1.2.2 AIoT的定义

传统的物联网实现了终端数据采集到云端数据处理的过程。通过大量传感器与其他终端设备采集来自环境的数据，再通过互联网将它们传输到云平台，然后通过互联网接收来自云平台的反馈。在传统物联网中，数据的计算与存储都在云平台，而智能物联网是以数据处理为中心，通过传感器与其他终端设备实现实时的数据采集，在终端设备、边缘节点或云平台通过数据挖掘或机器学习方法进行智能化处理与理解，最终形成一个智能化的物联网系统。与传统物联网的云端数据处理模式相比，在智能物联网中，从云平台、边缘节点到终端设备都能够参与到感知、学习与决策的过程中。

图1-2 AIoT形成与发展过程

在AIoT技术发展与完善的过程中，关于AIoT的代表性定义主要有以下几种，它们的研究背景与出发点各有不同。

• 维基百科的定义：AIoT是将人工智能技术与物联网基础设施结合，以实现更高效的物联网运营，改善人机交互，提高数据管理与分析能力。

• 2020年《中国智能物联网白皮书》中的定义：AIoT是人工智能与物联网的协同应用，它通过物联网系统中的传感器实现实时信息采集，在终端、边缘或云中实现智能数据分析，最终形成一个智能化的生态体系。

• 2023年西北工业大学研究人员在发表于《计算机学报》的论文中定义：AIoT是通过人工智能、边缘计算、物联网等技术的深度融合，赋能感知、通信、计算、应用等路径实现万物智联，呈现泛在智能感知、云边端协同计算、分布式机器学习、人机物融合等新特征，具有更高灵活性、自组织性、自适应性、持续演化的IoT系统。

智能物联网是人工智能与物联网技术相互融合的产物。随着物联网终端设备的广泛应用与普及，由终端设备生成的数据量呈爆炸式增长趋势，人工智能技术有助于物联网实现智能感知与互联，提升感知与连接的广度、深度及有效性。人工智能还能为物联网中数据的智能分析与处理提供支持，为物联网应用的效能提升与自主优化赋能，为用户提供更加个性化与智能化的体验，这就是所谓的“AI for IoT”。物联网应用的普及为人工智能提供了海量的数据，也为人工智能的应用落地提供了需求。随着智能芯片、感知设备的持续发展与小型化，终端设备具有越来越强的智能数据处理能力，异构智能体的协作感知计算为人工智能赋予了新特点，这就是所谓的“IoT for AI”。

通过以上的讨论，我们对AIoT的内涵有以下几点新的认识：

• AIoT并不是一种新的物联网，它是物联网与智能技术成熟应用、交叉融合的必然产物，标志着物联网技术、应用与产业进入了一个新的发展阶段。

• AIoT推进了“物联网+云计算+边缘计算+5G+大数据+智能决策+智能控制+区块链”等新技术与各行各业、社会的各个层面的深度融合与集成创新。

• AIoT的核心是智能技术的应用，研究目标是使物联网最终达到“感知智能、认知智能与控制智能”的境界。