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
物联网与人工智能的关系
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物联网与人工智能之间的区别与联系
物联网虽和软件工程一样，是新兴的产业，但它并不是独立存在的。
相反，它和大数据，人工智能，云计算有着密不可分的联系，今天主要讲讲它和人工智能的区别与联系。
区别一、什么是物联网?1，物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，
以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。
广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
二、什么是人工智能?人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
联系人工智能为物联网提供强有力的数据扩展
物联网可以说成是互联设备间数据的收集及共享，而人工智能将是将数据提取出来后做出分析和总结，促使互联设备间更好的携同工作
人工智能让物联网更加智能化
在物联网应用中，人工智能技术在某种程度上可以帮助互联设备应对突**况。当设备检测到异常情况时，人工智能技术会为它做出如何采取措施的进一步选择，这样可以大大提高了处理突发事件的准确度。
人工智能有助于物联网提高运营效率
人工智能通过分析、总结数据信息，从而解读企业服务生产的发展趋势并对未来事件作出预测。例如，利用人工智能监测工厂设备零件的使用情况，从数据分析中发现可能出现问题的几率，并做出预警提醒，这样一来，会从很大程度上减少故障影响，提高运营效率。
未来趋势物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。物联网就是物物相连的互联网，
福布斯将物联网描述为连接任何具有开启和关闭功能的设备(和/或彼此)的概念。这就是说，只要设备具有开关，就可能将其配置为物联网的一部分。
想象“智能家居”设备，如智能锁，当它检测到你的手机在附近时，就自动解锁;或者在我们现在生活中很常见的在楼梯口我们都是使用感应的灯泡，当检测到有移动时，自动开灯。
经预测，两个主要领域的应用可能将成为物联网的焦点，即智能城市和智能家居。有简易
物联网的发展，并与其他产生大量数据的设备和系统相结合，正在加速让人工智能成为现实，让人们得以真正从海量信息中创造出意义和价值。
人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，它是企图了解智能的实质，模拟人类做出反应的智能机器。近年来我们不仅看到了用于精密检测的机器视觉系统、用于装配作业的初级智能机器人系统和用于微型计算机的自然语言接口以及各种专家系统，还在智能家居、智能大楼、车用系统等设备中得到了广泛的应用。
而且医疗行业人工智能的发展还有很多。值得重点注意的有iCarbonX，旨在建立数字生活的生态系统，以实现个性化的健康管理系统，FlatironHealth，旨在通过组织化数据对付癌症，帮助肿瘤学家提高护理质量。
人工智能可以帮助发现人们看不到的微妙细节和图像变化。使用大数据集，帮助预防健康人群和处于慢性病危险中人群的健康恶化在重症监护病房，人工智能可以帮助确定急性发作的早期迹象，或是心脏骤停等急性发作。
在远程病人监护中，人工智能可以实现虚拟护理，包括虚拟护理助理等工作。
物联网与人工智能应用举两个生活化的例子来看目前物联网和人工智能的应用。
首先来看Google的无人车，它控制驾驶原理是通过车子四周安装的诸多传感器，持续不断地收集车辆本身以及四周的各种精确数据，由车内的处理器进行分析和运算，再根据计算结果来控制车子行驶，并将所收集到的数据传送到中央数据库，提供给所有的无人车，每台无人车能不断的从云端更新数据库，学习各种突发状况，进而做出最佳的反应动作。
另一个例子是日本SoftBank的智能机器人Pepper，它除了机器本身的传感器、语音识别之外，还搭载了EmotionEngine的情绪辨别系统
因此可以感知使用者的情绪并作出适合的举动，并借助此云端运算自行学习情绪能力
未来计划能够作为医疗照护人员、儿童保姆、老人照护或是商家店员等方面的运用。
总结人工智能与物联网并不是相互独立的，而是相辅相成，密不可分的。有点像软件和硬件的关系，
人工智能是软件，需要物联网作为载体。物联网是硬件，需要人工智能来驱动。
作者：睡不着的海
什么是人工智能物联网（AIoT）一文教你快速了解人工智能物联网（AIoT）
自2017年开始，“AIoT”一词便频频出现，成为了物联网行业的热门词汇。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。随着物联网和人工智能技术的成熟，越来越多的企业将AIoT列为其主要发展方向。
什么是人工智能物联网（AIoT）自2017年开始，“AIoT”一词便频频出现，成为了物联网行业的热门词汇。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。随着物联网和人工智能技术的成熟，越来越多的企业将AIoT列为其主要发展方向。
为什么IoT需要AI
物联网的终极目标是实现万物智联，目前的物联网仅仅实现了物物联网，而我们最终需要的是服务，仅靠联网意义甚小，解决具体场景的实际应用，赋予物联网一个“大脑”，才能够实现真正的万物智联，发挥物联网和人工智能更大的价值。AI技术可以满足这一需求，AI通过对历史和实时数据的深度学习，能够更准确的判断用户习惯，使设备做出符合用户预期的行为，变得更加智能，从而提升产品用户体验。物联网产生的庞杂数据需要分析处理，而AI技术恰恰是信息有效处理的最佳选择，它可以使得智能产品更理解用户意图。AI的数据只有IoT能够源源不断的提供，IoT提供的海量数据可以让AI快速的获取知识。与AI技术的融合，能够为物联网带来更广阔的市场前景，从而改变现有产业生态和经济格局，甚至让我们提前进入科幻电影般的生活场景。如果大家对AIoT感兴趣可以B站关注UP主：Python大本营，有蛮多相关教程免费提供给大家学习的。
AIoT的发展历程物联网的发展也是从机器联网到物物联网，直到人、流程、数据万物联网，目前AIoT的发展也可以分为单机智能、互联智能到主动智能的三个阶段。（一）单机智能在单机智能阶段设备与设备之间不发生相互联系，智能设备需要等待用户发起交互需求。这种情境下，单机系统需要精确感知、识别、理解用户的各类指令，如语音、手势等，并正确决策、执行和反馈。AIoT行业目前正处于这一阶段。以家电行业为例，过去的家电就是一个功能机时代，需要你通过按键帮你把温度降下来或者实现食物的冷藏；现在的家电实现了单机智能，通过语音命令就可以实现调温度、打开风扇等。无法互联互通的智能单品，只能是一个个数据和服务的孤岛，远远满足不了人们的使用需求。要取得智能化场景体验的不断升级、优化，首先需要打破单品智能的孤岛效应。（二）互联智能互联智能场景本质上指的是一个相互互联互通的产品矩阵，采用“一个大脑（云或者中控），多个终端（感知器）”的模式。以实际生活为例，当用户在卧室里对空调说关闭客厅的窗帘，而空调和客厅的智能音箱中控是连接的，他们之间可以互相商量和决策，进而做出由音箱关闭客厅窗帘的动作；又或者当用户晚上在卧室对着空调说出“睡眠模式”时，不仅仅空调自动调节到适宜睡眠的温度，同时，客厅的电视、音箱，以及窗帘、灯设备都自动进入关闭状态。在互联智能阶段智能设备之间相互连接，任何智能设备都可以帮助用户实现相应指令。（三）主动智能主动智能阶段智能系统可以根据用户行为偏好、用户画像、环境等各类信息，随时待命，具有自学习、自适应、自提高能力，能够主动提供适用于用户的服务，而无需等待用户提出需求，正如一个私人秘书。相比互联智能，主动智能真正实现了AIoT的智能化和自动化，能够极大改变我们的生活。试想一下，伴随着清晨光线的变化，窗帘自动缓缓开启，音箱传来舒缓的起床音乐，新风系统和空调开始工作。你开始洗漱，洗漱台前的私人助手自动为你播报今日天气、穿衣建议等。洗漱完毕，早餐和咖啡已经做好。当你走出家门，家里的电器自动断电，等待你回家时再度开启。这些电影中的场景将不再遥远，AIoT主动智能就可以帮我们实现。AIoT将最大化发挥AI与IoT各自的优势，真正改变我们的生活。
AIoT的应用场景智能家居智能家居的目的是将家中的各种设备通过物联网技术连接到一起，并提供多种控制功能和监测手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，并且兼备有网络通信、信息家电、设备自动化等功能，提供全方位的信息交互，甚至可以为各种能源费用节约资金。目前的智能家居是通过局域网络将家庭内部的智能设备连接起来，实现一些自动化控制的功能，相较以前，这似乎已经将生活变得非常“智能”。但AIoT将赋予智能家居真正的智能，AIoT研究的一部分就是变家庭自动化为家庭智能化。想象未来我们玩游戏时，还可以和游戏里面的人物互动，将VR技术场景化，用于我们的日常生活。看电视，玩游戏，每一项，都身临其境。而操控这些的，仅仅只需要我们手臂的挥动或语音，以物联网的形式来操控，让一切变得更加的科幻。智慧城市AIoT可以创造城市精细化新模式，真正实现智能化、自动化的城市管理模式。AIoT依托智能传感器、通讯模组、数据处理平台等，以云平台、智能硬件和移动应用等为核心产品，将庞杂的城市管理系统降维成多个垂直模块，为人与城市基础设施、城市服务管理等建立起紧密联系。借助AIoT的强大能力，城市真正被赋予智能。智慧城市将对现有的政务服务、智慧警务、智慧医疗、智慧教育、智慧交通等采取统一的智慧化管理，让这些细分领域融入智慧城市的系统中。智能安防AIoT助力之下的智能安防在居家保全、消防、独居老人安全或宠物的照料等方面具有更高价值。除了加强音控功能，AIoT还可进行影音同步整合，此外还可以将“影”和“音”进行对话，为安防设备带来升级与加值。其次，在国土防灾领域，AIoT也有非常大的用武之地，近年来政府力推智慧防灾，广泛普及智慧影响分析、中控平台及无线传输与储存等，智能安防结合AIoT技术可监看或预警泥石流、河川、水坝以及桥梁等，让安防智能化真正惠及人民安全。
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综上可看出，IoT是未来的大势所趋，但带来的如此庞大规模的数据分析几乎是无法实现的，而数据如果无法转化为有意义的信息也将毫无价值。而人工智能在此扮演了重要角色，解决了燃眉之急。物联网可通过连接网络节点收集大量数据，而人工智能可通过数据获取洞察力，并利用分析方法做出决策。总的来说，物联网与人工智能的结合能够增强并改善当前的技术生态环境。