AIoT，作为一个新兴的概念，结合了人工智能（AI）与物联网（IoT），使传统物联网应用得以进一步提升。
物联网是一个由互联设备和机器组成的系统，能够在无需人工干预的情况下，通过网络传输数据。它已被广泛应用于为消费者提供新功能、优化应用和实现实时状态监控。将物联网与不断发展的AI技术相结合，组织能够更有效地预测变化并优化设备性能。AIoT通过算法改善通信和应用预测功能，从而为企业提供竞争优势。
什么是AIoT？
AIoT是指将人工智能技术集成到物联网设备中。通过将AI与机器学习相结合，设备能够进行各种决策。
得克萨斯州信息技术和服务公司Rackspace Technology的首席技术官Tolga TaRhan表示，借助机器学习，人工智能能够从单纯的编程和算法响应转变为动态决策，这为连接的设备赋予了更多功能。
用机器学习的灵活性取代传统编程响应，可以提升组织的应对能力。AI和物联网的结合使得组织能够通过互联设备收集数据，更深入地了解其需求和弱点，从而改善决策并减少响应时间。
通常，在AI系统使用物联网设备的传感器数据时，二者的交集发生在网络边缘，AI在这里处理每个设备的数据。因此，AIoT的应用通常更集中于家庭或工厂中的单个设备。
AIoT的应用
AIoT的应用范围广泛，涵盖从个人计算机和设备到企业大型机器。在商业领域，人工智能和物联网的结合已在智能家电、安全摄像头和恒温器等家庭管理系统中得以应用。通过将这些设备互联并提高智能水平，用户能够更好地了解家庭的需求。
例如，智能家庭监控摄像头利用AI判断哪些信息值得上传至云端。图像检测软件可以识别正常场景，仅在有异常情况时发送警报和记录视频。这样可以减少对系统的负担，节省用户查看信息的时间。智能设备还能够监测耗材，并通过连接的设备向用户发送提醒。
此外，AIoT推动了自动驾驶技术的发展。通过在车辆内部增加通信和智能，AIoT使车辆能够做出更明智的决策。
数字咨询公司NeRdeRy的数据科学总监贾斯汀·里奇指出，特斯拉是一个典型例子，其自动驾驶技术依赖于这种类型的AIoT。人工智能不仅利用计算机视觉，未来还将帮助制定推动物联网发展的决策。
AIoT的应用同样在工业经济中发挥着重要作用。工厂需要大量物联网技术设备以保证正常运作，而预测分析技术的应用则使企业能够避免（或至少计划）中断、系统故障或维护停机，这对设备的正常运行至关重要。
TaRhan表示：“在工业领域，我们看到了对工厂进行预测性维护和故障预测的依赖。”在高压工业环境中，算法能够评估泵何时可能发生故障，并提前通知工人，从而为工厂提供足够的时间进行维护，避免停机。
结合AI和IoT还使组织能够更高效地从数百万个IoT设备中收集数据。基于AI的算法能够帮助组织整理和剔除无用数据，从而节省时间和成本。
AIoT的优势
AI与IoT的结合带来了广泛的应用和灵活性。AIoT的优势在于其能够提供可行的选择。物联网提供设备信息，而结合机器学习算法后，组织能够进行预测性决策，从而使物联网具备自主决策的能力。
该技术的影响可以通过多种应用案例来衡量。专家指出，这项技术的潜力跨越企业和个人使用，展现了其广泛的适用性。
TaRhan提到：“三十年前，在家中使用与工业应用相同的技术是不可想象的。”而今，AIoT将继续在各个行业扩展其应用和产品组合。
RicHie表示：“随着物联网设备管理逐渐向更多AI概念发展，机器人技术将从中受益匪浅。”随着设备与人类的互动不断增加，AIoT将在这一过程中持续发挥作用。
设备的普及和需求日益增加，人工智能与物联网作为天然的互补伙伴，其结合的应用将继续延续并发展至未来。
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