AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)）=AI（人工智能）+IoT（物聯(lián)網(wǎng)）。AIoT融合AI技術(shù)和IoT技術(shù)，通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集來自不同維度的、海量的數(shù)據(jù)存儲于云端、邊緣端，再通過大數(shù)據(jù)分析，以及更高形式的人工智能，實現(xiàn)萬物數(shù)據(jù)化、萬物智聯(lián)化。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能相融合，最終追求的是形成一個智能化生態(tài)體系，在該體系內(nèi)，實現(xiàn)了不同智能終端設(shè)備之間、不同系統(tǒng)平臺之間、不同應(yīng)用場景之間的互融互通，萬物互融。除了在技術(shù)上需要不斷革新外，與AIoT相關(guān)的技術(shù)標準、測試標準的研發(fā)、相關(guān)技術(shù)的落地與典型案例的推廣和規(guī)模應(yīng)用也是現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)與人工智能領(lǐng)域亟待突破的重要問題。 
在過去十年中，從醫(yī)療設(shè)備、家庭和建筑自動化到工業(yè)自動化，物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備的數(shù)量呈式增長。

設(shè)備包括可穿戴設(shè)備、傳感器、電器和醫(yī)療監(jiān)視器——所有這些都相互連接、收集和共享大量數(shù)據(jù)。國際數(shù)據(jù)公司 (IDC) 的一項預(yù)測估計，到 2025 年，將有 416 億個連接的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或“物”，產(chǎn)生 79.4 ZB（澤字節(jié)）的數(shù)據(jù)。

這種增長的一個關(guān)鍵驅(qū)動因素是無處不在的無線連接，允許事物相互連接并連接到互聯(lián)網(wǎng)。

這種超連接具有很多優(yōu)點，例如自動化控制、設(shè)備之間的通信和數(shù)據(jù)共享。它還允許收集和共享一切可以收集并用于協(xié)助決策的大量數(shù)據(jù)。

隨著連接設(shè)備數(shù)量的增加，生成的數(shù)據(jù)量也在增加。IDC 預(yù)測，這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量在 2018-2025 預(yù)測期內(nèi)的復(fù)合年增長率將達到 28.7%。

人工智能 (AI) 將讓物聯(lián)網(wǎng)如虎添翼，對人類更有用。

物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備可以內(nèi)置智能，使它們不僅可以收集和共享數(shù)據(jù)，還可以分析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)、做出決策并做出調(diào)整，而無需任何人工干預(yù)。

人工智能和物聯(lián)網(wǎng) (AIoT) 的結(jié)合創(chuàng)造了“智能”設(shè)備，這些設(shè)備從生成的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并使用這些見解做出自主決策。

新的 AI 技術(shù)正在實現(xiàn)邊緣智能，并顯著降低與云分析相關(guān)的需求和成本。人工智能有望成為幫助物聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮比較大潛力的技術(shù)。

AIoT 允許設(shè)備更快速地進行調(diào)整。在邊緣設(shè)備上運行的人工智能技術(shù)可以自動處理和分析傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)——例如溫度、壓力、濕度、振動或聲音——并使用這些信息做出判斷和進行調(diào)整。為什么人工智能要置于邊緣？

過去，由于機器學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性，AI 應(yīng)用程序主要在云端運行。

但是，由于缺乏可靠的高帶寬連接，或者當(dāng)應(yīng)用程序需要模型在設(shè)備本身上運行時，有些應(yīng)用程序無法在云中運行。

這些可能是需要快速、實時操作的應(yīng)用程序，由于其延遲，因此無法使用云。

此類應(yīng)用的示例包括需要快速實時響應(yīng)且不能容忍云連接延遲的虛擬助手、工業(yè)控制、人臉識別或醫(yī)療設(shè)備。

此外，某些地方存在對數(shù)據(jù)安全性和隱私性的擔(dān)憂，從而增加在本地設(shè)備上存儲和處理數(shù)據(jù)的需求。

因此，邊緣人工智能具有自主性、低延遲、低功耗、帶寬要求低、成本低和安全性高的優(yōu)勢，這使其對新興應(yīng)用和用例更具吸引力。

邊緣設(shè)備上增加的計算能力使其人工智能成為可能。AI 可用于許多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，例如振動分析、語音處理、圖像分類和計算機視覺，這些應(yīng)用需要結(jié)合使用基于機器學(xué)習(xí)的 DSP 計算單元。物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能——市場驅(qū)動因素和趨勢

AIoT 允許用戶將原始物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可以從中學(xué)習(xí)并可以推動決策制定的有用分析。

市場調(diào)研機構(gòu)MarketsandMarkets 預(yù)測，全球人工智能在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的市場規(guī)模將從 2019 年的 51 億美元增長到 2024 年的 162 億美元。預(yù)計推動市場發(fā)展的主要因素，是需要有效處理生成的大量實時數(shù)據(jù)，從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備獲取有價值的分析、實時監(jiān)控、增強用戶體驗并減少維護成本和停機時間等。

近年來的各種市場報告都表明，物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備越來越多地采用人工智能技術(shù)，企業(yè)從基于云的人工智能轉(zhuǎn)向邊緣人工智能，以減少延遲和成本并實現(xiàn)實時監(jiān)測。物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的許多科技公司都在大力投資人工智能，以提供新的“智能”產(chǎn)品、提高業(yè)務(wù)效率，并使用數(shù)據(jù)來推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新和增強客戶體驗。

此外，以人工智能為重點的物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)的風(fēng)險投資和收購正在快速增長，亞馬遜、IBM、微軟和甲骨文等物聯(lián)網(wǎng)平臺供應(yīng)商正在其主要的通用和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺上集成人工智能功能。

人工智能物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢

提高運營效率：AIoT 可以處理和檢測人眼不可見的實時運營數(shù)據(jù)中的模型，并可以使用該數(shù)據(jù)實時設(shè)置運營條件，從而實現(xiàn)比較好業(yè)務(wù)成果。因此，人工智能可以幫助優(yōu)化生產(chǎn)流程并改進工作流程，從而提高效率并降低運營成本。

改進風(fēng)險管理：人工智能可以幫助機構(gòu)利用數(shù)據(jù)及時識別風(fēng)險，并利用這些分析優(yōu)化流程以提高安全度并減少損失，從而做出更明智的業(yè)務(wù)決策。人工智能可以幫助降低風(fēng)險的應(yīng)用包括預(yù)測航空公司的機械故障和檢測工廠車間的安全風(fēng)險。

新產(chǎn)品和服務(wù)： 從大量數(shù)據(jù)中處理和提取信息的能力開辟了以前不存在的新技術(shù)，例如語音識別、人臉識別和預(yù)測分析。這些新創(chuàng)建的功能可用于許多應(yīng)用，例如在交付服務(wù)或災(zāi)難搜索和救援行動中使用機器人、智能視頻門鈴、基于語音的虛擬助手以及車輛或建筑自動化系統(tǒng)的預(yù)測性維護等。

減少計劃外停機時間：在制造業(yè)中，由于設(shè)備故障導(dǎo)致的機器計劃外停機時間可能對業(yè)務(wù)造成極大的損失。預(yù)測性維護可以通過分析機器數(shù)據(jù)和主動安排維修來幫助防止設(shè)備故障，從而減少意外停機的發(fā)生率和成本。

改善客戶體驗： 在零售環(huán)境中，AIoT 有助于定制購物體驗，并根據(jù)客戶智能、人口統(tǒng)計信息和客戶行為提供個性化推薦。

降低產(chǎn)品成本： 通過將分析和決策帶到邊緣，人工智能有助于減少需要傳輸?shù)皆频臄?shù)據(jù)量，從而降低與云連接和服務(wù)相關(guān)的成本。

應(yīng)用

哪些類型的應(yīng)用正在受益或可以受益于 AIoT？這里有些例子。

農(nóng)業(yè) AIoT：農(nóng)業(yè)是可以從 AIoT 中受益的關(guān)鍵領(lǐng)域之一。AI 用于創(chuàng)建智能系統(tǒng)，可根據(jù)天氣條件、用水量、溫度和作物/土壤條件調(diào)整參數(shù)。通過分析來自傳感器的數(shù)據(jù)，以在作物選擇、肥料、灌溉和害蟲控制方面做出比較好決策。

人工智能幫助農(nóng)民提高產(chǎn)量，為作物規(guī)劃，并以比較好方式利用資源進行季節(jié)性預(yù)測和天氣預(yù)報。帶有人工智能的計算機視覺用于監(jiān)控農(nóng)作物和大片農(nóng)田，以識別問題區(qū)域并在需要時發(fā)出警報。

機器人：在制造業(yè)和消費產(chǎn)品中，機器人非常適合人工智能。機器人真空吸塵器具有傳感器，可以收集環(huán)境數(shù)據(jù)并使用人工智能來決定比較好吸塵路線。同樣，用于災(zāi)區(qū)制造、包裝/食品配送或搜救行動的機器人使用人工智能來感知復(fù)雜（有時是敵對的）環(huán)境并相應(yīng)地調(diào)整其響應(yīng)級別。具有臉部識別和人類情緒判斷能力的機器人將被用于零售環(huán)境中，以引導(dǎo)交通并豐富購物體驗。

工業(yè)自動化： 帶有人工智能的計算機視覺傳感器可用于改進裝配線上的質(zhì)量控制并幫助進行異常檢測。人工智能還可以幫助對機器進行預(yù)測性維護，以避免停機、延長機器壽命并降**造成本。機器人可用于制造車間或倉庫來移動包裹、協(xié)助裝配線、檢查產(chǎn)品質(zhì)量并執(zhí)行重復(fù)性、高精度的任務(wù)。

自動駕駛汽車：自動駕駛或自動駕駛汽車結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和人工智能來在交通中導(dǎo)航，應(yīng)對不斷變化的交通、天氣或道路狀況或預(yù)測行人的行為。人工智能還可用于根據(jù)收集的使用數(shù)據(jù)來衡量車輛的狀況，并為維護提供預(yù)測性建議。建筑/家居自動化：AIoT 可以通過根據(jù)建筑物使用情況和用戶偏好數(shù)據(jù)調(diào)整照明和溫濕度控制，幫助企業(yè)降低能源成本并提高建筑物的能源效率。

預(yù)測性維護（使用建筑系統(tǒng)健康狀況的診斷數(shù)據(jù)）允許在需要時而不是按計劃進行維修和維護，從而幫助企業(yè)節(jié)省成本。他們還可以在潛在系統(tǒng)故障發(fā)生之前提供警報，并幫助調(diào)整系統(tǒng)以獲得比較好性能。AI 還可用于使用攝像頭傳感器的自動訪問控制。

智慧城市：AIoT 可以開辟新途徑，以創(chuàng)建更高效的城市、維護城市基礎(chǔ)設(shè)施并改善社區(qū)公共服務(wù)。

這可以通過收集和分析來自大量傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)并提取可用于實時調(diào)整的可行分析來完成。人工智能的實際應(yīng)用包括垃圾管理、停車管理、交通管理和智能照明等公共服務(wù)。

例如，無人機可用于實時監(jiān)控交通，數(shù)據(jù)可用于調(diào)整交通信號燈或車道分配，以管理和減少交通擁堵，所有這些都無需人工干預(yù)。同樣，安裝在垃圾箱上的傳感器可以提醒操作員*在垃圾箱已滿時才撿起垃圾，從而有助于降低成本。

運輸和物流：人工智能通過使用預(yù)測性維護在車隊管理中得到應(yīng)用，實時監(jiān)控車隊并根據(jù)從 GPS 和傳感器收集的數(shù)據(jù)對車輛進行主動維護。人工智能還通過實時導(dǎo)航幫助車隊運營商降低燃料成本、跟蹤車輛維護并識別不安全的駕駛員行為。

零售管理：人工智能可以通過兩種方式幫助零售。人工智能和預(yù)測分析有助于收集和分析大量數(shù)據(jù)，并使用這些信息幫助零售商預(yù)測和做出準確的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)決策。

AIoT 可以使用人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和行為分析為購物者提供個性化推薦，并改善商店運營、產(chǎn)品放置策略、客戶服務(wù)和整體用戶體驗。零售機器人可以幫助引導(dǎo)交通并改善客戶體驗。

醫(yī)療保?。?醫(yī)療保健中的AIoT 可用于多種應(yīng)用，例如通過分析成像數(shù)據(jù)來檢測和診斷疾病、通過傳感器遠程監(jiān)控患者信息并在發(fā)現(xiàn)異常時發(fā)出警報、通過分析 EHR（電子病歷）預(yù)測患者的疾病風(fēng)險。此外，機器人手術(shù)系統(tǒng)可以執(zhí)行或協(xié)助非常復(fù)雜和高精度的手術(shù)，并使微創(chuàng)手術(shù)成為可能。

人工智能是物聯(lián)網(wǎng)的未來

AIoT 正在使用新的應(yīng)用方式，幫助 IoT 發(fā)揮其比較大潛力。AIoT 的應(yīng)用可以在智能城市、工業(yè)自動化、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)和智能家居等各種市場中找到。我們將繼續(xù)看到將人工智能納入物聯(lián)網(wǎng)終端的新應(yīng)用的增加，越來越多的制造商將把人工智能作為重要投資領(lǐng)域。