2018年，云端大厂最先嗅到了AIoT商机，争相推出自己的AIoT服务，从原先封闭测试，到发展成熟可以商用的AIoT产品，2019年企业将有更多新选择。
AIoT并不是新技术，而是一种新的IoT应用形态，来与传统IoT应用做区别，从名称来看，AIoT是AI加上IoT的缩写，它与以往多以云端为主的AI应用不同，因为是就近在IoT装置上执行AI或机器学习(ML)运算工作，能直接套用IoT感测器串流资料用于ML模型推论，资料不用再传云，即使没有网络也不怕。
AIoT强调在这些配备有感测器的各种IoT装置上执行物联网AI应用，如自驾车、影像辨识摄影机与水电表等。
对企业来说，过去想要在IoT装置跑AI或ML推论，不是一件容易的事，但是云端技术成熟，加上运算力更强的加速硬体的出现，让其得以实现，现在IoT装置上不仅能执行更复杂的AI或ML推论，甚至还可以在更小型的IoT装置上执行，即使是记忆体容量只有128MB大小的Raspberry Pi也能使用。
下面小编用两个企业应用实例带大家感受一下其价值：
企业应用实例1：洛克威尔自动化工厂靠摄影机现场作出AI预判
美国洛克威尔自动化公司利用摄影机获取到的影像画面，直接搭配机器学习模型现场作预判，快速检测出异常的问题油管设备，及早报修。一旦摄影机侦测到异常情况时，只须向云端发送警告，而不需要将整段监视影片全部上传云，有效减少网络频宽成本。
企业应用实例2：AIoT随身带，日本东京停车场将AI带进穿戴装置加快检修
日本东京的一家立体停车场，2018年开始试用AIoT技术，搭配穿戴装置，来帮助他们改善停车厂设施维护。因为该AIoT设备可以跟著作业员一起移动，而且不需要联网就能用，所以即使到了没有网络的地方也不怕。
利用AIoT技术搭配穿戴装置，来帮助他们改善停车场设施维护，甚至是加快检修。该公司在作业员身上配备一台可携式迷你电脑，头上还搭配类似Google Glass眼镜装置来进行现场的工作。
作业员进到停车场后，头上的眼镜会自动将获取到的影像画面回传至操作员腰上的AIoT设备，并直接从设备上进行预判后，再将判读结果显示在眼镜上。透过影像辨识的结果，维护人员马上就能知道哪些零件需要更换，不需要像以前再爬上爬下，作业也更安全。因为该AIoT设备是直接配备在人员身上，可以跟着一起移动，而且不需要联网就能进行AI预判，所以即使到了没有网络的地方也没关系。这不仅明显减少了人为出错的情况，更大幅缩短作业的时间。而以往维护工作，需要经验丰富维修人员靠着长年的经验来判断，而现在即使是小白也能够很快上手。
结语
根据市调机构最新预测，未来4年内，物联网AI芯片出货量将连年攀升，在2023年一举突破8成，这意味着，以后每5个IoT装置，就有4个会是具备AI运算处理能力的AIoT装置。企业想要让IoT装置或设备就近结合机器学习将变得更简单，也将使得这些装置变更聪明，以用来开发各种不同物联网AI新应用。
