AIoT不必再解釋，是指AI與IoT的互補融合，隨著物聯網的迅速發展快速進入人們的生活中并在各個行業產生了影響。隨著IoT與AI逐步走向融合，AIoT正將以全新的方式改變人們的生活。
AIoT全解析
以眾所周知的互聯網為例，它是由設備、網絡等基礎設施及各種豐富多彩的應用構成的。倘若沒有基礎設施，再精彩的應用也只是空中樓閣，而沒有豐富的應用為支撐，互聯網的魅力也只能是一個個獨立的機器。
與之類似的，如果我們將AIoT進行粗略分類，大抵也可以分為這樣兩類：基本組成部分與應用程序。
基本組成“元素”
AIoT是指AI與IoT的互補融合，因此在組成上，幾乎涵蓋兩種技術的核心“精華”。如果我們追本溯源，將AIoT進行分類，可分為數據、連接、用戶、流程、可視化等五大類。
數據
數據是AIoT非常核心且基礎的部分。對于IoT來講，幾十億臺設備的聯網所產生的數據量遠超人力所能及，而數據又是物聯網的主要產出。
正如前文所講的那樣，數據規模正變得越來越“龐大”。 據IDC預測，物聯網設備產生的數據從將2013年的0.1ZB增長到2020年的4.4ZB。
AI與IoT的融合正是以數據為依托的。對于AI來講，數據是其發展的養料，源源不斷的龐大數據量為其感知、處理和進步奠定了基礎。
連接
連接的價值毋庸置疑，無論是設備聯網，亦或AI的接入，所有的一切都需要連接。沒有連接，AIoT的所有功能都將成為美好的愿景。
過去的2018年里，國內的物聯網連接呈現“大象狂奔”的態勢。知名市場研究公司Counterpoint曾發布報告顯示，截止2018年年中，中國的三大運營商物聯網連接數已占據全球蜂窩物聯網60%以上份額，預計到2025年依然保持在60%以上。
用戶
所有一切新興技術，最終服務的對象都是人。因此，用戶的直觀體驗至關重要。
在智能家居等C端領域，用戶更加在乎的是設備“懂我”，期望智能產品能夠滿足自己“飯來張口、衣來伸手”的“懶人”生活；在工業等B端領域，企業客戶更加需要搭載AIoT的智能產品能夠降低成本，提高效率等。
因此，滿足用戶的需求是AIoT的重點方向，需要針對不同群體需求達到真正智能。
流程
AI與IoT的融合，是在IoT廣泛連接物聯設備的基礎之上的。為什么IoT之后仍需要AI助力？因為連接不是目的，智能才是方向。
目前的物聯網設備大都存在流程的冗余，通過AIoT的幫助，對于個人用戶來講，設備將更加好用智能、速度更快；對于工廠企業來講，節省了成本，提高了效率。
可視化
物聯網設備所產生的大量數據，一定程度上包含著無論是機器設備，亦或者個人用戶的關鍵信息。對于企業來講，能夠真正將這些信息利用起來，并成為可視化的、可量化的資源顯得尤為重要。
AIoT時代，將數據等信息可視化的表現出來，不僅能夠將數據與業務緊密聯系，也能幫助企業及時發現市場趨勢，以為更多應用的開發提供智能化輔助。
應用
不只是基礎組成“元素”，如何讓AIoT得以發揮巨大效用才是重中之重。在AIoT的落地環節，仍然需要各種服務及平臺作為支撐，從而將其強大能力具體顯現。
在AIoT落地過程中，不外乎需要一些基建服務、運營平臺、生產力平臺以及分析平臺。
對于用戶來講，通過雷達、wifi等基建服務可以保障AIoT的基本功能，為后期的運營分析等奠定基礎。
運營平臺則包括智能手機、工廠管理系統等，用戶可以通過平臺有效管理其上搭載AIoT的設備。
分析處理能力是AIoT非常關鍵的能力之一，在具體的分析管理中，平臺的引入也為用戶的可視化、易管理提供了幫助，因此分析平臺也十分必要。
綜上來看，AIoT的這些落地需求也存在著新的商機，尤其為系統集成商、服務提供商和咨詢公司等帶來了新的機會。
企業AIoT戰略
對于企業來講，AIoT存在著非常巨大的價值。雷軍此前坦言，5G+AIoT將是下一代超級互聯網。
盡管價值巨大，看起來非常誘人，但企業若想要能夠真正分一杯羹，著實存在一些挑戰，但風險與收益同在，挑戰與機遇并存。
商業挑戰
任何新興技術的引進，對于企業來講，都存在挑戰。盡管理論層面的數據可以顯示出該技術的先進性，但技術與企業融合的難易程度、最終效果等等都存在不確定性。
對于企業而言，最迫切需要AIoT所帶來的無外乎降低成本、提高利潤率、增加收入。如何在真正落地中滿足企業需求，是擺在企業心中的一大問號。
盡管智能化一直是人們對科技的高度向往，而AIoT能夠將這一目標無比拉近，但是，利用AIoT降低成本并非易事。
首先，AI的投資多，見效慢。AI的前期投入相當龐大，無論是算力研發中硬件成本，還是人才的薪酬等投資都是巨大的。以AlphaGo為例，其算力相當于12000塊常見的消費級1080TI TPU，所花費逾千萬。而目前，人工智能相關崗位的薪酬也是非常之高的，甚至有消息稱，年薪25萬的AI工程師僅僅是白菜價。
昂貴的前期成本投入，并不能確保后期帶來更高的收益，因此，對于企業來講，AIoT是一項高額高風險的投資。
其次，模型的構建難，準確性也無法保證。傳統工業領域的IT從業人員缺少模型的構建與管理經驗，無法保證實現模型預測的準確性，也無法對模型進行全生命周期管理及升級，以更低成本和更高效率進行模型和算法的迭代。
正因此，企業很難從AIoT中獲得利潤率的提高，從而進一步抑制了企業對該技術的“興趣”。
最后，因為企業在降低成本及提高利潤率等方面存在問題，因此依靠AIoT增加收入也就變得更加困難。
近年來，物聯網呈現突飛猛進的發展態勢。根據中商情報網的數據，2018年全球物聯網設備已經達到70億臺；到2020年，活躍的物聯網設備數量預計將增加到100億臺，2025年將進一步增加到220億臺。全球物聯網產業規模由2008年的500億美元增長至2018年的近10億美元。
在中國，物聯網的大規模應用與新一輪科技和產業變革的融合發展，預計2025年中國物聯網連接數將達到53.8億。
隨著物聯網設備規模的迅速擴大，工廠所產生的數據規模也正以極高的速度發生“膨脹”，單純依靠人工處理越來越難以為繼，企業急需一些智能化手段，以完成對數據的處理、流程的優化，AI的出現恰到好處。
物聯網發展至今，已經從最開始的未連接狀態發展至智能化，所帶來的價值也將變得越來越大。AI的引入，一定程度上是發展的必然。AI與IoT的融合，將加速智能化進程，充分發揮物聯網的價值。
據IDC預測，中國人工智能市場未來五年將處于高速發展階段，2018年底中國人工智能市場規模將達到22.9億美元，IDC預測到2022年市場規模將達到98.4億美元，2017-2022年復合增長率達到54.5%。而在技術的發展方向方面，流程重構、合規治理及洞察服務等無疑是難度最高且極為重要的。
與此同時，IDC在另一份報告中也作出了自2019年起對全球制造業的十大預測，包括：
預測4：到2020年，為了提高速度，靈活性，效率和創新，80％的制造商需要進行廣泛的重組，將數據置于流程的中心。
預測2：到2022年，35％的制造企業將通過借助以AI和區塊鏈為中心的平臺創建新的生態系統，從而實現50％的流程自動化。
預測6：到2024年，超過60％的G2000制造企業將依靠人工智能平臺來推動整個供應鏈的數字化轉型，從而使生產率提高20％以上。
我們由此可以看出，企業、尤其是產出大量數據的制造業對自動化、智能化的需求愈加迫切，傳統的自動化、聯網化已經越來越無法滿足需求。從市場的需求看，隨著企業智能化新業務的產生，愈加迫切的需求促成了AI與IoT的融合。
AIoT是一個龐大的產業鏈，圍繞它可以產生無限可能，價值是巨大的。但事物的發展不會一帆風順，處于發展起步階段的AIoT，在實際落地之中又有重重困境。盡管對企業來講，解決問題的方法不止一個，但AIoT最終能否淬火之后達到繁榮生態，仍含有太多不確定性。
