如果说IoT打开了万物互联的大门，那么AIoT（人工智能物联网）则是实现万物智联的“钥匙”。
自2017年开始，“AIoT”一词便开始频频刷屏，成为物联网的行业热词。AIoT顾名思义指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网不再只是将设备连接上网，而是从根本提升产业和社会大众的生活品质，AI也进而通过IoT进入千家万户，为物联网技术应用提供丰富的想象空间。
因此，AIoT被誉为各大传统行业智能化升级的最佳通道，成为各个巨头布局的重点，然而，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系，除了技术上需要不断革新，技术的落地与应用更是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的核心问题。
广泛的定义来看，AIoT就是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。如果说在AIoT中AI扮演着大脑的角色，IoT则需要构建连接，实现万物智联的第一步万物互联。在这一过程中，数据是万物互联、人机交互的基础。目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。它相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。实际上人工智能的发展，离不开海量数据进行训练，大数据的循环往复的训练和深度学习才有了人工智能。专家指出，单纯聚焦技术层面的AIoT发展是不健康的，因为缺少大数据的支撑，就会呈现“本末倒置”的发展模式。事实上，目前无论是基础技术，还是应用，在不够完善的大数据产业上发展AI事倍功半，但5G时代下，大数据将会助推AIoT的发展。伴随着5G浪潮，一个新的行业共识是AIoT将成为未来二十年全球最重要的科技，业界也持续探讨5G和AI的关系。在大数据的时代，如何把这些数据更好的收集、分析再做提纯、学习，再帮助我们改善生活是人工智能的基础。而人工智能和5G绝对是互相帮助、互相促进的两种核心技术。毋庸置疑，数据是AI发展的养料，5G时代下大量新维度的数据才能为AIoT创造出无限可能。具体来看，5G具有高速率、大容量、低时延的特性，为万物互联的IoT带来更高效的信息传输通道，比如说智能家居、车联网、无人驾驶、智慧城市、智慧医疗、智慧农村等领域都有广阔的前景。而AI技术的加持，则为IoT提供更智慧的信息收集入口，以及更丰富的应用场景。通过AI能够将一个比较孤立的设备拉入场景化，可大大提升IoT的响应空间。小米CEO雷军曾指出，5G+AIoT是下一代的超级互联网，在物联网时代围绕5G的应用也将会迎来一波爆发。继互联网时代、移动互联网时代之后，AIoT物联网时代正加速到来。随着AIoT等新一代技术的兴起，“智慧城市”“智慧社区”“智慧家庭”建设的深入推进，智能家居行业正迎来爆发期。在基于IoT技术的市场里，与人发生联系的场景正在变得越来越多，而只要是与人发生联系的地方，势必都会涉及人机交互的需求，人机交互的范围很广，小到电灯开关，大到飞机上的仪表板或是发电厂的控制室等。而随着智能终端设备的爆发，用户对于人与机器间的交互方式也提出了全新要求，使得AIoT人机交互市场被逐渐激发起来。专家指出，5G与AIoT的结合，首先点燃的将是智能家居市场的新一轮军备竞赛。智能家居不再限于目前的单一设备智能化，逐渐过渡到设备之间实现互联，用网络连接万物，而AIoT则是在此基础上，利用AI和大数据，集成全屋家电主动提供智能解决方案，实现真正意义上的万物互联。据了解，智能家居包括智能家电、智能影音、智能照明、家庭安防、智能连接与控制等多个方面。其中，在所有的智能家居产品市场规模中智能家电占比最高，数据显示，2018年中国智能家电市场规模接近3千亿元。在智能化的浪潮下，智能家居未来的发展趋势是由单一的联动控制功能升级为设备之间的互联互通、场景之间的联动以及智能设备的自我学习等功能。而家具作为智能家居场景下的重要一环，是目前智能家居中没有打通的空白部分，只有利用科技将家具智能化，使其具备联网、智能控制能力，才能真正实现智能家居的全价值链智能转变，实现家中各类设备以及各生态的互相联动，真正实现全屋智能。然而，在业界都以布局智能家居为发展AIoT突破口的时，智能家居整体发展仍处于初期阶段，技术的应用落地仍然十分简单。具体来看，在智能家居场景，人们总是期待家居环境更加智能，但万物互联时代的智能家居不应该也不会仅仅体现在某款产品上，而是整体的一种感受。但对于物联网公司而言，由于各品牌间兼容性问题的存在，企业不得不利用第一款产品牢牢绑定用户，创造用户粘性，以小见大，一个个孤立的生态孤岛也是制约AIoT发展的首要因素。当前，AIoT已经受到许多巨头企业的重视，例如华为公布AIoT战略、京东将其IoT业务整合升级为小京鱼AIoT生态，小米宣布AIoT为其核心战略等。然而，毋庸置疑，AIoT目前仍处于发展的起步阶段，因为无论从AI还是IoT本身来看，仍然存在着许多问题。从AI方面来看，AI算法对设备端芯片的并行计算能力和存储器带宽提出更高的要求，尽管基于GPU的传统芯片能够在终端实现推理算法，但其功耗大、性价比低的弊端却不容忽视。在AIoT的大背景下，IoT设备被赋予了AI能力，一方面在保证低功耗、低成本的同时完成AI运算（边缘计算）；另一方面，IoT设备与手机不同，形态千变万化，需求碎片化严重，对AI算力的需求也不尽相同，很难给出跨设备形态的通用芯片架构。因此，只有从IoT的场景出发，设计定制化的芯片架构，才能在大幅提升性能的同时，降低功耗和成本，同时满足AI算力以及跨设备形态的需求。从物联网方面来看，物联网设备并非都是单一标准的，将一项新技术应用推广开来所需处理的兼容性问题非常繁杂，大规模部署问题重重。总的来看，实现真正的AIoT，需要解决的是一个全场景的问题，从基础的算法，到开发训练，再到应用部署能力等等。未来AIoT的进步与落地，仍然需要企业间竞争与合作，促进资源分享与技术进步。对此，业内专家指出，如何在生态里面更有效系统化地解决AIoT的安全问题、信息无障碍，建立行业标准，是当下行业需要深刻关注的事情。这不仅是技术研发问题，更是一个需要政府、企业、配套产业链、社会组织等多方面统筹协调、紧密协作的系统工程，还涉及到全社会相关意识的提升。