“物联网”、“边缘计算”、“人工智能”等流行词汇流传已久。这些词随处可见，但每个人对这些名词背后的理解和定义可能都不一样，甚至会混淆。
很多人在理解这些术语的内容时，往往会夸大其背后的技术含量，让概念飙升。我们认为，这些术语背后的真正价值在于通过智慧城市和其他嵌入式概念的例子来展示如何连接不同的技术。然而，在现实生活中解释人工智能可能会很复杂，因为它是一个由许多相互关联的组件组成的系统，而不仅仅是加载了智能软件的设备。
因此，在解释这些术语之前，我们有必要完整地定义一下与本文相关的术语：
物联网(IoT)。
物联网已经广泛应用于各个领域，各行各业对其定义也达成了一定共识。一般指通过网络(通常是互联网)互联的“物”。这里的“物”严格来说并不是指单个的电子设备，还包括衣服(比如可穿戴电子产品)，甚至包括佩戴心律调节器和类似设备的人。所以基本上每个芯片在网络中传输数据的应用模式都可以看作是物联网的应用范畴。
物联网最初的概念是需要把数据送到云端进行处理和分析。然而，随着互联设备越来越多，很多应用都遇到了一个问题，那就是大量的往返传输会导致数据延迟。因此，为了解决云计算对物联网未来发展的限制，边缘计算成为支撑物联网不断普及的重要技术之一。通过分析边缘的数据，设备可以确定哪些内容需要发送到云，哪些内容可以过滤掉。简单来说，边缘运算是指将计算力从中心位置移到边缘，这样会大大增加系统运行效率。
人工智能
严格来说，我们目前使用的人工智能还在“狭义人工智能”的概念之内，狭义人工智能是指一个程序或系统可以在没有任何直接人工输入的情况下执行一组特定的任务，比如利用机器学习实现文本、图片和语音识别技术。通过人工智能，它处理成千上万(甚至数百万)不同的数据，并学习如何区分不同的输入。
智能物联网(AIoT)
智能物联网，顾名思义，是人工智能与物联网技术相结合而形成的。这可以被视为将人工智能移动到边缘，允许更大的计算范围发生在物联网设备所在的地方。你可以想象一个运行面部识别的监控系统。与其把数据发送到云端分析造成延迟，不如把数据换到本地的人工智能设备上直接分析。
这些技术术语的概念和定义看似深奥，其实在工业环境中应用广泛。在4月18日举行的AIoT研讨会中，丁一国际正在讲解物联网和人工智能的概念，并进一步讲解它们目前在真实场景中的应用，提供了很多智能物联网的成功案例：
无人机交通监控
随着我国城市道路的不断发展，交通拥堵问题越来越严重。因此，利用实时数据监测和改变交通流量，可以显著提高效率，改善交通拥堵。通过架设智能路灯，可以在每个路段监控交通流量并及时调整交通信号，或者将无人机作为更机动的部署选项，监控更广的区域，通过智慧实时收集信息，然后发送到附近的设备进行分析。
装有无线千兆发射机的无人驾驶飞行器
分析的第一步由edge人工智能平台处理。这包括车辆识别和交通流量评估。因此，设备可以根据分析判断如何自行处理数据。比如车辆数量是否在增加？有堵车的风险吗？然后，基础信息被发送到一个集中的平台(或云)，在那里根据信息采取诸如分流交通、改变限速和调整交通灯等措施来管理城市的交通问题。
人工智能平台
大部分数据处理都会在云端完成，边缘计算会越来越广泛的应用。虽然IOT设备具有更强大的计算能力，但网络带宽仍然有限。正在进行的5G基础设施建设可以有效解决数据传输延迟问题，并大幅提高实时分析，以满足智能物联网工作负载的要求。
车队管理和人工智能
在车辆管理上，人工智能也可以加强车队管理的运作。管理大型车队可能相当具有挑战性，有许多方法可以优化运营：降低燃油成本、减少不安全的驾驶行为、车辆维护等等。
目前，大多数车辆定位系统严重依赖全球定位系统。你可能经历过，当你进入隧道时，GPS完全失去了定位能力。当车辆驶入室内停车场或其他卫星覆盖较差的区域时，这种情况也可能发生在城市中。此外，定位系统很难定位车辆的高度。
事实上，除了GPS之外，还有其他数据源可以让我们定位车辆。例如，每辆车都可以记录自己的速度和转弯范围。然后，车辆上的人工智能平台可以利用这些参数来补充缺失或不完整的定位数据，并随时计算出车辆的位置。这项技术被称为车辆航位推算，简称DR。最后，数据还可以通过无线网络传回给交通管理人员。
使用DR技术，可以在隧道中跟踪车辆。
这就是人工智能设备如何帮助交通管理员跟踪车辆位置，即使它不在卫星的视线范围内。想象一下这种情况：一辆车在隧道里发生了事故，但是如果车辆只配备了基本的GPS追踪系统，交通管制员仍然无法知道事故发生了，除非他通过某种方式取得了联系。但如果使用人工智能追踪系统，如果车辆静止不动，发动机突然熄火，或者出了什么问题，都会立即通知交通管理员。
存储和存储智能IOT系统基础
许多关于智能物联网的讨论往往集中在人工智能和机器学习上。但是，人工智能和物联网并不仅仅是一个有AI算法的硬件，或者是一个买来就可以随处使用的魔盒，而应该看作是一个由许多智能基础部件组成的智能系统。存储和记忆部件位于数据传输的各个节点，是智能系统中最基本的作用。与过去相比，随着终端设备存储的数据量越来越大，智能物联网中使用的基础部件将发挥越来越重要的作用。比如，首先，如果这个环节的安全防护能力不足，就可能危及整个系统。鉴于这一市场需求，丁一进一步将SSD与系统绑定。在这种设计中，SSD只能与绑定的系统配对，但安装在其他系统中将无法访问。这种方式要求系统和SSD厂商都具备一定程度的数据加密技术，才能安全快速地读写数据。
此外，AIoT应用于各种具体领域，每个领域的系统都有其特殊需求和相应的功能。SSD厂商必须能够根据他们的特点，设计出与之合作的适用系统。这就需要除了记忆技术之外的各个领域的专业知识，包括在具体领域应用时的准确实时的数据处理，才能满足智能化的需求。
