AloT的基本简介

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。

概念
广泛的定义来看，AIoT就是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。它并不是新技术，而是一种新的IoT应用形态，从而与传统IoT应用区分开来。如果物联网是将所有可以行使独立功能的普通物体实现互联互通，用网络连接万物，那AIoT则是在此基础上赋予其更智能化的特性，做到真正意义上的万物互联。
随着AI、IoT、云计算、大数据等技术的快速发展，和在众多产业中的垂直产业落地应用，AI与IoT在实际项目中的融合落地变得越来越多。AIoT作为一种新的IoT应用形态存在，与传统的IoT区别在，传统的物联网是通过有线和无线网络，实现物-物、人-物之间的相互连接，而AIoT不仅是实现设备和场景间的互联互通，还要实现物-物、人-物、物-人、人-物-服务之间的连接和数据的互通，以及人工智能技术对物联网的赋能进而实现万物之间的相互融合。使得用户获得更加个性化的更好的使用体验、更好的操作感受。最终目的是让用户或使用方获得：“安全、简单、便捷、舒适的体验”。
应用范围
无论是AI，还是物联网，都离不开一个关键词：数据。
数据是万物互联、人机交互的基础。AI的介入让IoT有了连接的“大脑”。同样，归功于当前存储技术发展，让数据有了基本的“后勤保障”。云服务的快速扩张，则让数据有了发挥价值的物质基础。
AI、IoT“一体化”后，“人工智能”逐渐向“应用智能”发展。深度学习需要物联网的传感器收集，物联网的系统，也需要靠人工智能做到正确的辨识、发现异常、预测未来，由此可见，人工智能结合物联网(AIoT)是接下来的重大发展，而这样的发展，影响到各行各业，甚至会进行产业颠覆，也就是说，接下来AIoT服务，将在我们身边大量出现。