AIoT是新的物联网应用形态，将物联网产生并收集到的数据存储于云端，通过人工智能、大数据进行分析，并赋予其智能化特性，实现真正意义上的万物互联。
随着物联网设备规模的迅速扩大，物联网设备所产生的数据量也在持续增长，单纯依靠人工进行海量数据的处理显然已经无法满足各行各业的需求。人工智能带来了高效智能的技术手段，可以很好的完成对海量的、复杂无序数据的处理。而有了AI的助力，IoT系统也将实现流程的优化以及产品交互体验的升级。发展到目前，将AI技术和IoT技术进行融合，构建AIoT系统已成为各大行业向数字化转型升级的必经之路。
对于AIoT的概念，业内普遍认为AIoT即人工智能物联网，也称智能物联网，广义上是指人工智能技术与物联网技术的融合及其在实际场景中的应用。AIoT是新的物联网应用形态，将物联网产生并收集到的数据存储于云端，通过人工智能、大数据进行分析，并赋予其智能化特性，实现真正意义上的万物互联。
可以理解为，AIoT是给IoT加装了一个AI大脑，让设备的简单连接上升为智能交互。而IoT相对于AI而言，则是一大超级感知系统，依托丰富的物联网传感设备，可进行视觉、听觉、温度、环境等各类传感数据的采集，并将这些数据发送给AI进行分析和处理。与此同时，这些数据也是AI进行深度学习的重要“养料”， 训练出越来越智能的AI。
作为一种新的IoT应用形态，AIoT与传统的IoT区别在于，传统的物联网是通过有线和无线网络，实现物-物、人-物之间的互联，而AIoT不仅是实现设备和场景间的互联互通，还要实现物-物、人-物、物-人、人-物-服务之间的连接和数据的交互。物联网与人工智能相融合，最终追求的是形成一个智能化生态体系，在该体系内，实现不同智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互联互通。
AIoT基于原本的物联网架构发展而来，相较于传统的物联网基础架构，AIoT系统架构在感知层和平台层方面衍生了更多的系统组成元素。
比如在感知层，主要表现在拥有更加丰富全面的前端传感系统，且伴随着人工智能技术的进步，通过AI算法的嵌入，传感设备在传感精度和传感维度（基于视觉、声音等维度）方面都迎来了不断的突破。
传统物联网平台更多只做连接管理，而AIoT平台中，数据的汇聚和分析处理成为重点。
AIoT系统架构四大层级：AIoT系统架构
(1)感知层为 AIoT 的基础部件，主要包括底层设备芯片、传感器等，如 RFID、传感器、摄像头、雷达、AI算法等，主要用于各类信息数据的采集。
(2)传输层是 AIoT 进行信息传输的网络通道，主要包括局域网、低功耗广域网、蜂窝网等无线通信。随着 AIoT 产业发展，物联网设备数量快速增加，设备种类、设备应用场景日益丰富，更灵活的无线网络连接能力将是市场的必然选择。同时，低时延、大带宽、广连接的5G 网络也将为 AIoT 应用带来更多可能性。代表性企业主要涉及中兴、华为、移远通信、广和通等。
(3)平台层是各种信息汇集处理的云平台，包括底层支撑平台、连接管理平台、解决方案平台等，代表性企业包括华为、谷歌、小米、涂鸦智能等。
(4)应用层是AIoT技术的落地应用，为客户提供智能终端设备，以及结合应用场景为企业提供垂直行业解决方案，并提供实时分析、生产监测等增值服务以收取额外费用。典型落地应用领域包括智慧城市、智能安防、智能工业、智能家居等等。代表性企业包括海康威视、大华股份等视频物联网头部企业，AI四小龙，美的、海尔等智能家居企业等。
上游主要包括芯片、传感器、通信模组等硬件供应商，机器学习、机器视觉、语音识别等AI算法服务商等；AIoT产业链中游主要包括通信设施供应商，电信厂商，云服务商，操作系统、应用软件等软件提供商等；下游主要是解决方案提供商、智能产品生产商等。
AIoT产业结构
纵观AIoT，它贯穿了“端-管-边-云-用”五个板块，横看AIoT，它覆盖了智能安防、智能家居、智慧社区、智慧物流、智能工业、智慧医疗等垂直领域。
“端”指的是终端，主要包括底层的芯片、模组、传感器、屏幕、AI底层算法、操作系统等。
“边”是相对于“中心”的概念，泛指中心节点之外的位置。边缘计算则指的是将计算及相关能力从中心处理节点下放至边缘节点后形成的，贴近终端的计算能力。
“管”主要指的是连接通道，及相关产品和服务。大物联时代带来的大连接数和复杂设备现场环境，使得有线连接网络捉襟见肘，因此在AIoT应用场景中，网络以无线连接为主。
“云”主要指PaaS平台，包括物联网平台、AI平台和其他能力平台。
“用”指的是AIoT产业应用行业，AIoT技术目前已广泛落地于家居、安防、汽车、交通、商业、工业、医疗、教育、智慧城市等各个应用领域。
自2017年发展至今，我们可以看到，除了原本专注在人工智能及物联网领域的企业外，众多行业巨头也陆续高调布局AIoT市场，包括阿里、腾讯、百度等企业近年来都纷纷展示其在AIoT领域布局的意图和相关产品规划。新兴企业踊跃加入，资本竞相争逐，经过近几年的持续铺垫和孵化，AIoT产业市场规模不断突破新高。
数字化转型是一个循序渐进的过程，落地实践周期短则两三年，长则达数十年。当下各行各业依然处于初期的探索阶段，而在这样一个关键节点，充分了解终端用户的实际需求，将数字技术和行业当下的需求充分结合，实现技术在行业领域的有效转化，才能更好的筑牢行业数字化转型坚实的第一步。而对于产业数字化升级的未来路径，大方向上肯定会向数智化演进，从数字化到数智化，一字之差，中间将是整个产业的全新升级。对于企业而言，既考验着企业对于市场需求的理解，也对如何推进数字技术深入行业应用，助推行业效能升级提出了新的挑战。
数字化转型是各行业以海量基础的结构化数据为核心，对大数据、人工智能、5G通信、物联网等一系列关键技术综合应用的结果。在这个过程中个人认为主要难点在于：
1、数据安全问题。人工智能、大数据、云计算的助力加速了安防行业的智能化转型，但与此同时，数据泄露事件也频繁爆发，数据安全问题也逐渐引起人们的人们的重视，数据安全的管理，急需建立一套包括数据搜集、数据处理使用、数据监督管理等在内的具有严格要求的数据安全管理办法来得以实现。
2、产业碎片化问题。用户需求碎片化、应用场景分散且细碎等等，需要大量的行业应用知识和领域知识来完成技术的效能转化。
3、应用落地速度缓慢问题。AI等技术在某些场景落地缓慢主要取决于四个因素：算力、算法、基于算法的应用以及价格，AI应用需要投入的资金数量较为庞大，并不是每个行业每个企业都有足够的运算来支持。此外，当前的项目有些用户也存在过于理想化的预期心理，人工智能需要机器学习不断提升准确率，它无法马上解决所有的问题，需要有足够的时间与正确的训练方式，才能慢慢体现它的价值。
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