据高德纳预测，到2022年超过80%的物联网项目将包含人工智能解决方案，而2017年这个比例仅为10%。顾名思义，智能物联网（Artificial Intelligence ofThings，AIoT）是人工智能（AI）和物联网（IoT）的融合应用。人工智能为物联网赋能，通过机器学习将物联网数据转化为有价值信息，并据此优化决策流程，使设备更加智能，改善人机交互体验。同时，物联网也通过万物互联和数据交换为人工智能提供源源不断的数据，使人工智能有用武之地。
AIoT的愿景是创建一个智能的设备网络，通过在设备端部署人工智能解决方案，使其能够在设备侧收集和分析数据，并将这些数据转化为设备本地的见解和行动，从而提升设备的智能化程度和快速响应能力。同时，通过在边缘端进行原始数据处理，可以显著减少发送到企业数据中心的数据量，从而减轻带宽使用和分析负担。
AIoT将使响应式人机协作以及设备与设备之间的协作成为可能。想象一下，在未来的工厂中，机器人和AGV配送车等自动在车间中穿梭，它们能感知周围的环境和相互之间的存在，通过相互之间的协作共同完成生产装配任务，在问题发生前能及时做出响应，确保人员和现场安全。
AIoT的发展和应用主要取决于两个关键技术，即AIoT芯片和机器学习。AIoT芯片是指既支持跨设备应用，又能满足人工智能算力要求的专用芯片，其特点是高运算能力、低功耗、可编程。AIoT芯片需要从物联网的应用场景出发，设计定制化的芯片架构，才能在大幅提升性能的同时降低功耗和成本，将直接影响AIoT的大规模应用。而机器学习作为人工智能的一个子集，能够主动使用各种性能参数和运行状态数据来创建更智能的数据分析和预测模型，是人工智能在制造业的最重要应用。机器学习的优势是从大量的数据中找到问题的相关性，从而发现设备的故障模式，提前预测设备故障。随着设备的持续运行和数据量的持续积累，机器学习能够不断优化分析预测模型，从而使设备变得越来越智能。