AIoT作为一个相对较新的概念，即人工智能(AI)与
物联网(IoT)的相结合，使得传统的物联网应用更上一个台阶。
物联网是一个相互关联的计算设备和机器的系统，可以在无需人工干预的情况下通过网络传输数据，已被用于为消费者启用新功能、更好的应用和实时状态监视。将其与不断发展的AI进步相结合，可使组织更好地预测变化并优化其设备。 AIoT允许算法改善通信并应用预测功能，从而为企业提供优于竞争对手的优势。
什么是AIoT?
AIoT是将人工智能添加到组织部署的物联网中的设备中。 AI和机器学习的结合使机器可以做出各种决策。
得克萨斯州一家信息技术和服务公司Rackspace Technology首席技术官Tolga Tarhan说：“通过机器学习，人工智能可以从纯粹的编程/算法响应转变为动态决策，从而为连接的设备提供更多功能。”
用机器学习的适应性和灵活性替换编程的响应可以提高组织的应对水平，因为AI和IoT的组合使组织可以通过使互连的设备收集数据并更好地了解其需求和弱点来改善决策并减少延迟。
通常，在AI系统使用IoT设备传感器数据的情况下，两者之间的交集发生在网络边缘，AI在其中处理每个设备的数据。因此，它的应用更有可能在遍布家庭或工厂的单个设备中找到。
AIoT的应用
增强型AIoT的应用范围从最终用户计算机和个人设备到企业大型机器设备。在商用领域，人工智能和物联网的结合已经在智能电器、安全摄像机和恒温器等家庭管理系统中找到。通过将这些设备连接在一起并增加智能水平，产品用户可以更好地了解他们的房屋需求。
智能家庭监控摄像头使用AI来决定哪些信息值得发送到云中。图像检测软件可以识别正常设置，并且仅发送、警告和存储引入超出图片正常范围的新内容(即有人或树木倒下)的视频。视频流需要较大的带宽，并且让摄像机解密重要的内容可以减少对系统的拖累并为观看者节省时间。智能设备可以了解耗材(某些食品或饮料产品)何时不足，并通过连接的设备向用户发出提醒信息。
AIoT还推动了自动驾驶技术的发展。通过增加车辆内的通信和智能，AIoT可以使车辆本身做出更好的决策。
数字咨询公司Nerdery的数据科学总监贾斯汀·里奇(Justin Richie)表示：“特斯拉就是一个很好的例子，自动驾驶技术依赖于这种类型的AIoT。人工智能不仅会利用计算机视觉，而且下一阶段将使用人工智能来帮助制定推动物联网的决策。”
AIoT应用还涉及到经济的工业方面。工厂需要大量需要物联网的技术设备才能正常运行，但是预测分析技术的加入意味着企业可以避免(或至少计划)中断、系统故障或维护停机，这对于系统来说是至关重要保养。
Tarhan说：“在工业领域，我们看到了对工业工厂的预测性维护和预测性故障的依赖。”
在工业高压情况下，算法可以评估泵何时可能发生故障，并提前提醒工人，从而为工厂提供时间提前解决故障并进行维护以防止停机。
结合使用AI和IoT还可以使组织以更有组织性和更高效的方式从数百万个IoT设备中收集数据。基于AI的算法可以为组织整理并消除无用的数据，从而节省时间和成本。
AIoT的优势
AI与IoT两种强大技术的结合带来了各种各样的应用和灵活性。AIoT的优势在于它能够促进和提供可行的选择。物联网可以提供有关设备的信息，但是通过添加机器学习算法，组织可以预测决策和结果，从而有可能使物联网在将来自行做出决策。
可以通过范围广泛的应用案例来衡量该技术的影响。专家指出，这项技术具有跨越企业和个人使用的能力，这标志着它的悠久历史。
Tarhan说：“三十年前，在家里拥有与工业应用相同的技术是不可想象的。”
而且，AIoT将继续扩展到各个行业，并扩展其应用和产品组合。
Richie说：“随着物联网设备管理逐渐发展为更多的AI概念，机器人技术将从中受益匪浅。” “随着设备开始与人类进行交互，并且体验变得越来越复杂，AIoT将参与其中。”
设备变得越来越突出，对它们的需求也在不断增长。人工智能和物联网是具有互补技能的天然盟友，它们的合作应用将持续到未来。
