于AI，結合IoT是一種必要舉措

認真說來，AI的歷史溯源可比IoT久遠數十年。然而相比于后者，鑒于技術研發(fā)難度與落地難等問題，AI的路程走的十分之艱難，此起彼伏，直至近幾年才在技術層面實現了突破性的進展，并在大眾認知度不斷提高的同時，找到了技術落地的可能性。

目前，因為技術上的突破，我們日常能夠接觸的AI技術后產品包括手機的指紋識別、交通樞紐的人臉識別安檢、商場導購機器人等等。雖然一些AI技術或產品有時候在性能方面還不能夠令人滿意，甚至可以稱為“智障”，但不可否認的是，相比于過去的幾次巔峰期，如今AI技術是能夠讓人看到未來的。

只不過，作為一項新技術，AI也必不可免的遭遇了“落地難”的問題。

根據艾瑞咨詢的數據，2020年全球AI市場規(guī)模約1190億人民幣，未來10年，人工智能將會是一個2000億美元的市場。從數據的角度出發(fā)，AI的市場前景是被認可的，但是僅憑AI自己真的能夠承擔起這么大的市場嗎？顯然是不可行的。

針對AI，正如阿里云首席智聯網科學家柯鎮(zhèn)所說，缺少IoT的AI會成為雞肋，缺少互聯的AI則更加形同擺設。

舉一個簡單的例子，以當下議論較多的AI產品智能音箱為例，它是一個AIoT的典型應用。就智能音箱，它的“智能”主要體現在兩方面，分別是指令接收與執(zhí)行——為了很好的接收指令，智能音箱需要能夠捕捉并理解消費者的語音命令，其中涉及語音識別、自然語言處理等AI技術；執(zhí)行的過程中，它則需要承擔一個管家的責任，“指揮”其他設備根據指令作出相應的反饋，這個時候就需要IoT出場了。

如果沒有IoT的融入，智能音箱只能作為一個完全獨立的個體而存在，這時候，不能結合IoT的智能音箱只能自嗨，比如查個天氣、放首歌、購個物等等，一切服務只能依賴互聯網上的內容。另外，在追求個性化服務的眼下，只能提供純內容服務的智能音箱最終能夠輸出的服務也是“不全面”的。這種處處受限情況下，AI技術的價值顯然不能夠被最大化利用。

可以說，如果沒有IoT的加入，AI技術或硬件有時候并不能很好的融入到落地場景中，從而面臨落地難的問題。

對于AI而言，之所以會結合IoT催生出AIoT，是它在尋求價值最大化、尋求更好落地的一種必要措施。正如行業(yè)人士所講，AI已經進入了發(fā)展的下半場，與IoT的結合，將能夠幫助AI打開真正落地的重要通道。

最后

繼IoT、AI、AI芯片之后，AIoT已經成為了一個新的風口。在AIoT場景內，IoT負責連接萬物，并向擔任“大腦”角色的AI提供數據，雙向聯動，才能夠完整的搭建一個場景。

這其中，相比于IoT，AI還是一個新產業(yè)，雖有規(guī)模卻仍舊需要繼續(xù)探索，尤其是在技術研發(fā)和應用落地方面。技術研發(fā)創(chuàng)新是時間、資源和人才所積累的成果，而應用落地所關乎的卻不僅僅只有自身技術，該需要其他勢力的幫助。于AI而言，IoT所搭建的網絡是一個能夠讓它物盡其用的處所，這里天然存在著成千上萬的數據，這是它的動力來源，也是它能夠實踐自身、落地商用必不可少的“配件”。

與之不同，IoT雖然在概念上“年輕”于AI，但在落地上卻是一個“老手”，已經很好地完成了自己的使命。再往后，其所發(fā)生的變化只是時代發(fā)展加注在它身上的一種隨其自然。因此看來，在啃噬AIoT這一藍海市場方面，Ai是最為迫切的，也是最大的贏家。