AIoT即AI+IoT，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。一方面，IoT所产生的庞杂数据只有AI才能够有效处理；另一方面，对于AI至关重要的数据也只有IoT能够源源不断的提供，
经过数十年摸索，越来越多的行业及应用将AI与IoT结合在了一起，AIoT已然成为包括制造业、交通、建筑、能源、电力、教育、物流、零售在内的各大传统行业智能化升级的必由之路。
但是，转型和升级是一条漫漫长路，许多行业眼望着AIoT的时代红利而跟不上步伐，而有些行业已经领跑在这条智能化赛道的最前端。从当前来看，搭上AIoT这趟快速列车的领跑者非制造领域莫属。为什么这么说？因为AIoT的本质在于通过人工智能技术分析物联网收集的数据，从而产生洞察，而制造领域恰恰为AIoT价值果实的成长提供了最为肥沃的“土壤”。
举例来说，工厂里的每一台设备都是一个塞满数据的宝箱，每一条产线都是一条流淌着数据的小河，多年生产经营活动的历史文本更是一个堆满数据的图书馆。根据思科统计，采矿业的操作每分钟可以生成高达2.4 TB的数据，而每个便利店每小时产生0.01 TB数据，每个汽轮机每小时产生0.4 TB数据，每个自动化工厂每小时产生1 TB数据，每个海上钻井平台每小时产生1-2 TB数据。
随着联网设备规模的迅速扩大，工厂所产生数据规模正以极高的速度发生“膨胀”。过去，这些数据往往因为人工处理效率的低下而被白白浪费；而AIoT的出现恰如其时，让传统制造业企业能够真正的将固有数据价值最大化，真正开启数字化转型之路。
如今，AIoT技术已经在制造领域得到了广泛的应用：
■ 简化设计仿真：当前的仿真系统要求用户对仿真优化算法和仿真建模工具有较深的了解，非仿真专业人员很难优化大量运行参数，利用AI可以帮助设计人员快速做出选择。比如吉利，原本需要经过很多次的汽车碰撞实验，现在通过AI技术可以大大缩短仿真时间。
■ 助力数字化排产：工厂中排产过程必不可少，排产的特性是小批次、多边界、多约束，而人工考虑的约束条件常常是不完善的，所以导致排产效率较低，AIoT可以很好的解决这一问题。比如上汽在传统冲压车间，将手工排产转变成数字排产，减少了物料的存放，快速响应了生产需求，提高了生产效率。
■ 预防性维护：数字化双胞胎借助安装在实体工业设备上的传感器数据和仿真手段来映射产品的实时状态、工作条件或位置，用于预防性维护。GE公司管理的数字风场，就是利用了这样的技术，预先发现问题，能够提升20%的效率。
■ 优化供应链：制造企业的产品销售很多是经过代理商的，难以直接获得最终用户的情况，AIoT技术在此过程中能起到很好的助力。联想利用全球数据中心掌握的数据，根据国际市场状况，与宝钢合作建立了钢铁的销量预测系统，预测精度是92.2%，库存周转期减少20%。
■ 更多新的应用、新的场景、新的模式正被工业制造的创新者不断开创、挖掘、实践......
面对AIoT的新蓝海，工业领域的传统巨头们自然不会“甘于人后”。
西门子正在与华润电力合作，通过AI技术，帮助华润电力实现发电机组的数字化连接、提高机群透明度，进行资产诊断和运营优化，从而帮助提高电厂的运营效益，由此建成了中国首个数字化电力远程运营中心。
施耐德电气推出了首个专注于变频系统业务的人工智能机器人 “小严”，“小严”基于自然语言识别技术，增加了专注变频系统相关专业知识，将以嵌入施耐德电气变频顾问的形式，24小时全天候在线响应用户关于变频系统业务的咨询需求。
研华科技为实现物联网与人工智能时代下运算力决定AIoT效能的需求，将携手英伟达提供从端到云的AI解决方案，将人工智能与物联网中的各项技术及智能系统进行充分融合，提高AIoT的高运算表现，加速产业智能落地。
PTC则于今年的LiveWorx数字化转型大会上推出了集成AI技术的Vuforia引擎8.3版，该引擎能够利用AI技术提高目标识别功能，提高3D AR模型定位的准确性（即使在光线不好的情况），以及更自然的AR用户交互。
霍尼韦尔Tridium推出开放式软件框架平台——Niagara Framework?，它可用于开发、集成、连接和管理众多的物联网协议、网络、智能设备与系统。经过20年积累实践，Tridium已有超过80万套技术平台在不同领域稳定运行，包括智能建筑、基础设施管理、工业控制、连锁商业、安防、智能电网、能源、制冷、暖通空调等。
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