前言

我看了不少关于AIOT的报道，但是都没有讲清楚AI如何赋能IOT，或者到底怎么才算是一个AIOT。

AIOT的定义

百度百科上对AIOT的定义是：

AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）。 [1] AIoT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，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。

另外一种比较常见的说法是：

AIOT并不是一种一种新的技术，而是一种新的IOT形态。所以也有人认为AIoT 是人工智能（AI）与物联网（IoT）在实际落地应用中的结合，是万物互联到万物智联的过渡。

无论哪一种说法，都在验证AIOT是AI和IOT的结合，要实现的都是万物智联而不再是万物互联。目前业内普遍认为AIOT有两种形态，一种是以小米为代表的智能家居和以特斯联为代表的城市级智能物联网生态平台。

那么AI的定义是什么，下面是百度百科的定义

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

AI通俗解释，可以像人一样能听、听说、能看、能懂、能想，有知觉。那么AI产品有哪些，能听懂你说的智能音箱、能够理解文字的聊天机器人。

这里面能说和能听很早就已经实现了，比如地图导航、电话客服（三大运营商）还有一些TTS软件。

至于能懂这个是非常困难的，这部分主要是指NLP（甚至特指里面的NLU）。这部分没有特定的产品，基本融入到了智能音箱、机器人等产品中，作为其中的主要功能。

能看的产品目前主要是计算机视觉领域，比如OCR识别、生物特征识别（人脸、虹膜、指纹等）、体感识别等等。

能想比理解更为困难，这一点并非是指人类的思考，可能是超人类的思考。目前有一些基于统计学的突破，比如写新闻、写评论等等。

AI与IOT的组合

那如何将AI融入到IOT中呢，常见的做法是组合法，比如AI和音箱组合变成了智能音箱；AI和摄像头结合，变成了人脸摄像头等等

那么AI与4层物联网模型组合会产生哪些火花呢

组合	火花	说明
AI+感知层	人脸摄像头、智能音箱
AI+网络层	AI网关（支持边缘计算）
AI+平台层	支持AI的SaaS和PaaS
AI+应用层	AI推荐

如果是AI赋能物联网，那么按照物联网的4层模型与AI进行组合，可以看到有AI+感知层、AI+传输层、AI+平台层、AI+应用层。由于传输层是负责数据传输，故本文不讨论AI和传输层的结合。

AI+感知层

AI与感知层的结合是最为密切的，感知层很重要的一部分是传感器，代表的是人类的眼睛、鼻子、耳朵、嘴、皮肤（触觉）、舌（味觉）；感知层中另外一部分是执行器，代表的是人脸的四肢。

AI与传感器结合后产生的产品是非常多的，比如最近异常火爆的智能音箱就是AI与喇叭、麦克风结合。

AI+平台层

在这里弃用平台层中的AEP、DMP、CMP和BIP，这里的平台层单指云平台（云计算）。云平台汇集了通过网络层传输来的感知层信息，经过分析处理后，将结果、指令通过网络层再传递到相应的感知层设备。

结合云平台，普通的摄像头、音箱都能够成为人脸摄像头和智能音箱。

AI在平台层的另外一个重要作用是数据分析，尤其是大数据的分析。众所周知，IOT的数量据是非常庞大的。比如IOT农业中的某个温湿度传感器，一年下来的数据量可能高达T级别。

AI和平台层的结合，一方面能够给非智能设备赋能（赋予AI能力），一方面将数据进行处理在提供给用户做决策的同时还能完成自我学习。

AI+应用层

AI应用是非常多的，以手机上的应用为例：

相机类：表情相机、美颜相机、AI场景识别
翻译类：有道翻译、微软翻译、科大讯飞翻译
识物类：形色（识别花草树木果蔬）、扫描全能王（名片、证件、文字）
聊天类：图灵机器人、小爱、小艺等等
助手：siri、Cortana、小爱等等
推荐：视频、音乐、电商、资讯类APP中的一个应用，这个功能几乎快成为标配
客服：一般指客服机器人，现在客服机器人也能与微信结合
直播：这里面融合了美颜、推荐，此外还兼具过滤涉黄、暴恐、低俗等不良内容
反黄：聊天、社交、内容类软件比较注重反黄类容的监控
舆情监控：这个是结合AI和大数据，能够发现现在的热点新闻和敏感事件

尽管上面这些大部分与IOT没有什么关系。不过考虑到手机是大部分运行AIOT应用的载体且手机上有麦克风、喇叭、摄像头等传感器，故还是可以在应用上做一些AI的事情。

目前AIOT应用的基础功能是监控，比如用户可以了解家中各传感器、执行器的状态，并且执行一些特定的场景。另外一个功能是提供可视化的数据，这些数据可以用于用户做决策（比如能源消耗情况和相关建议）。

除监控和提供数据外，AIOT应用还可以做更多有意思的事情。以手机上的AIOT应用为例，手机上有麦克风和摄像头，可以实现与摄像头、音箱相关的功能。比如某个智能音箱应用发现操作人由男主人换成了女主人，并且女主人正在选择内容，那么此时智能应用可以根据女主人的爱好将相关内容调取出来；或者当智能音箱发现由大人切换到小孩时，应该自动过滤相关内容。

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