AIoT智能物联网平台是结合了人工智能（AI）和物联网（IoT）技术的平台。它旨在通过物联网技术产生和收集来自不同维度的海量数据，并存储在云端和边缘端，然后通过大数据分析和更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。
AIoT平台的核心是AI和IoT的融合，利用AI技术提升物联网系统的智能化水平。具体来说，AIoT平台能够实现智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互融互通，进一步推动万物互联的进程。
AIoT技术架构
（架构师Rootrl）
随着人工智能(AI)和物联网(IoT)的快速发展，AIoT平台已成为推动产业创新和智能化的重要驱动力。AIoT平台的技术架构从下到上可分为边缘层、传输层、基础设施层、中台层和应用层。本文将详细解析AIoT架构中每一层的作用和重要性。
边缘层
边缘层是AIoT平台的最底层，主要负责收集和处理来自各种物联网设备的数据。这些设备可能包括传感器、摄像头、麦克风等，它们在边缘层通过协议和标准进行互联互通。边缘层还负责执行一些实时决策和数据处理任务，例如过滤噪音、压缩数据等。
传输层
传输层负责将边缘层处理后的数据安全、稳定地传输到云端或数据中心。这一层主要解决的是如何高效地将大量数据传输到云端，同时保证数据的完整性和安全性。传输层还支持多种网络协议和通信标准，以便适应不同设备和环境的需求。
基础设施层
物联网平台基础设施层属于IaaS层，这一层提供了基本的计算、存储和网络资源，为上层的应用提供可靠的基础支撑。在IaaS层中，Kubernetes容器云集群是其中的重要组成部分。Kubernetes是一个开源的容器编排系统，它可以自动部署、扩展和管理容器化应用程序。在物联网平台中，Kubernetes容器云集群可以用于运行和管理各种物联网相关的应用和数据服务。通过Kubernetes，可以实现对多个容器节点的管理和调度，使得物联网平台可以更加高效地处理海量的数据和实时流式数据。
中台层
中台层是AIoT平台的核心，它包含了各种为物联网和人工智能应用提供服务的组件。其中，机器学习引擎是中台层的重要组成部分，它提供了强大的AI处理能力，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。中台层还负责数据的共享和协同，不同的应用可以通过中台层共享数据和资源，提高整个平台的效率和性能。
应用层
应用层是AIoT平台的最高层，也是最接近用户的一层。应用层包含了各种为特定场景设计的智能应用，例如智能家居、智能制造、智慧城市等。这些应用利用中台层的AI处理能力和基础设施层的海量数据，为用户提供智能化的服务和解决方案。应用层还需要支持多种终端设备，包括手机、电脑、智能家居设备等，以便用户可以通过不同的方式与AIoT平台进行交互。
星球君：AIoT平台的技术架构涵盖了从边缘层到应用层的各个层面，每一层都有其特定的功能和重要性。通过这种分层架构，AIoT平台能够实现数据的全面采集、实时传输、智能处理和应用开发，从而为各个行业和领域提供智能化的解决方案和服务。随着技术的不断发展和进步，AIoT平台将会在更多的领域得到广泛应用和推广，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
