自2017年開始，“AIoT”一詞便開始頻頻刷屏，成為物聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)熱詞。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技術與物聯(lián)網(wǎng)在實際應用中的落地融合。當前，已經(jīng)有越來越多的人將AI與IoT結(jié)合到一起來看，AIoT作為各大傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級的最佳通道，已經(jīng)成為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢。

人工智能有效地增強和擴大了物聯(lián)網(wǎng)的好處和影響，它還能夠提供從大量數(shù)據(jù)中提取有意義信息所需的分析。事實上人工智能是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展并將其提升到新水平的關鍵催化劑之一，可以從三個層面上幫助物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展：

預測能力：在最基本層面，它可以提供預測能力。使企業(yè)能夠使用數(shù)據(jù)來了解機器或部件何時出現(xiàn)故障，以便企業(yè)采取適當行動。

解決能力：在高級層面，智能傳感器具有驅(qū)動動作的邏輯，意味著它將能夠告訴我們應該做些什么來避免故障或災難。例如，鐵路軌道傳感器可以警告軌道故障，或者當汽車偏離車道中心時，自動駕駛汽車可以進行路線校正。

適應能力：在最高層面，基于連續(xù)數(shù)據(jù)饋送，系統(tǒng)將能夠?qū)W習在沒有人為干預情況下采取最佳行動。例如，在醫(yī)療保健中，血糖傳感器可以根據(jù)患者需求的變化來改變胰島素劑量的輸送。

機器學習已經(jīng)邁出了物聯(lián)網(wǎng)世界的第一步。自動駕駛汽車是最大的物聯(lián)網(wǎng)設備之一，即使只提供部分自動駕駛功能的汽車，你可以對自動駕駛汽車進行編程，使其了解道路的基本規(guī)則以及如何處理可能遇到的最常見障礙。然而，當你將其他驅(qū)動程序引入混合時，不可能為每個可能的變量進行編程。

這就是為什么在物聯(lián)網(wǎng)中機器學習至關重要的原因所在。剛從生產(chǎn)線上下來的無人駕駛車將會獲得其他車輛正在收集的所有信息，然后可以學習所有遇到的新變量并與所有連網(wǎng)的汽車共享，這使得自動駕駛模式對所有特斯拉駕駛員來說都更加安全。

總的來說，物聯(lián)網(wǎng)能夠產(chǎn)生大量大數(shù)據(jù)，需要人工智能來利用這些數(shù)據(jù)，人工智能需要大量數(shù)據(jù)來成長，直到無需人工干預就能采取行動。