什么是AIoT？大概是“ AI + IoT”；将是许多人的答案。自去年年初以来，小米，华为，京东，梅格维等公司与英美烟草公司相继喊出了AIoT的口号。这个词及其背后的行业引发了新一轮的行业讨论。目前，AIoT已成为业界公认的未来技术的主流形式，并且市场也在不断发展。根据MarketsandMarkets最近发布的一份报告，2019年全球AIOT市场规模为51亿美元。到2024年，这一数字将增长到162亿美元，复合年增长率为26.0％。从目前的国内安防市场产品份额来看，仍然是智能监控设备占据了近90％的市场价值，而当前的智能监控设备仍然是主战场。在政策的不断支持下，城市防控监控体系逐步形成，安全市场的发展呈现出几何增长的趋势。面对海量数据收集，传输和存储的压力，其实时，准确的分析和反馈链接的速率也受到很大影响。仅依靠传统的安全方法，视频监视的应用只能用于监视和允许保留，而不能用于预防。当前，由于缺乏设计和技术的不成熟，数据的收集，存储，处理和应用都是相互独立的，相互隔离的，然后是单产品智能，甚至是多产品智能和系统智能。数据岛的应用程序和碎片化应用程序等问题继续出现。大量的安全数据无法避免采用这种形式，大多数形式仍以单一形式存在。缺乏多维数据冲突的城市三维防控监控系统还没有摆脱数据孤岛的问题，因此无法解决实现安全人工智能的问题。 AI + IoT使数据不再独立存在。正如MarketsandMarkets在报告中提到的那样，对物联网设备生成的大量实时数据的有效处理需求是全球AI + IoT市场增长的主要动力。由于缺乏顶级设计和不成熟的技术，Internet时代的数据在收集，存储，处理和应用程序链接中独立存在并且彼此隔离，从而使单产品智能甚至多产品智能成为可能。系统智能在应用程序中不断涌现。诸如孤岛，数据烟囱和零散的应用程序之类的问题。在人工智能的干预下，物联网很快就拥有了连接的大脑，并迅速解决了诸如数据岛之类的一系列问题。无论是物联网设备生成的实时数据还是人工智能开发中对大数据的无数培训和深度学习，数据都是关键。在AI和IoT的集成之后，物联网为人工智能提供了其训练和深度学习所需的数据流，并促进了人工智能向“应用智能”的发展。人工智能分析和处理数据流中的实时数据和历史数据，以推测最终用户的习惯，使设备变得更加智能。这也意味着，无论以前相互独立存在哪种形式的数据，在AI和IoT集成之后，企业之间以及设备与设备之间的数据岛都将被完全破坏。源自AI + IoT的AIoT技术通过物联网生成并收集大量数据，并将其存储在云和边缘中，然后通过大数据分析和更高形式的人工智能来实现数字化一切，以及一切的智能连接。从主要的安全战场视频监控中查看AI + IoT的必要性。解决了数据孤岛问题后，AI + IoT技术将被列为企业的主要发展方向之一，AI + IoT将逐渐成为主要传统产业的智能。化学升级的最佳选择。例如，安全行业。从当前的安全领域来看，视频监控仍然是AI +安全的主要战场。同时，在诸如中国平安和雪良项目等国家政策的呼唤下，三维城市防控监控体系逐渐形成，城市安全数据将以“雪崩”的形式增加。方式。同时，城市级安全大数据不仅面临海量数据收集，传输和存储的压力。