IOT 連結了虛擬與真實
軟體大多在虛擬世界中進行，但需要真實世界的數據與互動，而ＩＯＴ正是連結兩者之間的管道，讓彼此串連與互動。
什麼是AIoT？
人工智慧照亮IoT進化路，推動3大關鍵應用領域
由於人們日益習慣IoT裝置帶來的各種便利和個人化服務，以智慧型手機為例，人手一機急速產生大量數據，不只一般生活情境，同樣的狀況發生在物流、工業、農業、交通、教育與醫療??等等的不同場景。
這些普及於人類社會的「初代智慧家電」都屬於IoT設備裝置，其回傳的數據資料與成長中的使用者等比上升，來自各地的海量數據成為數位時代最有價值的產物之一。如何管理與分析大數據，並從中洞見趨勢、利用數據服務，是當前產業所關注的，人工智慧技術恰恰成為IoT的解決方案。
AIoT的三大關鍵技術
- 雲端數據與分析
雲端服務是傳統IoT生態不可或缺的一環，大致上可分為基礎設施、平台與軟體（IPS）三種服務模式。近來提供雲端服務的科技公司也著手積極整合數據資源、強化AI產品，顯示出AIoT產業的蓬勃擴張。
BI（商業智慧）與數據探勘一直都是企業發展所重視的面向，為了在瞬息萬變的數位時代得到更精細的市場投資回報率（ROI），雲端數據分析市場與AI之間，存在強烈的整合需求。
比如說電腦產業，以往是電腦上市後就有人會買，競爭激烈的今日，企業就必須用BI整合人工智慧的方法嗅出商機：分析影響收益的權重因素、從財報判斷需要重新配置投入的資源，或提出趨勢與發展計劃。
現實的案例像是，美國商用數據統計與分析公司SAS於今年3月宣布將投入10億美元投資人工智慧領域。再者，致力緊追Amazon與Microsoft雲端市場占比的Google砸26億美元收購以BI與數據分析平台聞名的科技公司Looker。
Google著名的機器學習等人工智慧技術在集結Looker強大的商業數據分析產品後，使得Google的雲端平台服務（PaaS）能提供特定行業更完整的分析解決方案。
Google Cloud Looker Google
另外，雖然受到市場質疑，客戶關係管理（CRM）雲端服務巨頭Salesforce也以驚人價格（157億美元）收購知名視覺化數據分析工具業者Tableau。
雲端產業接二連三的併購案可解讀為：全球大數據累積達到可觀規模，企業原初使用的各類BI與數據分析工具不足以應付現況，須結合人工智慧以掌握越趨海量的全球級數據，並加以利用轉化為收益。
- 嵌入式系統與感測器
嵌入式系統一般來說是針對某項特殊用途所客製化，綜合軟硬體所開發的封閉系統（例如導航用的GPS、小七的ibon、PDA的數位助理等）。傳統IoT控制操作，都是通過搭載嵌入式系統的感測器（sensor）來運作，也就是透過這些感測器收集資料。
當人工智慧技術微型化導入感測器，搭載AIoT的嵌入式裝置運算能力也需提升，如此一來，數據不一定得再回傳雲端做人工智慧分析，邊緣端就能進行基本運算，邊緣運算在整體架構的占比提升，裝置即使沒有連上全球網路也不怕。
以工業數位轉型來說，AIoT使得許多製造業「智慧工廠」的口號能夠更進一步的實現，生產設備與物料倉庫被IoT賦予了聯網功能，自動化生產與倉儲管理因為整合人工智慧後，運作更加完善多元。
舉例而言，智慧感測器的即時監控與回饋功能，不只適用於追蹤原物料的庫存，也能夠讓工廠的大型機械設備防範故障（數據分析後，積極預測下次故障時機），糾正、干預不當操作；也能藉由數據來深度學習自主運作。
普渡大學的研究團隊記錄了蜂鳥的關鍵動作，例如快速轉動180度，並將它們轉譯為仿生智械可以學習的電腦演算法。
普渡大學
除了應用於工業數位轉型以提升獲利，其他具體的應用像是搭載AIoT技術的仿生機械，美國普渡大學近來公開用3D列印打造相當真實蜂鳥大小與重量的蜂鳥機器人，該智械透過基於蜂鳥飛行動作編譯的演算法飛行，雖然沒有裝上影像感測器，卻能透過電子觸覺以及能夠分析觸摸數據的人工智慧演算，在黑暗中導航（或尋找倒塌建築物下的倖存者），即使看不到周圍環境也能繪製地圖。
用3D列印打造的仿蜂鳥智械，擁有雷射切割膜製而成的碳纖維機翼。
普渡大學
消費者日常生活方面，IoT穿戴裝置在銀髮族健康照護領域行之有年，經過AIoT升級的感測器，不但能有效關注老人健康狀態，及時指引老人復健運動、避免錯誤姿勢與動作；通過感測器與醫療體系的聯結，感測器能快速反應，在危急時通知救護人員，讓救援在黃金時限內完成。
人工智慧還能從裝置中的大量資料學習知識，在虛擬人類身體架構中推論，協助醫療決策，AIoT將使得智慧生活的願景逐步落實。5G與AIoT
隨著行動通訊技術推陳出新，我們知道近來炒得沸沸揚揚的5G（第五代行動通訊技術）一定比之前的快。5G簡單講就是4G的延伸，由於頻寬更大、覆蓋率更廣，速度最高可快過4G百倍以上，傳輸與接收點之間的延遲時間低於1毫秒。
5G低延遲特性更是促成AIoT普及的關鍵技術，以車聯網與自駕車為例，汽車上搭載不少數據感測器與攝影鏡頭，與IoT結合後，不只能監控車況，還能跟駕駛身上所有的穿戴裝置串聯，判斷駕駛生命徵象，比方是疲勞或睡著，大量數據資料透過5G上傳雲端進行人工智慧分析，就可以協助路況判斷與預防事故。
車聯網屬於攸關駕駛人與乘客性命的AIoT應用，在運作過程中無法容許任何延遲，為避免交通資訊的處理過程中，數據傳輸量不足或過慢所造成的風險，5G的兩點傳輸低延遲特性解決了這種問題。在不久的將來，5G設備普及後的聯網環境將帶動AIoT應用生態發展，AIoT屆時也將重塑我們的工作與生活。