智慧城市：AIoT 可以开辟新途径，以创建更高效的城市、维护城市基础设施并改善社区公共服务。

这可以通过收集和分析来自大量传感器和物联网设备的数据并提取可用于实时调整的可行分析来完成。人工智能的实际应用包括垃圾管理、停车管理、交通管理和智能照明等公共服务。

例如，无人机可用于实时监控交通，数据可用于调整交通信号灯或车道分配，以管理和减少交通拥堵，所有这些都无需人工干预。同样，安装在垃圾箱上的传感器可以提醒操作员*在垃圾箱已满时才捡起垃圾，从而有助于降低成本。

运输和物流：人工智能通过使用预测性维护在车队管理中得到应用，实时监控车队并根据从 GPS 和传感器收集的数据对车辆进行主动维护。人工智能还通过实时导航帮助车队运营商降低燃料成本、跟踪车辆维护并识别不安全的驾驶员行为。

零售管理：人工智能可以通过两种方式帮助零售。人工智能和预测分析有助于收集和分析大量数据，并使用这些信息帮助零售商预测和做出准确的、数据驱动的业务决策。

AIoT 可以使用人口统计数据和行为分析为购物者提供个性化推荐，并改善商店运营、产品放置策略、客户服务和整体用户体验。零售机器人可以帮助引导交通并改善客户体验。

医疗保健： 医疗保健中的AIoT 可用于多种应用，例如通过分析成像数据来检测和诊断疾病、通过传感器远程监控患者信息并在发现异常时发出警报、通过分析 EHR（电子病历）预测患者的疾病风险。此外，机器人手术系统可以执行或协助非常复杂和高精度的手术，并使微创手术成为可能。

人工智能是物联网的未来

AIoT 正在使用新的应用方式，帮助 IoT 发挥其比较大潜力。AIoT 的应用可以在智能城市、工业自动化、医疗、农业和智能家居等各种市场中找到。我们将继续看到将人工智能纳入物联网终端的新应用的增加，越来越多的制造商将把人工智能作为重要投资领域。