人工智能技术应用专业主要学什么
人工智能技术应用专业主要学人工智能应用导论、程序设计基础、Python应用开发、Linux操作系统、数据库技术、计算机网络技术、人工智能数学基础、人工智能数据服务、计算机视觉应用开发、深度学习应用开发等课程，以下是相关介绍，供大家参考。
1、专业课程专业基础课程：人工智能应用导论、程序设计基础、Python应用开发、Linux操作系统、数据库技术、计算机网络技术、人工智能数学基础。
专业核心课程：人工智能数据服务、计算机视觉应用开发、深度学习应用开发、自然语言处理应用开发、智能语音处理及应用开发、人工智能系统部署与运维、人工智能综合项目开发。
2、培养目标本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和人工智能数据技术、机器学习基础、深度学习框架及相关法律法规等知识，具备数据处理、模型训练、应用开发等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事人工智能数据服务、智能软件设计与开发、智能系统集成、智能应用系统部署与运维等工作的高素质技术技能人才。
3、就业方向面向人工智能训练师、人工智能工程技术人员等职业，人工智能数据服务、算法模型训练与测试、人工智能应用开发、人工智能系统集成与运维等岗位（群）。
人工智能产业的应用场景和发展模式
1、基础层面：主要有AI芯片、传感器、云计算、减速器等四类核心产品
（1）AI芯片——主要包括GPUFPGA等加速硬件与神经网络芯片、为深度学习提供计算硬件，是重点底层硬件。
（2）传感器——主要对环境、动作、图像等内容进行智能感知，是人工智能的重要数据输入和人机交互硬件。
（3）云计算/大数据——主要为人工智能开发提供云端计算资源和服务，以分布式网络为基础，提高计算效率，包括数据挖掘、监测、交易等，为人工智能产业提供数据的收集、处理、交易等服务。
（4）减速器——作为一种相对精密的机械，主要为人工智能产品降低转速，增加转矩，以满足不同场合下的工作需要，是重要的底层硬件。
2、技术层面：主要有计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习等四类核心技术
（1）计算机视觉——包括静动态图像识别与处理等，对目标进行识别、测量及计算。主要应用在智能家居、语音视觉交互、ARVR、电商搜图购物、标签分类检索、美颜特效、智能安防、直播监管、视频平台营销、三维分析等场景。
（2）自然语言处理——基于数据化和框架化，研究语言的收集、识别理解、处理等内容。主要应用在知识图谱、深度问答、推荐引导、机器翻译、预料处理、模型处理等场景。
（3）机器学习——主要以深度学习、增强学习等算法研究为主、赋予机器自主学习并提高性能的能力。主要应用在压缩技术、安防、数据中心、智能家居、公共安全等场景。
（4）语音识别——通过信号处理和识别技术让机器自动识别和理解人类口述的语言，并转换成文本和命令。主要应用在智能电视、智能车载、电话呼叫中心、语音助手、智能移动终端、智能家电等场景。
3、应用层面：主要分为智慧城市、智慧生产、智慧生活三大类应用场景
（1）智慧城市：智慧城市涉及到交通、教育、医疗、零售等与用户生活息息相关的场景，把这些场景集合在同一平台上，增强用户使用习惯将会增强，粘性就会提升。各类场景互联互通，最终达到提升城市运维效率、提升资源管理效率、提升居民生活品质的目的。
典型智慧城市应用场景
（2）智慧生产：形成产品生产导向向需求生产导向转变的智慧生产流程体系
（3）智慧生活：涵盖智慧居住、饮食、健康监护管理、家庭管理等应用场景
人工智能属于面向未来的新事物，应用场景是人工智能发展的主要驱动力。下面简要分析医疗、交通、教育、金融、生活、零售、安防、园区、环保、政务等10个细分领域的人工智能应用场景及商业模式。
典型应用1：AI+医疗——中国医疗人工智能处于风口期，医学影像和疾病风险管理为热点
智能医疗，从技术细分角度看，主要包括使用机器学习技术实现药物性能、晶型预测、基因测序预测等；使用智能语音与自然语言处理技术实现电子病历、智能问诊、导诊等；使用机器视觉技术实现医学图像识别、病灶识别、皮肤病自检等。从应用场景来看，主要有虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究平台等八大AI+医疗市场应用场景，其中医学影像和疾病风险管理为热门领域。
典型应用2：AI+交通——中国市场规模庞大，形成四类无人驾驶主流商业产品
智能驾驶其涉及的领域包括芯片、软件算法、高清地图、安全控制等。目前主要商业产品有无人驾驶出租车、无人驾驶卡车、无人巴士和无人驾驶送货车；无人驾驶车辆将设计拥有更高的安全性且能极大地降低人力成本，成为诸多相关企业的关注的焦点。
（1）无人驾驶出租车：人驾驶出租车因为其安全性更高，因此被很多汽车服务业关注，目前，无人驾驶出租车已经处于测试阶段。2015年软件公司NuTonomy在新加坡开始无人驾驶出租车测试，计划2018年完成整个无人驾驶服务的商业化
（2）无人驾驶卡车：无人驾驶卡车能有效降低司机因长时间、长距离运输而疲惫导致的安全事故。2016年11月，中国福田汽车联合百度在上海发布了国内首款无人驾驶卡车。
（3）无人巴士：固定的行驶路径、固定的停靠车站，使得无人驾驶巴士成为解决公众出行的新办法。2017年10月，百度联合金龙客车合作生产无人公交车，预计在2018年实现整车量产。
（4）无人驾驶送货车：货物运输最后一公里为运输行业的瓶颈，无人送货车能够全天候工作，加大增加工作效率。2017年7月，英国杂货电商公司Ocado在伦敦东部测试了无人送货车。
典型应用3：AI+生活——以IoT为基础的家居生态圈，主要有八大市场热点领域
智慧生活是一个以IoT为基础的家居生态圈，其主要包括智能照明系统、智能能源管理系统、智能视听系统、智能安防系统等。市场热点集中在硬件支持、智慧场景应用、产品、平台等方面，主要有机器学习、无线模块、智能家庭平台、智能家居娱乐系统、家居安防、健康家庭医疗系统等智能家居市场八大热点。
典型应用4：AI+金融——智能金融变革金融业务全流程
AI技术赋能金融领域，主要包括智能风控、智能投顾、智能投研、智能支付、智能营销和智能客服等。从金融角度来讲，智能的发展依附产业链涉及资金获取、资金生成、资金对接到场景深入的资金流动全流程，主要应用于银行、证券、保险、p2p、众筹等领域。
典型应用5：AI+教育——千亿庞大市场规模，三大应用主体与十三大应用场景
智能教育可分为学习管理、学习评测、教学辅导、教学认知思考四个环节，全面覆盖“教、学、考、评、管”产业链条，并已在幼教、K12、高等教育、职业教育、在线教育等各类细分赛道加速落地。围绕教育机构、教师、学生等三大主体，智能教育产品主要应用于教育评测、拍照答题、智能教学、智能教育、智能阅卷等十三大场景。
典型应用6：AI+零售——实现零售购物的无人化、定制化、智能化，提升购物体验
AI+零售将实现零售购物的全面无人化、定制化、智能化，实现消费者购物体验的全面升级。典型的应用场景主要有智能提车和找车、室内定位及营销、客流统计、智能穿衣镜、机器人导购、自助支付、库存盘点等场景。
（1）智能停车和找车。为智能停车模块，帮助用户解决“快速停车及找车”的痛点。如阿里巴巴推出的喵街App中包含智能停车及找车模块，目前已经应用于几十家购物中心。
（2）室内定位及营销。在用户购物及浏览过程中快速根据用户需求、物品位置实现精准匹配。如北京大悦城等商场已经实现了室内导航及定位营销，iBeacon的技术解决方案颇受青睐。
（3）客流统计。实时统计客流、输出特定人群预警、定向营销及服务建议。如图普科技，利用开发客流统计解决方案，为天佑城的活动策划和招商部门提供客观数据佐证。
（4）智能穿衣镜。为用户提供个性化的定制服务，增加用户实际购物体验。智能虚拟穿衣镜已经在Lily、马克华菲等诸多品牌门店中部署。
（5）机器人导购。增加用户购物过程的趣味性，从而提升销售。如零售机器人“豹小贩”实现从“人找货”到“货找人”的转变，自动走到人流量大的地方，主动推荐商品。
（6）自助支付。收银服务机提供屏幕视频、文字、语音三种指引方式，引导自助支付。如国内阿里的刷脸支付尝试。
（7）库存盘点。库存盘点机器人替代仓库管理员，提升工作效率。如德国MetraLabs推出机器人Tory，为德国服装零售商AdlerModemrkte提供库存盘点服务。
典型应用7：AI+安防——平安城市、园区、校园、家居、金融等一体化智能安防建设
智能安防是人工智能最先大规模应用，并持续产生商业价值的领域，主要依托低速无人驾驶、环境感知、目标检测、物体识别、多模态交互等技术，实现目标跟踪检测与异常行为分析，视频质量诊断与摘要分析，人脸识别与特征提取分析，车辆识别与特征提取分析等，实现平安城市、园区智能安防、校园智能安防、家居智能安防、金融智能安防等一体化智能建设。
（1）平安城市——开展城市监控报警联网系统建设，公安机关建监控系统，省级监控平台，地市级平台，实现城市智能公安联网监测检查。
（2）园区智能安防——工业园区安防系统由视频监控系统、入侵报警系统、门禁管理系统、电子巡更系统、停车管理系和综合管理平台等构成。
（3）校园智能安防——主要构建透明食堂监控、校园车辆卡口系统、手机移动监控等系统，实现技防各子系统高度集成联动、海量数据智能化分析并自动导出，实现安保工作基础平台信息化。
（4）家居智能安防——家居安防系统主要包括报警控制主机、无线传感器网络节点两大模块，负责对采集的信号进行分析和处理，以及安防情况进行远程监控。
（5）金融智能安防——金融安防系统包括技术防范系统和实体防护设施，技术防范系统主要包括视频安防监控系统、出入口控制系统、入侵报警系统和监听对讲系统等，实体防护设施主要包括专用门体、防弹复合玻璃、提款箱、运钞车、保管箱和ATM自动柜员机等。
典型应用8：AI+园区——实现物业硬件互联信息化、服务智慧化、产业智能化
在智慧园区场景下，从硬件设施到系统软件，从智慧物业到智慧服务，实现物业硬件信息化互联，服务智慧化、产业智能化。园区形成微型智慧生态，物业信息化互联，并为园区企业提供智慧化办公生产相关服务，吸引智慧产业入驻发展。
（1）园区互联信息化。园区安防、管网、能源等硬件设施互联互通，信息化自动化。场景构建主要打造智能化信息系统、智能门禁系统，集成园区智能硬件系统。
（2）园区服务智慧化。为园区企业提供智慧化科技创新、办公智慧化、园区生活智慧化相关服务。商务办公智慧化场景构建主要依托智能会议系统、智能客服系统、办公场景语音系统实现；科创孵化智慧化场景构建主要打造智慧产业孵化器。
（3）产业发展智能化。集聚信息技术、智能制造企业，推动产业化升级和智慧城市发展。场景构建主要依托导入相关产业资源，形成产业集聚。
典型应用9：AI+环保——实现环境监测实时动态化、环保装备智能化、管理智慧化
智慧环保场景下，从监测到管理，从环保硬件到服务平台软件，实现环保装备智能化、环保管理智慧化，并融合机器学习、机器人、人机交互、智能语音、大数据等技术，在智能环保机器人、环保服务平台领域发力，构建场景新生态。
典型应用10：AI+政务——打造政务部门数据集成共享，实现政务决策IT化
（1）城市全景精细呈现。打造GIS地理信息技术平台，依托智能化城市基础设施建设，展现城市数据。
（2）部门数据融合互通。引入信息技术集成服务商，集成市政、警务、交通、电力、等部门数据库系统，开辟数据接口，实现数据融合互通。
（3）智能化统计分析。构建城市政务管理云服务平台，实现智能化数据分析，为城市智慧化精细化管理提供决策依据和建议。
（4）对话数据，交互查询。建设统一查询系统，引入系统开发服务商，设计实现交互查询的查询系统，非隐私数据可民用开放。
（5）可视化部署、指挥调度。通过数据可视化云平台打造，实现突发事件应急联动，有效结合各部门数据资源，达到高效决策、部门联动、信息共享的指挥调度系统。
根据东滩产业内参《人工智能产业投资趋势及发展模式》的研究，中国人工智能产业空间集聚模式主要呈现智慧城市、产业集聚区/创新区、产业小镇/产业园区等三种形式。智慧城市建设、产业集聚区/创新区、产业小镇/产业园区三个层面互为促进，成为推动人工智能产业发展的主要路径。
（1）智慧城市
通过打造人工智能创新应用示范区/产业集聚区/小镇/园区等形式，形成深度应用场景，建设应用示范项目；促进人工智能在智慧政务、智慧交通、智能医疗、智能健康和养老等领域深化应用。典型的案例有上海、杭州、北京、深圳等智慧城市的建设。
（2）产业集聚区/创新区
依托区域较好的智能制造基础及信息技术优势，集聚人工智能、大数据、云计算、区块链、VR/AR等数字产业项目，将技术和应用扩散至周边区域，与其他产业交叉融合发展。典型的案例有上海张江人工智能岛、杭州高新区（人工智能）优势产业集聚地等。
（3）产业小镇/产业园区
作为大型经济开发区里的专业园区，或是以人工智能产业为特色的产业小镇，与周边科技、制造、新一代信息技术等产业协同发展。典型案例有苏州工业园人工智能产业园、杭州人工智能产业园、沧州高新技术产业开发区人工智能科技产业园等。
案例链接1：智慧上海
打造六大人工智能创新示范区
上海将着力打造6个人工智能创新应用示范区，形成60个深度应用场景，建设100个以上应用示范项目。构建“一带一区多点联动”的产业空间布局，包括“徐汇滨江-漕河泾-闵行紫竹”人工智能创新带、“张江-临港”人工智能创新承载区、华泾北杨人工智能特色小镇、上海松江洞泾人工智能特色产业基地。
上海人工智能产业空间格局
专业园区——上海张江人工智能岛
项目概况：上海张江人工智能岛位于张江科学城中区，占地面积6.6万平方米，建筑面积10万平方米，由张江集团负责开发运营的人工智能产业新标杆。产业方向以语音识别、视觉识别技术世界领先，信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、无人驾驶为主。目前吸引了包括微软、阿里巴巴、同济大学、云从科技在内的跨国巨头、BAT龙头、科研院所和独角兽企业入驻园区。成为上海市首批人工智能应用场景，并成为唯一的“AI+园区”实施载体。
产业发展策略：
（1）基金政企合作，打造开放创新平台。与龙头企业共建孵化器、共设投资基金，并搭建集创新转型工坊、创新实验室、项目实战空间、应用演进与运营四维一体的人工智能“能力开放工场”，塑造产业垂直生态。
（2）集聚世界创新大脑，引领高端发展。加强前瞻性研究，集聚世界一流科学家、学者开展人工智能基础理论、核心算法以及脑科学、基础系统等方面的基础研究，实现高端引领发展。
（3）技术与场景联合试验，助推远期产品落地。围绕智能安防、语音识别、机器视觉、深度学习等人工智能新技术，与应用场景进行深度融合，并在岛上进行联合试验和交互体验，并将技术和应用扩展至整个张江科学城。
典型案例2：智慧杭州
打造十大人工智能应用示范区
杭州人工智能产业发展规划建设10个人工智能应用示范园区和特色小镇，构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济生态圈。构建“一廊一区多点联动”的产业空间布局。打造杭州城西科创大走廊，构筑杭州高新区（滨江）优势产业集聚地，人工智能产业基地多点布局。
专业园区——杭州人工智能产业园
项目概况：位于杭州高新技术开发区滨江区江虹路，与阿里巴巴、浙江大学等比邻而居，规划面积3.43平方公里，总建筑面积8万平方米，由四幢主体建筑合围而成。项目定位于打造集专业化服务功能、创新型孵化功能、多资源聚合功能、产学研转化功能于一体的人工智能产业新平台，成为省级人工智能技术研发、应用、产业化的示范基地，重点打造产业资源交换、孵化研发、传媒、生活等四大中心。以人工智能为特色，覆盖大数据、云计算、物联网等业态，集中力量招引机器人、智能可穿戴设备、无人机、虚拟/增强现实、新一代芯片涉及研发等领域。
产业发展策略：打造全球创客中心人工智能集聚区，广泛集聚以人工智能为代表的智慧产业创客极客，发挥创业创新集聚效应，在引领区域创新上发挥重要的作用与市场影响力，着力构建“一主三化五平台”产业发展服务体系及综合运营管理服务体系。
（1）一大生态——打造有利于人工智能产业快速发展的生态系统；
（2）三化产业载体——人工智能技术成果化(孵化器)、人工智能成果产业化(加速器)、人工智能产业资本化(倍增器)；
（3）五大发展平台——产业产学研合作平台、产业技术成果交易平台、产业公共服务平台、产业企业家交流平台、产业投资发展平台；
（4）运营管理体系——建立人工智能产业联盟，与投资行业协会、国内知名投资机构、金融服务机构、投融资服务组织等建立紧密的合作关系，为创新创业者提供全面专业的资本服务。
总的看来，中国人工智能产业集聚创新发展主要体现在四方面，即集中展示AI在特点场景下的纵向应用，如：学校、医院、工厂、家庭等，整合各类AI技术，打造整体式的解决方案；体现AI在特定行业中的创新应用，如：交通、政务、安防、环保、教育、金融等行业，推动人工智能对行业产生显著的带动作用；通过AI跨领域跨行业的集中应用，如：园区、社区等，实现人工智能对区域的全面赋能；通过龙头企业的带动，搭建AI产业发展开放平台，集聚产业链上下游资源，实现区域人工智能产业的协同创新发展。
▌说明：东滩顾问·廖义桃原创文章，转载请注明出处！
▌编辑：波波
▌关注：请搜索“东滩顾问”公众号关注我们哦！返回搜狐，查看更多
人工智能物联网（AIoT）是什么这些技术与应用从中获益
在这篇文章中，我们将解释人工智能物联网（AIoT）等智能联网设备的增长趋势，以及一些得益于 AIoT 的技术和应用。在下一篇文章中，她将讲述如何在MCU上实现AIoT。
在过去十年中，从医疗设备、家庭和建筑自动化到工业自动化，物联网 (IoT) 设备的数量呈爆炸式增长。可穿戴设备、传感器、电器和医疗监视器等设备都是联网的，能够收集和共享大量数据。根据国际数据公司 (IDC) 的一项预测估计：到 2025 年，将有 416 亿个互联的物联网设备或“物”，它们将产生 79.4 ZB的数据。
造成这种增长的一个关键是无处不在的无线连接，无线连接允许事物之间的互联并将它们连接到互联网。这种超连接具有很多优点：自动化控制、允许设备之间的轻松通信和数据共享。它还允许收集和共享大量的数据，并用这些数据做出智能决策。随着互联设备数量的增加，生成的数据量也在增加。 IDC 预测：在 2018-2025年间，这些设备产生的数据量的复合年增长率将达到 28.7%。
人工智能 (AI) 逻辑上能够让物联网更好地发挥作用。物联网终端设备可以内置智能功能，使它们不仅可以收集和共享数据，还可以分析数据、从中学习、做出决策并采取行动，而整个过程无需任何人工干预。人工智能和物联网的结合(AIoT)创造了“智能”设备，这些设备能从生成的数据中学习并自主做出决策。新的 AI 技术正在实现边缘智能，并可以显著降低与云分析相关的需求和成本。人工智能技术有望帮助物联网发挥最大的潜力。
图 1：AIoT 的六要素。
AIoT 可以让计算更接近数据产生的地方。在边缘设备上运行的人工智能技术可以自动处理并分析从传感器和其他物联网设备上生成的数据——例如温度、压力、湿度、振动或声音——并使用这些信息做出决策和执行操作。
为什么要将人工智能置于边缘？过去，由于机器学习模型的复杂性，人工智能应用主要在云端运行。但是由于缺乏可靠的高带宽连接，有些应用需要在设备上运行模型，也有些应用本身就无法在云端运行。这些应用可能需要快速的、实时的操作，由于其延迟而无法在云端运行。此类应用（例如虚拟助手、工业控制、人脸识别或医疗设备）需要快速实时的响应，不能承受云端的延迟。此外，人们也可能对云端数据的安全性和隐私性存在担忧，因此本地设备上存储和处理数据的需求会增加。云连接和云服务可能很昂贵，而且还会拉高与其相关的设备或服务的成本。
因此，边缘 AI 具有自主性、低延迟、低功耗、低带宽要求、低成本和高安全性的优势，这使其对新兴应用更具吸引力。在边缘设备上增加计算能力可以优化人工智能。人工智能可用于许多物联网应用，例如振动分析、语音处理、图像分类和计算机视觉，这些应用需要结合使用机器学习与 DSP 计算和推理。
物联网中的人工智能——市场的驱动因素和市场趋势AIoT 可让用户将原始IoT数据转换为有用的信息，使系统可以从这些数据中学习并基于此做出决策。 MarketsandMarkets 预测，全球人工智能在物联网市场的规模从 2019 年的 51 亿美元将增长到 2024 年的 162 亿美元。推动市场发展的主要因素是有效地处理大量实时数据，并从物联网设备中获取有价值的信息、进行实时监控、增强用户体验并减少维护成本和停机时间。
近年来的各种市场报告都表明：物联网终端设备越来越多地采用人工智能技术，企业从发展云端人工智能转向了边缘人工智能，以减少延迟和成本，并实现实时监控。物联网领域的许多科技公司都在大力投资人工智能，用于开发新的“智能”产品、提高业务效率并使用数据来深入业务洞察和增强客户体验。
此外，以人工智能为核心的物联网初创企业获得的投资和并购正在快速增长。而且，亚马逊、IBM、微软和Oracle等物联网平台供应商正在为他们的通用和工业物联网平台集成人工智能功能。
AIoT的优势提高运行效率：AIoT 可以处理和检测人眼发现不了的实时运行数据中的模式，并可使用该数据随时设置运行条件，从而优化业务成果。因此，人工智能可以帮助优化生产流程并改善工作流程，从而提高工作效率并降低运营成本。
改善风险管理：人工智能可以帮助机构用数据及时辨别风险，并利用这些信息优化流程，以提高安全性和减少损失，并做出更明智的业务决策。可利用人工智能降低风险的应用包括预测航空公司的机械故障和检测工厂车间的安全风险。
提供新产品和新服务：能够从大量数据中处理和提取信息，帮助开发新技术，例如语音识别、人脸识别和预测分析。这些新创建的功能可被用于许多应用，例如在交付服务、灾难搜索和救援行动中使用的机器人、智能视频门铃、语音虚拟助手以及车辆或建筑自动化系统的预测维护等等。
缩短意外停机时间：在制造业中，设备故障导致的机器意外停机可能对业务造成极大影响。预测性维护可以通过分析机器数据并主动安排维护来避免设备故障，从而减少意外停机的发生率和成本。
改善用户体验：在零售环境中，AIoT 有助于定制专属购物体验，并根据客户信息、人口统计信息和客户行为提供个性化推荐。
降低产品成本：通过将分析和决策带到边缘进行处理，人工智能有助于减少需要传输到云的数据量，从而降低与云连接和云服务相关的成本。
应用AIoT有助于或将有助于哪些类型的应用发展？以下是一些例子。
农业 AIoT：农业是可以从 AIoT 中受益的关键领域之一。 AI 用于创建智能系统，可根据天气条件、用水量、温度和作物/土壤条件调整参数。对来自传感器的数据进行分析，用于在作物选择、肥料、灌溉和害虫防治方面做出最佳决策。人工智能帮助农民提高产量，并利用资源进行季节性预测和天气预测，以便作物规划。带有人工智能的计算机视觉将被用于监控农作物，识别问题区域并在必要时发出警报。
图 2：农业中的人工智能和机器人技术。
机器人：在制造业和消费产品中的机器非常适合搭载人工智能。搭载传感器的真空吸尘器机器人，可以收集环境数据并使用人工智能来决定空间中的行进路线。同样，用于灾区重建、包装/食品配送或搜救行动的机器人可以利用人工智能来感知复杂的（有时会是恶劣的）环境，并相应地调整机器人的反应。具有识别面部和人类情绪能力的机器人也可以被用在零售业中，用于导购并丰富购物体验。
工业自动化：带有人工智能的计算机视觉可提高装配线上的质量控制并进行异常检测。人工智能还有助于对机器进行预测性维护，避免机器停机、延长机器寿命并降低制造成本。机器人可用于生产车间或仓库，用于移动包裹、协助装配过程、检查产品质量并执行重复性、高精度的任务。
图 3：工业自动化中的人工智能
自动驾驶汽车：结合了物联网和人工智能的自动驾驶汽车可自行导航，应对不断变化的交通、天气或道路状况、预测行人的行为。人工智能还可根据收集到的数据来评估车辆状况，并为车辆维护提供预测性建议。
图 4：汽车人工智能
建筑/家庭自动化：AIoT 可以根据建筑的使用情况和用户偏好数据调整照明和气候控制，从而帮助公司降低能源成本并提高建筑物的能源效率。预测性维护（利用了建筑健康系统的诊断数据）允许按需维修而不是按计划维修，从而帮助公司节省成本。他们还可以在系统故障发生之前进行预警，并进行调整以获得最佳性能。 AI 还可以使用摄像头传感器进行自动访问控制。
智慧城市：通过AIoT收集和分析来自传感器和物联网设备的大量数据，并提取用于实时调整的信息，可以创建更高效的城市、维护城市基础设施并改善社区公共服务。人工智能的实际应用包括废物管理、停车管理、交通管理和智能照明等公共服务。例如，无人机可用于实时监控交通，其数据可用于调整交通信号灯或车道分配和管理，以减少交通拥堵，所有这些都无需人工干预。同样，也可以在垃圾箱上安装传感器，在垃圾箱已满时提醒清洁工来清空垃圾，从而降低成本。
运输和物流：人工智能可应用于车队管理，提供预测性维护。它可以实时监控车队，并根据从 GPS 跟踪器和传感器收集的数据对车辆进行维护。人工智能还可以通过实时导航帮助车队运营商降低燃料成本、关注车辆维护并识别驾驶员的危险行为。
零售管理：人工智能可以通过两种方式应用于零售。人工智能和预测性分析可以收集和分析大量数据，零售商可以使用这些信息进行预测，并做出准确的、基于数据的业务决策。AIoT可以使用客户信息、人口统计数据和行为分析，为购物者提供个性化推荐，并改善商店运营、产品放置策略、客户服务和整体用户体验。零售机器人可以提供导购服务并提高客户体验。
图 5：零售业的人工智能
医疗保健：医疗保健中的 AIoT可用于多种应用，例如通过分析成像数据来检测和诊断疾病、通过传感器远程监控患者情况并在发现异常时报警、通过分析 EHR（电子病历）预测患者的疾病风险和药物的相互作用。此外，机器人手术系统可以执行或协助非常复杂和高精度的手术，并使微创手术成为可能。
AI是物联网的未来AIoT 正在发展新的应用和用例，并将帮助 IoT 发挥其最大潜力。 AIoT 可应用于智能城市、工业自动化、医疗、农业和智能家居等各种市场。我们将持续看到更多将人工智能纳入物联网终端的应用，越来越多的制造商将把人工智能作为重要的投资领域。
(参考原文：WhatistheAIofthings(AIoT)？)
责编：AmyGuan
本文为《电子工程专辑》2021年10月刊杂志文章，版权所有，禁止转载。点击申请免费杂志订阅