什麼是 AIoT，它能做什麼？這些都是本文要回答的問題。
從本質上講，我們談論的是人工智慧 (AI) 和物聯網 (IoT) 的融合。它們是兩個獨立的技術，正在改變世界各地的眾多行業——但將它們結合起來，我們進入了一個不斷學習、自我糾正系統的新時代，以前所未有的規模為工業自動化提供動力。正如《富比士》所報導的：「物聯網是數位神經系統，而人工智慧則是控制整個系統的決策的大腦」。
將人工智慧與物聯網結合，這意味著機器學習和人工智慧的力量可以應用於典型物聯網生態系統產生的大量數據——反過來，由於人工智慧產生的見解，物聯網生態系統可以隨著時間推移而增強和優化。從理論上講，AIoT應該是一個強大的共生系統，物聯網產生資料供人工智慧使用，然後人工智慧將有形的指令和改進回饋給物聯網。
但這都是理論上的，它在實踐中看起來是什麼樣子的？
在物聯網的熱門話題－智慧城市中，可以找到許多例子。例如，考慮一下交通流量監控。如果由連網設備或攝影機（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，並將該數據即時發送到人工智慧引擎，那麼人工智慧就可以分析數據，並做出動態決策，以最佳方式管理交通流量。決策可能包括限制車速或改變特定交通路線——所有這些都是透過將人工智慧驅動的決策傳回由交通號誌和標誌組成的物聯網網路來實現的。
智慧辦公大樓是另一個很好例子。在整個辦公大樓中部署一系列環境感測器對於檢測在任何時間有多少人在大樓中、他們如何在大樓中走動和使用空間，以及他們正在使用哪些設施是非常寶貴的。使用人工智慧分析這些信息，您可以產生大量關於如何管理特定空間以及如何設計未來空間的有價值見解。這可以提高辦公大樓內資源的利用效率，並最終開發出更適合其內部人員需求的空間。
任何需要管理車隊的組織——從計程車公司和公車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感測器可以為人工智慧平台提供整個車隊位置的即時視圖——結合與公車時刻表、司機班次、送貨時間表或出租車請求等相關的數據——然後，就可以做出明智的、即時的決策，以便更有效、更適當地調度車輛。
自動送貨機器人尚未成為主流現實，但它們也將由 AIoT 提供動力，其方式類似於無人駕駛車輛。在這些用例中，人工智慧被用來智慧地分析車輛或送貨機器人周圍的環境，然後做出關於它下一步移動到哪裡的近乎即時的決定。
AIoT的可能性是無限的——請密切關注這個領域！
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