1. AIoT= AI（人工智能）+IoT（物联网），即将智能赋予终端设备。将人工智能算法转移到物联网终端设备运行，减少对云计算的依赖，消除数据通信过程的延迟。人工智能使物联网获取感知与识别能力、物联网为人工智能提供训练算法的数据。
2. AIoT发展的四大核”芯”：泛智能—SoC、泛控制—MCU、泛通信—WiFi/蓝牙芯片、泛感知—传感器：
SoC：数据运算处理中心，实现智能化的关键。SoC芯片（System on Chip）又称系统级芯片，片上系统。是将系统关键部件集成在一块芯片上，可以实现完整系统功能的芯片电路。
MCU：数据收集与控制执行的中心，辅助SoC实现智能化。MCU又称微控制器或单片机，是把CPU的频率与规格做适当缩减，并将内存(Memory)、计数器(Timer)、USB、A/D转换、UART、PLC、DMA等周边接口，甚至LCD驱动电路都整合在单一芯片上，形成芯片级计算机。
WiFi/蓝牙芯片：数据传输的中心，远程交互的关键。
传感器：数据获取的中心，感知外界信号的关键。
物联网发展经历了初级、增强、智能三个阶段，由以下技术的发展驱动：
容器编排技术：跨开发环境与运行环境融合，让AI计算、应用展示、部署运维融为一体。
AI加速芯片与硬件生态的丰富：AI加速芯片的出现使得边缘智能设备的算力大幅提高，并可灵活伸缩。
AI计算框架与算法生态的成熟：不同AI计算框架让AI应用开发者上手门槛大幅降低，促进算法生态的蓬勃发展。
物联网技术经过多年发展已逐步成熟：成熟的物联网数据采集技术为AI模型训练输入提供了良好基础。
人工智能的实现分为训练过程与推理过程，由云端进行训练，由终端设备进行推理，从而实现云边协同。
训练过程：对海量历史数据进行分析处理，生成模型。训练过程耗时，对算力要求高。
推理过程：根据训练好的模型，对新接受的数据进行推理判断。推理过程较快，对算力要求较低。
云端进行数据训练，生成模型后，更新云端函数。设备存储着训练好的模型，在断网的状况下可以运行原有的模型，在联网的状况下可更新模型，使设备具备更强的AI能力。
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