人工智能（AI）与物联网（IoT）的结合创造出了智能装置，这些智能装置能够自行学习、分析并做出决策，为人类带来更加便利的生活，例如：自动驾驶、智能穿戴装置等，可以应用于各种产业。
本篇文章将会简单说明什么是AIoT？它所需要的「关键技术」有哪些？以及AIoT 能带来哪些好处？
AIoT 是什么？
AIoT 英文全称为「Artificial Intelligence of Things」，中文称为「人工智能物联网」，顾名思义就是将人工智能（Artificial Intelligence，AI）与物联网（Internet of Things，IoT）这两种技术相互结合。
在AIoT的技术中，人工智能（AI）与物联网（IoT）的关系就如同人体的大脑与感官，利用感官搜集周遭的资讯再传达至大脑来做出反应。因此，人工智能（AI）与物联网（IoT）的结合便能达到更高的效率，可以强化数据管理和分析，同时改善人类与机器的互动。
AIoT 常见的技术与设备
(1) 嵌入式系统与感测器
传统IoT 的数据搜集方式大多都是利用搭载嵌入式系统的感测器，在搜集到数据后通过网络上传至云端进行运算。
目前的嵌入式系统逐渐走向微型化、智能化并导入至感测器，当嵌入式装置也被赋予AI 的能力，便能交由感测器进行即时处理，感测器所接收到的数据不一定要回传至云端进行运算，而是在边缘节点就能进行即时处理，这也就是所谓的「边缘运算（Edge Computing）」，即使是在没有网络的地方也没有问题。
(2) 云端运算与分析
云端服务是传统IoT中不可或缺的要角，可区分为「基础设施」、「平台」与「软体」三种服务模式。
随着感测器的增加，搜集的数据量也越来越大，原先使用的数据分析工具已逐渐不堪应付数据增长的速度，且人力资源有限，因此与AI之间就产生了强烈的整合需求，借助AI的力量，就能够将不断累积的大数据再加以利用、分析并转化发挥出最大收益。
而要在大数据中快速获得运算结果，通常需要使用工作站或伺服器这类专门处理高工作负载的电脑，才能够支援高速运算所需的效能。
(3) 5G 通讯技术
「高速率」、「大连接」与「低延迟」是5G 的三大特性，其中的「低延迟」更是促成AIoT 普及的关键之一，指的是数据的接收端能够立即收到传输端的请求并即时做出反应。
AIoT 可为企业带来的好处
(1) 提升运作效率
AIoT 可以分析出人类肉眼所无法发现的即时运作模式，并可以将此模式设定为运作条件，即可协助进行最佳化的生产流程并改善，进而提高工作效率。
(2) 改善风险管理
AIoT 可以做到预测性的分析，并主动安排维护的时程来避免设备发生异常或故障，进而提高安全性也能降低因为设备停机所造成的损失。
(3) 改善客户体验
AIoT 具备从数据中学习、分析并做出决策的能力，而且能够根据数据量的累积不断进化，以便更全面地分析出客户的需求，能够提供个人化、客制化的服务，大幅提升客户满意度。
() 降低营运成本
随着AIoT 将数据分析、运算逐渐带往边缘处理，能够减少传输到云端的数据量，也减轻了网络负载，能够降低与云端服务或云端连接的相关成本。
目前AIoT 所面临的两大考验
(1) 完善的通信安全机制
随着万物皆可联网的时代来临，通信安全的挑战也日益升高，AIoT 的数据处理流程大致可分为搜集、传输、运算与决策等，一旦数据透过网络传输无论是感测端、装置端或是应用端，都会产生通信安全的风险，而IT的首要目标就是要保护数据安全，让数据时刻保持机密性、完整性与可用性。
(2) 稳定的网络连线
也因万物皆联网，同时也变得更加依赖网络，虽然说AIoT 执行边缘运算可不必将所有数据上传云端，但在数据保存、云端运算等部分仍然需要倚靠网络，因此如何保持网络的稳定性，不让停电导致整套系统停止运作，也是执行AIoT 时需重视的课题。
AIoT 常见问题
(1) AIoT与IoT有什么差别？
近年来IoT已经广为人知，后来又衍伸出AIOT与IIOT 等字词，它们有什么差别呢？
过往IoT技术扮演了重要的基础感测角色，透过将搜集到的数据上传至云端进行分析、运算或共享，并提供可靠的洞察通信来协助制定行动与决策。
AIoT并非一种全新的技术，而是将AI与IoT这两种成熟的技术相结合，属于一种新的IoT 应用型态，透过AI的机器学习、深度学习及认知能力来强化IoT，也能执行边缘运算，让数据无须上云也能即时响应，让设备从「自动化」逐渐转变为「智能化」。
(2) AIoT与IIoT有什么差别？
我们可以把工业物联网（IIoT）看作是物联网（IoT）的一个分类，指的是将物联网应用在「工业领域」上，范围涉及「生产制造」与「能源管理」，透过生产机械上的感测器以网络连接至电脑的工业应用程序，而这样的技术仅是实现工业4.0 的基础，有助于下一阶段提升生产力及加快生产效率的进行。
而人工智慧物联网（AIoT）属于工业4.0的核心技术之一，在物联网（IoT）的技术基础上再加上一项人工智慧（AI）的技术来增强物联网的装置，例如：机器学习（Machine learning），能够将搜集到的资料做进一步的分析来进行生产流程的改善或是预防性的维修。
