我看了不少關於aiot的報道，但是都沒有講清楚ai如何賦能iot，或者到底怎麼才算是乙個aiot。
aiot（人工智慧物聯網）=ai（人工智慧）+iot（物聯網）。 [1] aiot融合ai技術和iot技術，通過物聯網產生、收集海量的資料儲存於雲端、邊緣端，再通過大資料分析，以及更高形式的人工智慧，實現萬物資料化、萬物智聯化，物聯網技術與人工智慧追求的是乙個智慧型化生態體系，除了技術上需要不斷革新，技術的落地與應用更是現階段物聯網與人工智慧領域亟待突破的核心問題。另外一種比較常見的說法是：
aiot並不是一種一種新的技術，而是一種新的iot形態。所以也有人認為aiot 是人工智慧（ai）與物聯網（iot）在實際落地應用中的結合，是萬物互聯到萬物智聯的過渡。無論哪一種說法，都在驗證aiot是ai和iot的結合，要實現的都是萬物智聯而不再是萬物互聯。目前業內普遍認為aiot有兩種形態，一種是以小公尺為代表的智慧型家居和以特斯聯為代表的城市級智慧型物聯網生態平台。
人工智慧是電腦科學的乙個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機械人、語言識別、影象識別、自然語言處理和專家系統等。ai通俗解釋，可以像人一樣能聽、聽說、能看、能懂、能想，有知覺。那麼ai產品有哪些，能聽懂你說的智慧型音箱、能夠理解文字的聊天機械人。
這裡面能說和能聽很早就已經實現了，比如地圖導航、**客服（三大運營商）還有一些tts軟體。
至於能懂這個是非常困難的，這部分主要是指nlp（甚至特指裡面的nlu）。這部分沒有特定的產品，基本融入到了智慧型音箱、機械人等產品中，作為其中的主要功能。
能看的產品目前主要是計算機視覺領域，比如ocr識別、生物特徵識別（人臉、虹膜、指紋等）、體感識別等等。
那如何將ai融入到iot中呢，常見的做法是組合法，比如ai和音箱組合變成了智慧型音箱；ai和攝像頭結合，變成了人臉攝像頭等等
那麼ai與4層物聯網模型組合會產生哪些火花呢
組合火花
說明ai+感知層
人臉攝像頭、智慧型音箱
ai+網路層
ai閘道器（支援邊緣計算）
ai+平台層
支援ai的saas和paas
ai+應用層
ai推薦
如果是ai賦能物聯網，那麼按照物聯網的4層模型與ai進行組合，可以看到有ai+感知層、ai+傳輸層、ai+平台層、ai+應用層。由於傳輸層是負責資料傳輸，故本文不討論ai和傳輸層的結合。
ai與感知層的結合是最為密切的，感知層很重要的一部分是感測器，代表的是人類的眼睛、鼻子、耳朵、嘴、**（觸覺）、舌（味覺）；感知層中另外一部分是執行器，代表的是人臉的四肢。
ai與感測器結合後產生的產品是非常多的，比如最近異常火爆的智慧型音箱就是ai與喇叭、麥克風結合。
在這裡棄用平台層中的aep、dmp、cmp和bip，這裡的平台層單指雲平台（雲計算）。雲平台匯集了通過網路層傳輸來的感知層資訊，經過分析處理後，將結果、指令通過網路層再傳遞到相應的感知層裝置。
結合雲平台，普通的攝像頭、音箱都能夠成為人臉攝像頭和智慧型音箱。
ai在平台層的另外乙個重要作用是資料分析，尤其是大資料的分析。眾所周知，iot的數量據是非常龐大的。比如iot農業中的某個溫濕度感測器，一年下來的資料量可能高達t級別。
ai和平台層的結合，一方面能夠給非智慧型裝置賦能（賦予ai能力），一方面將資料進行處理在提供給使用者做決策的同時還能完成自我學習。
ai應用是非常多的，以手機上的應用為例：
儘管上面這些大部分與iot沒有什麼關係。不過考慮到手機是大部分執行aiot應用的載體且手機上有麥克風、喇叭、攝像頭等感測器，故還是可以在應用上做一些ai的事情。
目前aiot應用的基礎功能是監控，比如使用者可以了解家中各感測器、執行器的狀態，並且執行一些特定的場景。另外乙個功能是提供視覺化的資料，這些資料可以用於使用者做決策（比如能源消耗情況和相關建議）。
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