什么是AIoT，它能做什么？這些就是我們今天這篇文章要解決的問題。

本質上，我們談論的是人工智能（AI）和物聯網（IOT）的融合。它們是獨立的技術，正在改變世界各地的無數行業，但將它們結合起來，我們就進入了一個不斷學習、自我修正系統、以前所未有的規模推動工業自動化的新時代。正如《福布斯》所報道的：“物聯網是數字神經系統，而人工智能則成為控制整個系統的大腦”。

將人工智能與物聯網相結合，意味著機器學習和人工智能的力量可以對典型的物聯網生態系統生成的大量數據產生影響，反過來，物聯網生態系統可以隨時間推移得到增強和優化，這要歸功于人工智能生成的洞察力。理論上，它應該是一個強大的共生系統，物聯網為人工智能提供數據，然后人工智能將有形的指令和改進反饋給物聯網。

但這都是理論上的。在實踐中看起來是什么樣子的？

在物聯網的熱門話題——智慧城市中，可以找到很多例子。例如，考慮一下交通監控。如果一個由連網設備或攝像頭（甚至可能連接到無人機）組成的生態系統，可以監控特定區域的交通流量，并將該區域流量數據實時發送到人工智能引擎，那么人工智能就可以分析數據，并做出動態決策，以最佳方式管理交通流量。決策可能包括引入車速限制或改變特定交通路線——所有這些都是通過將人工智能驅動的決策傳回一個由交通信號燈和標志組成的物聯網網絡來實現的。

智能辦公樓是另一個很好的例子。部署在整個辦公樓中的一系列環境傳感器可以檢測建筑物中有多少人，他們在大樓內如何活動和使用空間，以及他們正在使用哪些設施方面的數據。使用人工智能分析這些數據，您可以在如何管理特定空間以及如何設計未來空間方面產生大量有價值的見解。這可以提高辦公樓內資源的利用效率，并最終設計出更好地適應內部人員需求的空間。

任何需要管理車隊的組織——從出租車公司和公交公司到物流和運輸公司——都可以從AIoT中受益。附著在車輛上的位置傳感器可以為人工智能平臺提供整個車隊位置的實時視圖——結合與公交車時刻表、司機班次、送貨時間表或出租車請求等相關的數據——然后，就可以做出明智的、實時的決策，以便最有效、最恰當地分配車輛。

自動送貨機器人尚未成為主流，但它們也將與無人駕駛汽車類似的方式由AIoT提供支持。在這些用例中，人工智能被用來智能地分析車輛或送貨機器人周圍的環境，然后做出關于它下一步移動到哪里的近乎即時的決定。

AIoT的可能性是無限的——請關注這個領域！
責任編輯；zl