技術的開始，難免會有炒作，許多「下一件大事」後來被證明是「下一次大失敗」。某些方面炒作甚至超過了技術的發展？高畫質電視？聊天機械人？甚至增強現實（ar）？在當今快速發展的技術驅動的世界中，能夠將現在可能發生的事情與不太遙遠的未來發生的事情分開是至關重要的。
人工智慧可能是目前流行的過度使用的流行術語之一。每個人都想聲稱他們的產品中含有人工智慧，即使它沒有。如果它確實包含'ai'，首先我們定義下ai，狹意的ai是指裝置在沒有任何人工互動的情況下執行一組特定任務，或者是裝置幾乎為自己做出決策的一般ai。而現實情況是很多人無法辨別狹義的ai,他們不知道其中的差別，只是被這些口號所引導。
過度使用該術語不僅會對消費者造成混淆（在某些情況下會引起關注），而且還會對真正變得更聰明的裝置產生負面影響，從而淡化他們的進步和利益。
向前邁進的aiot，可能成為流行語協會的未來受害者。
通俗地說，aiot是人工智慧和物聯網相遇的地方，它將智慧型帶到了邊緣。隨著ai越來越接近邊緣並進入裝置，例如感測器，相機和移動裝置，在許多情況下，它消除了對基於雲的計算機架的需求，而是將分析移至物聯網裝置本身，消除了處理中的任何延遲。最終，它將物聯網資料轉化為有用的資訊，以改進決策過程，並在最需要的地方完成處理。
以自動駕駛汽車為例。它具有多個攝像頭，用於計算機視覺，物體識別，車道警告，疲勞駕駛員監控以及用於感測器融合的其他感測器（例如熱成像，雷達和雷射雷達）。通過在邊緣處理，它最小化了將資料移入和移出車輛所需的頻寬，並避免了對該分析的延遲。在連通性黑點或延遲是至關重要的時候，例如當你以100英里/小時的速度行駛時（當然是在高速公路上），邊緣處理實際上可能是生與死的區別。
aiot對於想象力意味著什麼？
我們相信aiot是人工智慧和物聯網的自然演化，因為它們是互利的。ai通過機器學習功能為物聯網增加價值，將資料轉化為有用的資訊，而物聯網則通過連線和資料交換為ai增加價值。
我們的ip已經進入數十億裝置，如智慧型手機，平板電腦，機頂盒和車輛。通過共享資料使這些變得更聰明將有助於改變我們生活的世界。
在智慧型城市，aiot將使更智慧型的邊緣裝置不僅是資料生成器，而且是資料聚合器，資料交換和資料驅動的決策大腦。在城市中，這意味著通過街道基礎設施和其他車輛不斷更新汽車來減少或消除交通擁堵，通過共享資料實現更好的路線和安全決策以及清除緊急車輛的路徑通過。汽車「與燈柱，交通訊號燈和街道標誌交談」現在似乎是乙個瘋狂的概念，但在未來，這將成為一種自然現象。
aiot將根據實時和**資訊做出明智的選擇。例如，看到高速公路標誌顯示過時資訊是多麼令人沮喪，因為人類控制器還沒有更新它。此外，車輛到車輛（v2v）或車輛到基礎設施（v2x）資料共享以及重要的感知檢查將確保沒有進展障礙。很快v2x將成為乙個基本要求，但需要aiot的數萬億感測器。
在工作場所，未來的工廠將變得更加安全，因為之前「愚蠢」的工業機械人和機械人車輛將使用aiot來「了解」他們周圍環境以及人類安全的存在。機械人將確保如果人類進入機械人運動的「包絡」，它會立即了解正在發生的事情並恢復到安全模式。
aiot是2023年的技術流行語嗎？
aiot的概念仍然相對較新，雖然炒作正在增長，但關鍵是要將當前可能的內容與仍然存在的內容區分開來。aiot已經是乙個進行了一段時間的過程，就智慧型感測器而言就從多產，普及然後發展到高效。如許多技術一樣，它們變得無形的那一刻就是它們成為最具生產力的一刻，aiot不僅僅是乙個流行術語，其迸發的潛能未來可期。
AIOT,不僅僅是乙個流行術語
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