本文共分為三個章節：（1）什麼是AIoT；（2）AIoT在工業自動化中的角色；（3）AIoT在工業領域的應用。
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01 什麼是AIoT
人工智能（Artificial Intelligence，AI）可謂是近幾年來最熱門的一項技術，不論是什麼行業，都積極地向AI靠攏，每項產品都聲稱自己是基於人工智能技術。目前的AI還沒有那麼大的能量，如果以解決不確定因素問題作為衡量計算機智力水平的方式，那麼AI恐怕只有三四歲孩童的水平。
現階段的人工智能主要用於解決某些限定領域的特定問題，物聯網（The Internet of Things，IoT）領域是其中之一。AIoT可視為人工智能技術和物聯網技術的融合。
先談物聯網：在物聯網中，數據來源於設備中大量部署的傳感器，傳感器定時採集並回傳設備數據。設備中嵌入的傳感器、軟件和網絡使得它們能夠通過互聯網與其他設備和系統建立連接並交換數據。這種互聯互通促進了資源和數據的高效利用。整套物聯網的數據在最邊緣的設備中生成，最終匯聚到一起。從數據的生成端到數據的匯聚端和處理端，數據鏈的傳輸過程較為冗長。這種冗長註定會引起數據傳輸的延遲，影響到客戶體驗。
再說AIoT：隨著AI技術的發展，人們發現數據處理並不是非得在匯聚端才能進行。AI技術將智能下沉到物聯網系統的邊緣，即傳感器、相機、移動設備等硬件中。AI與IoT的融合，將數據分析移至IoT設備本身，從而消除了處理過程中的任何延遲。物聯網的邊緣設備不但能感測環境數據，透過深度學習等人工智能技術，設備能辨識周遭信息，將物聯網進化成智慧物聯網。
舉個例子，在視頻監控中往往是先將全部的視頻數據傳輸到雲端，然後再花時間去判斷監控中是否有感興趣的信息，這種方式需要將全部的數據都存儲下來，佔用較大的內存。而在監控設備中部署目標識別等深度學習算法後，設備本身就能過濾出我們感興趣的信息，再將這些關鍵信息上傳至雲端。
將分析能力下沉到邊緣設備，邊緣設備不僅是數據的生成器，也成為了數據的分析器。這很大程度上減少了數據輸入輸出所佔用的帶寬，並且避免了分析的延遲。AIoT將物聯網數據過濾為我們關心的信息，以改進決策過程，並在最合適的位置進行處理。
02 AIoT在工業自動化中的角色
工業自動化本身就是物聯網技術最主要的應用場景之一。具備感知能力的設備佈局在生產的各個關節，收集諸如設備狀態、原料信息等數據，可大幅提高製造效率，改善產品質量，降低產品成本和資源消耗。
在工業自動化中，物聯網技術提供了以下兩個方面的支持：
- 數據採集與存儲：傳感器定時採集並回傳製造生產中各個環節的數據，彙集並存儲至中控室。
- 數據分析與控制：採用大數據分析等技術，採用可視化的形式呈現出數據的特性，為操作人員進行生產控制、維護改造提供依據。
而人工智能技術的融入，為物聯網技術增加了一項新的功能：決策。工業自動化追求三個高度：高度的網絡化、高度的信息化、高度的自動化。AIoT不僅僅侷限於將數據以可視化的方式展示給操作人員，還能根據數據的特性做出決策和判斷，這種決策能力賦予設備智慧，帶來更高層次的自動化。
在人工智能和物聯網技術的支撐下，現代數字化工廠逐漸朝著智慧工廠轉變。AIoT在工業自動化中的角色不僅僅是“觀察者”，還是“決策者”。智能化系統即時準確地採集生產各個環節的數據，通過加強信息管理和服務，能夠清晰掌握生產流程，加強生產過程控制，合理地編排生產進度。
03 AIoT在工業領域的應用
AIoT在工業領域的應用主要集中在以下幾個方面：
- 供應鏈管理
供應鏈是一個數據密集型的行業，但龐大的數據只被記錄下來，並不具備提供預警和指導未來的能力。AI 獨角獸公司曠視宣佈業務上的戰略升級，押注 AIoT 應用於供應鏈改造。AI使得原材料採購、銷售更加具有可預測性，能夠做出供應鏈選品、庫存管理以及調撥、補貨的決策。
- 生產過程工藝優化
佈置在生產線過程的傳感器實時檢測設備數據、監控設備運行狀態、監測材料消耗狀態。AI對數據進行分析，提高生產過程的智能監控、智能控制、智能診斷、智能決策、智能維護水平。例如，鋼鐵企業應用各種傳感器和通信網絡，在生產過程中實現對加工產品的寬度、厚度、溫度的實時監控，從而提高了產品質量，優化了生產流程。
- 工業安全生產管理
通過圖像採集設備或可穿戴設備，監測操作人員的健康狀況和工作方式，在出現違規操作等情況時，能及時發出警報，避免事故發生。AI還能夠實時監測工作環境是否安全，比如在將感應器嵌入和裝備到礦山設備、油氣管道、礦工設備中，可以感知危險環境中工作人員、設備機器、周邊環境等方面的安全狀態信息，這對於高危環境下的工作人員尤其有用。
- 質量控制與故障診斷
基於機器視覺和人工智能技術的工業產品質量檢測已經廣泛應用。通過圖像檢測算法輔助工人對缺陷定位和分類，有效控制質量異常，減少人力成本，降低勞動強度。經驗豐富的操作工人能夠通過設備運行狀態的聲音判斷其是否處於正常狀態。AI通過對關鍵的設備運行參數進行建模，定位異常參數，協助故障分析。
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