人工智能（AI）和物联网（IoT）的加速融合引发了人们对物联网人工智能（AIoT）的兴趣。
这篇文章涵盖了所有你需要知道的关于人工智能的基本知识。我们将讨论新兴技术如何推动破坏性应用程序、软件、传感器和系统的开发。
我们将特别介绍以下内容：
- 什么是人工智能（AIoT）
- 人工智能与物联网概念的结合与区别
- 分布式计算和边缘智能
- AIoT的优点和用例
- 普遍的AIoT应用程序
什么是AIoT？
AIoT代表物体的人工智能；它将物联网（IoT）的连通性与从人工智能（AI）获得的数据驱动知识相结合。这项新兴技术基于人工智能在物联网基础设施中的集成。
通过将物联网与人工智能相结合，分布式节点收集的数据可以通过应用机器学习和深度学习等人工智能技术加以利用。因此，机器学习功能更接近数据源。这一概念被称为边缘AI或边缘智能，它允许更高的可扩展性、健壮性和效率。
人工智能与物联网概念的结合与区别
为了理解将人工智能和物联网相结合的必要性，我们首先需要了解这两个概念的优势。
人工智能，简称AI，是计算机科学的一个领域，研究开发能够模拟人类智能的智能系统。简单地说，人工智能旨在使计算机再现人类的感知、推理、理解等能力。因此，高标准性人工智能能力是广泛行业智能系统的基础，以提高效率并开发新产品和服务。
另一方面，物联网（IoT）是一个由连接的对象或设备组成的系统，可以借助嵌入其中的软件或传感器实时收集和传输数据。物联网的应用有助于在跨行业的广泛任务中实现高水平的自动化。物联网设备通过传感器或用户输入创建大量数据。
这两个概念（人工智能、物联网）的结合侧重于使用人工智能能力来处理物联网系统生成和收集的数据。因此，人工智能系统中的机器学习模型与物联网的连通性和数据传输能力相结合。换句话说，随着人工智能在物联网系统中的应用，它们的功能不仅限于收集和传输信息，而是实际理解和分析数据。
边缘计算AIoT
近年来，边缘计算范式得到了广泛的应用。它是物联网（IoT）、5G和人工智能等许多未来技术的关键推动者。因此，边缘计算是AIoT的主要驱动因素；它将数据处理从云转移到网络边缘。
边缘计算支持的AIOT
边缘计算的概念促进了分布式系统设计，使设备上的数据处理高效、可扩展、健壮，并适用于低延迟用例。最初，机器学习和深度学习仅限于云，主要是因为处理ML任务所需的高计算资源的可用性和可扩展性。
通过开发边缘智能的新范式，可以在网络边缘有效支持新兴的计算密集型和资源要求高的AIoT应用。因此，边缘计算对于实现智能物联网应用所需的快速处理能力和低延迟至关重要。
使用AIoT设备的设备上机器学习
硬件和机器学习的最新进展加速了数十亿互联、智能和自适应设备在健康、环境控制、物流、运输和农业等关键基础设施中的部署。将人工智能处理从云转移到分布式连接边缘设备提供了一种解决方案，可以克服基于云的人工智能应用程序的瓶颈、延迟和隐私问题。
与传统的低功耗物联网设备相比，AIoT要求边缘设备具有足够的计算资源来执行设备上的机器学习任务。然而，边缘设备的资源容量和功率预算自然是有限的。因此，AIoT应用程序基于优化挑战来平衡
（1） 硬件成本和性能
（2） 优化的人工智能模型和应用程序设计。
这就是为什么最近的趋势关注人工智能模型优化，以最小化模型大小并找到提高模型效率的方法的原因。人工智能模型压缩用于在边缘实现低延迟和节能的模型推理。更小、更高效的“轻量级”ML模型可以在低功耗设备上运行，如手机、SoC或嵌入式计算机。流行的例子是设备ML模型版本TensorFlow Lite或轻量级OpenPose。
设备上的嵌入式机器学习将AIoT设备转换为能够独立处理数据的智能系统。不同领域的技术进步使人工智能技术的有效应用成为可能。AIoT系统新获得的灵活性和可扩展性允许构建以前不可能实现的真实应用程序。
人工智能与物联网结合的好处
人工智能使人工智能能够跨行业应用，比传统方法更有效地解决实际业务问题。将人工智能与物联网结合有几个好处，最重要的是提高效率和降低成本。
提高运营效率
AIoT使企业能够达到最佳的运营效率水平。AIoT驱动的机器能够通过应用机器学习方法生成和分析数据并识别模式。这使it能够快速提供操作见解，检测和修复问题，并提高手动过程的自动化程度。因此，在重复性任务上执行的人工智能能力使公司能够用更少的劳动力提供更好的服务。
例如，基于视觉的质量检查的自动化以及在工业自动化中使用摄像机进行质量控制。各种应用旨在跟踪并确保遵守指南和法规（例如，检测个人防护设备，如口罩、头盔、背心或手套）。
使实时监控更容易
对系统的实时监控可以帮助节省时间并减少昂贵的业务中断。它涉及系统的持续监督，以检测异常，并根据异常做出预测或决策。这也不需要任何人为干预，实现更快、更客观的结果。例如，在石油和天然气中使用工业人工智能物联网，例如用于远程泄漏检测的摄像机。
降低运营成本
智能AIoT设备和系统在降低运营成本方面发挥着至关重要的作用。智能系统的开发允许更高的资源效率。例如，智能建筑应用程序可根据占用情况（人员在场）调整光线和温度控制。
AIoT设备在智能工厂的预防性维护和机械分析中起着至关重要的作用。在这里，传感器和摄像机识别并监控机器部件的状况，以避免故障和昂贵的业务中断（智能工厂应用）。
有助于风险管理
风险管理对于跨行业的组织来说很重要。分布式智能系统能够预测未来的风险，甚至采取预防措施。示例包括水位分析、员工安全分析或公共场所人群分析。在AIoT系统的帮助下，组织可以在准备和处理未来可能的风险方面领先一步。最近，保险公司开始使用此类应用程序来管理机器和整个工厂的保险风险。
AIoT应用
人工智能与物联网的集成是将软件和硬件结合在一起的高度可扩展和高效的智能系统的基础。因此，AIoT使开发和维护大规模深度学习系统成为可能。采用AIoT是一种新兴的技术趋势，涉及物流、农业、医疗保健、制造业、石油和天然气、零售和服务等广泛行业。工业物联网（IIoT）中的特定应用利用了智能传感、机器视觉或预测性维护中的人工智能能力。在下面，我们将描述一些最流行的AIoT用例。
自动化车辆
自动驾驶汽车能够在没有任何人为干预的情况下安全地从一个点行驶到另一个点。这是由一系列先进技术实现的，其核心是AIoT。特斯拉的汽车就是一个很好的例子，说明人工智能和物联网的结合可以彻底改变汽车行业。它们使用传感器、小工具、摄像头和一系列先进技术，共同确保安全自动驾驶。
自动驾驶汽车的计算机可以实时收集和分析来自多个来源的信息，以做出最准确的驾驶决策。因此，自动驾驶汽车是边缘人工智能的主要示例；分布式计算机通过云连接，在不卸载数据的情况下（在设备上）处理视觉效果。
视频监控
人工智能和物联网的结合使视频监控和安全更加智能。对于传统的视频管理系统（VMS），操作员需要观看多个视频源。因此，手动操作的安全视频系统依赖于主观判断、有限的注意力和不一致的反应时间。
AIoT将机器学习算法与摄像机的视频馈送相结合，以实时分析数据、检测对象、识别人和自动识别事件。智能视频监控通常应用于零售业。例如，美国超市巨头沃尔玛在结账时使用图像识别摄像头来检测盗窃。其他典型的深度学习安全应用包括武器检测或带有虚拟围栏的入侵事件检测。
监控流量
基于AIoT的传感器和设备广泛用于智能城市中的实时交通分析。此类人工智能系统包括智能无人机，用于评估拥堵程度并进行人群分析。在交通领域，基于计算机视觉的AIoT系统可以自动识别事故、交通违规、停车等。
制造和生产
AIoT系统在工业物联网IIoT中非常流行。在制造业中，此类智能系统用于实时监测机械和检测缺陷零件。用于质量控制的传统机器视觉系统正日益被现代深度学习应用所取代。通过使用人工智能模型分析廉价摄像机的实时视频馈送，训练深度神经网络来实时检测缺陷零件。
智能建筑
物联网传感器和摄像机通常用于为智能建筑应用提供动力，例如，实时检测房间占用情况。此类系统用于员工安全和安保。
下一步是什么
AIoT结合了人工智能和物联网的力量和效率，使其适合解决分布式智能系统的特定问题。从零售业到制造业、医疗保健、安全、石油天然气、银行业和保险业，转向AIoT供电解决方案的行业数量正在快速增长。在所有可能的情况下，这些技术都将在不久的将来进一步发展
