智慧物联网技术融合 AI 技术和 IoT 技术，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。
便利、省时、廉价且安全的智能物联网应用将很快落实在与大众生活息息相关的领域，诸如像居家、购物／消费、交通、医疗、工厂、灾害预防等方面的普及将彻底改变人们的生活。而电信、消费、零售、商业服务、医疗保健、汽车、法律、公共部门、保险等是未来AIoT 应用的主要商业场景。
国内行业巨头早已盯上了 AIoT 这块“大蛋糕”，互联网企业、智能制造商、安全厂商开始纷纷跨界、转型。2017 年阿里提出“万物苏醒计划”；华为针对 AIoT 布局 HiAI、HiLink 两大平台，推出华为智选；京东 IoT战略发布会上，推出全新品牌“京鱼座”，全面加码 AIoT；百度除了自动驾驶，也先人一步地开启了 AIoT 安全领域的深耕。众巨头集“人工智能 +物联网+大数据”等核心技术于一身，实现云云对接，多平台打通，为智能物联网赋能。
AIoT技术应用前景十分光明，其发展趋势主要包含以下方面。
多维异构传感器的普及。传感器也被称为“电子五官”，是整个 AIoT 设备信息采集的核心。目前全球传感器共有声、力、光、磁、气、温湿、RFID、生物等八大敏感门类 , 约 3.1 万种元器件类型 , 其中中国约有 2.2 万种。在这次新冠疫情检测领域就涉及到无接触测温仪、血压、血脂、血氧、脉象以及二氧化碳气体等 130 多种产品类型。基于MEMS 工艺技术的发展，可以把传感数据处理做在非常小的芯片上，这会加速廉价化、微小化。同时通过新材料运用 , 带来传感器革命 , 会涌现出不计其数的新型敏感元器件，可获取多维异构数据。
NB-IoT 将大行其道。具备前端边缘计算能力的 AIoT 使得小数据包和高带宽的无缝切换的回传应用成为可能，NB-IoT 将促使“从场景到算法，从算法到架构”的传统演变路径发生一次完美的兑变。
AIoT 芯片独领风骚。边缘端的 AI 推理需要大量的计算。拥有低能耗、低成本及并行计算方面优势的异构融合芯片，将促使算力大幅提升，为物联设备增加神经触突，是嵌入式物联和 AI 应用的绝佳硬件组合，将会引领智能物联设备的二次革命。
机器学习技术的快速迭代。在目前所有的主流神经网络模型（包括 AlexNet、GoogleNet、ResNet、VGG、Faster-RCNN、Yolo、SSD、FCN 和 SegNet）和层类型（包括卷积和去卷积、扩张、FC、池化和去池化、各种规范化层和激活函数、张量重塑、逐元素运算、RNN 和 LSTM 功能）之外，将快速迭代出更先进、更简单易用的新型神经网络和新型层。
如果对 AIoT 最容易产生价值的 B2B 应用场景仔细识别，市场颗粒度足够大、并能够远离碎片化，最容易产生价值的领域只有两个：自动驾驶和视觉物联网。
随着深度学习的成熟，将带动物联网与人工智能的剧烈化学反应，传统产业正加速向智能物联网转型。视觉物联是物联网未来最重要的数据入口之一， 智能物联时代下利用视觉数据的能力也将大幅提升，不仅可以增强还原三维信息的能力，还可以基于视觉大数据创造更大价值。智能物联网平台化的发展趋势也必将打破物联网行业“碎片化”的行业壁垒。
转自安防行业网