AIot解决方案

第一步建立AIoT业务模型建立和确认业务模式是开发新型智能互连产品的第一步业务模型中包含四种基本元素Who,What,How和ValueWho谁是目标客户What顾客可以得到哪些价值主张How如何构成交付价值定位的价值链Value价值是怎样创造的当以上4个基本要素由旧制度向新制度的转变时，就产生了新的商业模式因为AIoT包含了商业模式的革新，因此映射到不同的资产类别，可能会有不同的变化，如资产共享模型，包括出售产品出售服务按使用费等等在建立AIoT商业模式时，这个框架提供了一张研究潜在模式的地图并对利益相关方进行价值网络模型AIoT情况例如，宁夏一家特别传统的铸造厂，将经营模式由零售变为团购本

AIoT是一种AIIoT，它是人工智能AI和IoTIoT在实际应用中的落地融合物联网采集底层数据，人工智能技术处理，对数据进行分析，实现相应的功能，两者互相促进AIoT是一种新型的IoT应用形式，它是基于数百万个低成本小规模低功耗的设备，实现资产流程系统等的智能跟踪识别监控和管理，极大地提高了社会的信息化程度和运行效率AIoT主要分为四层感知层传输层平台层和应用层1感知层是AIoT的基本组成部分，包括RFID传感器照相机车载雷达AI算法等，主要用于信息获取2传输层是AIoT进行信息传输的网络通道，主要包括局域网低功耗WAN无线通信3平台层是各种信息汇集处理的云平台，包括底层支持平台连接管理平台

AIoT是一种新兴词汇，AIIoT,AIoT的最终目标是实现万物智联这就是说，不仅要将所有设备连接在一起，而且要赋予其智能大脑，真正实现万物智联，发挥IoT的巨大潜力和价值AI技术是实现这一目标的必要条件，通过分析处理历史数据和实时数据，AI能更精确地预测设备及使用者的行为，使设备更加智能化，从而提高产品效率，丰富用户体验首先我们从AIoT的产业链出发，以宏观的角度对AIoT产业整体进行了宏观认识AIoT产业链主要由以下几部分组成上游硬件芯片厂商通讯模块等软件AI技术，IoT技术中游操作系统，应用程序，云服务下游通道线上线下通过上面的图表我们可以大致了解AIoT行业的整体情况，是一个软硬通吃，

多年来，物联网一直在大声疾呼，但最终在家中安装了联网的模块，与传统的传统式设备相比，只有一个好处是可以在APP上远程控制设备，也可以定时触发设备根据公式新经验-旧经验-替代成本就能计算出新产品的价值，IOT设备的体验提升只增加了云人工控制，而且体验提升非常有限，因此一直不温不火AIIOT的智联网AIOT在2018年开始兴起，其核心是能够使用大量传感设备，综合语音视觉动作温度等数据，实现IOT设备的全自然化人机交互在AIOT启动之初，智能音箱是典型的代表，2018年出货量达到2200万台，智能音箱显示出IOT是语音交互，但智能音箱一阵风刮过后，AIOT后部的AIOT又将如何呢作者从产品的角度触发

随着AIoT应用端多场景需求的爆发及平台层生态的逐步完善，智能硬件连接数进一步增加，同时实现了智能化程度的进一步提高，物联网无线通信芯片作为数据互连和交互的核心硬件，需求将进一步增长采用短距离无线通信技术Wi-Fi蓝牙等，将物联网无线通信芯片连接到局域网上，在局域网上传送数据，有效地实现了物理设备和虚拟信息网络的无线连接由于物联网具有广泛的应用范围和复杂的场景，因此需要在集成功耗数据处理速度等多个方面具有很高的要求iTunes无线通讯芯片厂商通常选择Wi-Fi或蓝牙等作为产品开发的技术路径当前对智能家居智能支付终端的需求进一步爆发，而可穿戴设备数量的不断增加，将为物联网无线通讯芯片的发展提供强

伴随着AI大数据物联网云计算等技术逐渐渗透到各种应用场景，科技赋能下的行业变革，在政务服务智慧警务智慧医疗智慧教育云计算等领域，正在逐步渗透到各种应用场景中而且这些细分行业的不断完善，昭示着智慧城市建设日新月异科技的发展推动了城市的发展，但是这并非一个简单的过程同时，各方面参与者在马不停蹄地发力时，也需要静下心来梳理思路，以减少走弯路最近，笔者参加了智慧城市与AIoT技术融合为主题的一次论坛，就如何在智慧城市中实现AIoT技术的落地应用进行了相关探讨从2017年开始，AIoT一词就开始频繁刷屏，成为物联网行业的热门词汇AIoT即AIIoT，是指人工智能技术和物联网在实际应用中的落地融合目前，已

IoTAI是一个既新鲜又古老的话题，两者结合会带来全新的价值最近一段时间，伴随着AI技术的不断成熟，IoT的很多场景都在探索AI的落地据观察，AI在IoT领域的落地有如下三个驱动力首先，是AI技术的快速发展不管是PaddlePaddleTensorFlow的技术框架，还是在物联网领域机器学习的核心算法，这些相关技术都在快速发展同时，各大公司也都纷纷加大对AI的投入和布局其次，边缘计算的发展，给AI落地增加了非常强的入口云端和边缘端的互动越来越紧密，很多计算和AI推断多发生在边缘侧，越来越多的AI落地场景需要云和端的紧密配合第三，物联网的核心场景对AI有强需求举几个例子比如在离散制造业中对生产设