自2017年開始，“AIoT”一詞便開始頻(pín)頻(pín)刷屏，成爲物(wù)聯網的(de)行業熱(rè)詞。“AIoT”即“AI+IoT”，指的(de)是人(rén)工智能技術與物(wù)聯網在實際應用(yòng)中的(de)落地融合。當前，已經有越來(lái)越多(duō)的(de)人(rén)将AI與IoT結合到一起來(lái)看，AIoT作爲各大(dà)傳統行業智能化(huà)升級的(de)最佳通(tōng)道，已經成爲物(wù)聯網發展的(de)必然趨勢。

人(rén)工智能有效地增強和(hé)擴大(dà)了(le)物(wù)聯網的(de)好處和(hé)影(yǐng)響，它還(hái)能夠提供從大(dà)量數據中提取有意義信息所需的(de)分(fēn)析。事實上人(rén)工智能是物(wù)聯網發展并将其提升到新水(shuǐ)平的(de)關鍵催化(huà)劑之一，可(kě)以從三個(gè)層面上幫助物(wù)聯網的(de)發展：
 
預測能力：在最基本層面，它可(kě)以提供預測能力。使企業能夠使用(yòng)數據來(lái)了(le)解機器或部件何時(shí)出現故障，以便企業采取适當行動。
 
解決能力：在高(gāo)級層面，智能傳感器具有驅動動作的(de)邏輯，意味著(zhe)它将能夠告訴我們應該做(zuò)些什(shén)麽來(lái)避免故障或災難。例如，鐵路軌道傳感器可(kě)以警告軌道故障，或者當汽車偏離車道中心時(shí)，自動駕駛汽車可(kě)以進行路線校正。
 
适應能力：在最高(gāo)層面，基于連續數據饋送，系統将能夠學習(xí)在沒有人(rén)爲幹預情況下(xià)采取最佳行動。例如，在醫療保健中，血糖傳感器可(kě)以根據患者需求的(de)變化(huà)來(lái)改變胰島素劑量的(de)輸送。

機器學習(xí)已經邁出了(le)物(wù)聯網世界的(de)第一步。自動駕駛汽車是最大(dà)的(de)物(wù)聯網設備之一，即使隻提供部分(fēn)自動駕駛功能的(de)汽車，你可(kě)以對(duì)自動駕駛汽車進行編程，使其了(le)解道路的(de)基本規則以及如何處理(lǐ)可(kě)能遇到的(de)最常見障礙。然而，當你将其他(tā)驅動程序引入混合時(shí)，不可(kě)能爲每個(gè)可(kě)能的(de)變量進行編程。

這(zhè)就是爲什(shén)麽在物(wù)聯網中機器學習(xí)至關重要的(de)原因所在。剛從生産線上下(xià)來(lái)的(de)無人(rén)駕駛車将會獲得(de)其他(tā)車輛正在收集的(de)所有信息，然後可(kě)以學習(xí)所有遇到的(de)新變量并與所有連網的(de)汽車共享，這(zhè)使得(de)自動駕駛模式對(duì)所有特斯拉駕駛員(yuán)來(lái)說都更加安全。

總的(de)來(lái)說，物(wù)聯網能夠産生大(dà)量大(dà)數據，需要人(rén)工智能來(lái)利用(yòng)這(zhè)些數據，人(rén)工智能需要大(dà)量數據來(lái)成長(cháng)，直到無需人(rén)工幹預就能采取行動。