当人工智能或AI与物联网相遇时，AIOT诞生了！——即：物联网的人工智能。那么，什么是AIoT？它的用途是什么？
物联网
物联网是连接到互联网并能够中继数据的设备和传感器的数量不断增加。物联网正在帮助从运输到零售到医疗保健的每个行业，以寻求收集和利用尽可能多的数据来进行运营优化。
当我们目睹物联网（IoT）的爆炸式增长时，大多数人可能会想：“太好了，我们将获得大量数据！”但是随着跨行业的海量数据集的堆积，人们的话题可能转移到：“太好了，我们如何理解这么多数据？”
物联网是一种新兴的技术，可以连接虚拟和现实中的对象，无论是手机，平板电脑还是可穿戴设备，虚拟助理，智能家电等。在全球范围内，数十亿台设备可以相互通信并共享信息，并且可以同时、连续地从这些设备收集实时数据。
根据IDC的数据，到2025年，全球将有416亿个IoT连接设备，每年产生79.4 ZB的数据。到2024年，物联网市场规模预计将达到2.7万亿美元，这种爆炸性增长将持续下去。
人工智能
人工智能正作为一种强大的分析工具而出现，它可以比数据科学家团队更快，更准确地获取信息并在庞大的数据集中查找模式。将AI应用于IoT设备数据时，你将获得智能分析。
最初的AI，是IBM的深蓝击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫（Gary Kasparov），又将Watson打败了所有人（Jeopardy！）。特别是随着Siri和Alexa等虚拟助手的推出以及面部识别软件的加入，人工智能（AIoT）结合了AI和IoT基础设施来改善IoT。
AI强大的数据分析功能可帮助从IoT设备收集的数据中提取有意义的信息和见解。人工智能还可以帮助物联网设备与人类和其他物体进行交互，并做出自主决策。IoT设备就像神经系统的终端，而AI是控制神经系统，处理来自终端的信息并做出决策的大脑。
物联网+AI
物联网人工智能正在引领更智能的未来。例如，智能家居现在可以发送数据，以提醒房主不在家时出现漏水的情况，并关闭水龙头以最大程度地减少损坏。
智慧城市可以通过分析车流量模式和调整交通信号灯的设置来缓解交通问题，以适应因意外交通事故或活动赛事等而产生的超出正常水平的交通量。
智能可穿戴设备可以将有关患者健康的数据报告给医生，帮助他们追踪慢性病并提醒他们健康危机，以在发生医疗紧急情况时迅速做出反应。
AI有助于识别海量数据集中的异常模式，并在情况偏离所观察到的规范时发送警报。因此，它可以更早，更快，更准确地识别异常模式。企业可以使用AI来识别和缓解潜在风险，帮助企业避免代价高昂的计划外宕机，提高运营效率并改善产品和服务。
AIoT的应用
四种主要的AIoT应用类型是：
可穿戴设备：例如智能手表，增强/虚拟现实（AR/VR）和无线耳塞。
智能家居应用：例如智能家电和家庭安全；
智能电网，路灯，公共交通以及智能城市的其他方面；
智能行业应用，例如自主制造机器人，自动化供应链管理和预测性维护。
物联网设备包含可以收集许多不同类型数据的传感器，例如温度，压力，湿度，空气质量，振动和声音。AIoT中不同细分市场和许多测量参数的近乎无穷的结合将使众多应用成为可能。
智能家居和智能建筑
安装在建筑物周围的物联网传感器可以监控人员的活动并调节温度和照明，以最大程度地提高能效。AIoT还可以通过面部识别技术来控制建筑物的访问。
连接的摄像头和AI的组合可以针对数据库实时分析人脸，以确定应该授予谁访问建筑物的权限。记录任何身份不明的人员或异常活动，并将警报发送到中央枢纽进行决策。
智慧产业
AIoT将加快在制造中基于任务的机器人的实施，并在产品设计，开发和生产中广泛使用数字化技术。此外，AIoT还可以帮助企业监控其卡车，轮船或油轮车队，并识别不安全的驾驶员行为或需要维护的车辆。在运输过程中，AIoT可以帮助维持关键供应的冷链，例如对温度非常敏感的医疗药物等。
智慧零售
AIoT可以在多个方面为零售业提供价值。通过使用AIoT，商店可以在不需要人工干预的情况下更紧密地监控供需，并相应地补充库存，从而节省成本。通过将跟踪购物者的摄像头系统与AI分析配合使用，商店可以收集有关客户性别和产品偏好的信息以量身定制产品建议。智能相机可以帮助简化结账流程并最大程度地减少等待时间。AIoT控制的自主机器人可用于交付货物。
智慧城市
在智慧城市中，AIoT可以帮助监控飞越城市并传输流量数据的无人机的流量。然后，人工智能可以分析收集的数据并通过调整交通信号灯的速度限制和时间来减少拥堵。该系统还可以快速有效地检测并响应事故。
此外，有洪灾问题的城市可以在雨水渠中安装传感器，并收集数据进行分析，以排泄雨水渠并防止洪灾。智能电网可以主动管理电网中的能源失衡，以防止停电蔓延。当然，最受关注的智能城市中的AIoT应用是自动驾驶汽车。可以在电动汽车上安装许多传感器以进行车队管理，以优化使用率，最大程度地减少事故并提高燃油效率。
安防作为产业刚需，是AI落地最主要的场景，成为人工智能必争之地。
AI技术已经渗透到行业的方方面面，以安防领域为例，视频监控与AI、大数据、云计算、边缘计算等技术结合的趋势越来越紧密。TSINGSEE青犀视频聚焦AI+视频新生态，实现全场景赋能，基于AI智能分析的EasyCVR可视化视频监控，集成AI+视频智能分析、大数据等技术，以视频监控系统为基础，可以帮助城市、交通、安防、医疗、教育等多场景实现可视化的感知。
EasyCVR将视频变为更具价值的信息，与大数据、云计算技术相结合能形成巨大的资源信息库，为行业提供有力的信息支撑和辅助决策支持。
智能医疗
AI可以帮助人类积极管理慢性疾病，最大程度地减少昂贵的住院治疗。例如，通过可穿戴式设备收集患者数据进行分析，使医生能够远程，实时地监测患者的生命体征和血糖水平。人工智能辅助的诊断还将减少医生的工作量，并缩短获得医疗建议所需的时间。最后，AR/VR和跨现实技术可用于在虚拟病患上培训医学生并帮助患者康复。
气候变化
气候变化也许是人类面临的最大挑战。作为响应，AIoT可用于使农业和可再生能源变得更智能。农民可以使用无人机来调查他们的农作物并确定是干旱或水淹。AIoT技术可以帮助相应地调整水系统。AIoT还可以用于监视天气并确定植物病害暴发。另一方面，AIoT可用于管理可再生能源设施。例如，通过监控风力涡轮机或太阳能发电场的风速，温度和湿度，企业可以减轻灾难性损害或人员受伤的风险。
成功实施AIoT的标准
除了物联网设备和AI收集的大数据外，5G对于AIoT的成功至关重要。需要功能性的5G网络来传输从IoT设备收集的大量数据。例如，在远程手术过程中，需要实时流传输视频以确保患者的安全和手术成功。无论如何，数据标准化也是必不可少的。AI算法仅与获得的数据一样好。缺乏数据标准将导致垃圾填埋的情况发生。
此外，还有AI伦理学的一个方面。已有报告指出算法中存在性别歧视和种族歧视，例如图像识别软件在识别非高加索人脸时准确性较差。当软件无法准确地诊断特定人群的患者时，这种偏见甚至可能危及生命。
数据科学家更要小心谨慎，避免偏见；此外，对数据科学家和黑客同样有吸引力的海量数据集也必须加以保护。网络安全的国际标准化将是建设性的一步。
此外，硬件（主要是高性能CPU芯片）的成本将成为AIoT发展的重大瓶颈。最后，必须解决在物联网设备级别的能耗和分析性能之间的平衡问题。边缘计算是一种潜在的解决方案，智能事物将变得更加智能。总有一天，人工智能将被用来帮助人们管理所有这些物联网。
