在英文中，人工智能簡稱AI，AI能根據大量的歷史資料和實時觀察找出對于未來預測性的洞察。由于同時分析過去的和實時的數據，AI能容易注意到有哪些資料屬于例外，并做出合理、合適的推斷，而數據對于人工智能的重要性也就不言而喻了。因此，若要使AI引擎變得更聰明、更強大，方法及過程其實就如同在種植物。唯一的區別在于：AI需要的是持續的數據流入，而不是水，肥料和食物。對于人工智能來說，它可以處理和從中學習的數據越多，其預測的準確率也會越高。

談了以上的內容，乍看之下，我們好像只需要人工智能就可以了。然而，物聯網其實肩負了一個至關重要的任務：資料收集。概念上，物聯網可連接大量不同的設備及裝置，包括：家用電器和穿戴式設備。嵌入在各個產品中的傳感器便會不斷地將新數據上傳至云端。這些新的數據以后可以被人工智能處理和分析，以生成所需要的信息并繼續積累知識。

深度學習需要物聯網的傳感器收集，物聯網的系統，也需要靠人工智能做到正確的辨識、發現異常、預測未來，由此可見，人工智能結合物聯網(AIoT)是接下來的重大發展，而這樣的發展，影響到各行各業，甚至會進行產業顛覆，也就是說，接下來AIoT服務，將在我們身邊大量出現。

AI、IoT“一體化”后，“人工智能”逐漸向“應用智能”發展。前不久，首批國家新一代人工智能開放創新平臺名單公布，入選者分別是依托百度建設的“自動駕駛”國家新一代人工智能開放創新平臺、依托阿里云建設的“城市大腦”國家新一代人工智能開放創新平臺、依托騰訊建設的“醫療影像”國家新一代人工智能開放創新平臺，以及依托科大訊飛建設的“智能語音”國家新一代人工智能開放創新平臺。這被不少人認為是我國在AIoT時代的一次創新布局，也在某種程度上意味著我國AIoT行業應用引擎已經“點燃”—— AIoT不再是束之高閣的精深科技，而是正在走向現代生活，和傳統產業擦出火花，并有望成為提高生產效率、改善服務能力的有效手段。對于一個城市來說，AIoT在交通、環保、安防方面更是有最直接的應用場景，既有大量的基礎數據存在，也存在著巨大的剛需。

當AI遇上IoT，開啟了智能物聯無限大的想象空間，也開啟了人工智能在應用層面更多的可能性。乘著新型智慧城市、新經濟發展的東風，相信AIoT將開啟下一個創新之旅。

結語：人工智能可以最大化物聯網帶來的價值，而物聯網能為人工智能提供所需的數據流。只有它們被同時使用時，才能同時實現人工智能和物聯網的利益及優勢。