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今日主題 CES 2019特別報導．智慧生活科技
CES 2019特別報導
智慧生活科技
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2019年1月10日 星期四
．CES 2019 照明顯示及其周邊產品匯總最新報導
CES 2019: Tech trends to watch for at the consumer electronics show
來源：
又是一年CES。
CES 2019，在拉斯維加斯當地時間1月8日正式拉開帷幕。作為全球最大的電子展會之一，CES每年都匯聚了全世界各個領域的新科技產品以及創新技術。而縱觀本屆CES，5G通訊、AI人工智能、8K TV、AR/VR、自動駕駛汽車是主要看點。
那麼，在照明及其周邊方面，又有哪些公司發佈了哪些新產品？今天，我們做了一個簡單整理。
昕諾飛發佈數款Hue室外產品
昕諾飛在在這屆CES上，帶來了眾多新的照明產品。在這些新產品中最奪人目光的，可能是飛利浦Hue Outdoor（戶外）感測器。Hue Outdoor感測器是一款具有耐候性、依靠電池供能的近距離感測器，它能在用戶即將抵達家門口的時候，打開電燈。
它的測量範圍為39英尺、可追蹤自然光，這也就意味著，與之相連的電燈，只有在黑夜才會亮起來。透過飛利浦Hue應用，用戶可以訂製，當Outdoor感測器感測到運動時，要點亮的燈－－包括室外和室內，才會啟動。
也就是說，當用戶不在家的時候，他可以透過打開室內電燈，嚇跑可能出現的小偷。從本質上講，這款Outdoor感測器的工作原理，跟其他運動感測器一樣，並且它還有一個額外的好處，即能同時控制多盞燈和Hue應用。據悉，Outdoor感測器售價49.95美元。
除了Outdoor感測器，Hue室外產品的陣容還在不斷擴大。昕諾飛將很快在美國市場推出多款新的照明產品，包括Welcome Flood Light、Discover Flood Light。此外，飛利浦還帶來了三款不同的Econic系列壁燈。
歐司朗展示汽車照明等多項產品和技術
2019 CES，歐司朗展示了其在行動通信、互聯、安全、健康等多個應用領域的，最新產品和突破性技術，其中在汽車領域，歐司朗將展示不可見光技術在自動駕駛、高級駕駛輔助系統（ADAS）和生物辨識等領域的應用。
虹膜掃描和臉部辨識：隨著兩款新紅外LED的推出，歐司朗在車輛上實現了生物辨識應用，及駕駛員監控和手勢辨識等功能。
XLS汽車照明：歐司朗成功發佈新款標準化、可轉換LED指示燈（XLS），涵蓋了所有車輛信號功能。如今歐司朗可以提供具備四種不同燈光的統一平台，用於剎車燈、尾燈、倒車燈、轉向指示燈、晝間行車燈和霧燈等。
目前Koito汽車尾燈，已採用歐司朗黃色LY5和白色LW5，並已安裝用於新款豐田卡羅拉，和雷克薩斯ES車型上。
雷射雷達專業技術：歐司朗與其主要雷射雷達（LiDAR）合作夥伴聯手，展示用於自動駕駛的雷射雷達專業技術，並在展台的互動式體驗平台上進行演示。
搭載歐司朗Eviyos混合型LED的智慧汽車頭大燈，可以提高前方道路的照明效果，並透過圖像投影與路上行人，和其他道路使用者進行交流。例如，Eviyos可以在道路上，投射人行橫道線的圖像，告訴行人車輛已停止，可以安全過馬路。
此外，被收購的Fluence在歐司朗攤位，展示其新款RAZR 4和SPYDR 2照明系統，可在垂直農業應用中操控、調節作物生長環境。
歐司朗還展出了織物照明產品，包括提高安全性的發光兒童背包，該背包由歐司朗與背包製造商Scout合作開發，在兒童背包上安裝易於操控的LED照明。
相較於傳統反射條，只能被動地反射汽車燈光，歐司朗的發光條能主動發光，讓兒童更早被注意到，以保障出行安全。Scout背包上的發光條，使用整合式可充電行動電源，並配備電量指示燈，也可兼作閃光燈。
上圖是歐司朗的Chronogy™人因照明椅子，它可以發出特定量的光，如提供明亮的冷光以提高警覺度，或透過琥珀色光消除一整天的疲勞。椅子的側屏可保護隱私，降低環境噪音，確保通話、閱讀或休息時的私密性與便捷性。
Sengled生迪為智慧照明注入新活力
Sengled生迪帶來眾多智慧照明新品，包括斬獲CES 2019年度創新大獎的Element PAR38室外智慧感應燈，和Element A19 100W等效智慧球泡燈。
Element PAR38室外智慧感應燈設計上，內置了PIR行動感測器（人體紅外線感測器）和光敏感測器，其中PIR行動感測器，具有100°超廣角可檢測高達12米範圍內的物體，光敏感測器則可實現白天和黑夜的智慧判斷。
該產品具有本地和遠端雙重智慧控制功能。當有人經過檢測區域時，會觸發燈光亮起，同時會推送通知資訊到主人的終端設備上（手機等）。
此外，PAR38還接入了生迪雲端智控系統，擁有人工智慧持續自我學習升級的能力，透過人體感應辨識等資訊，收集和數據分析，可根據人體活動規律，自動做出相應的判斷，提供智慧化的符合家庭成員生活規律和習慣的燈光。
Element A19 100W等效智慧球泡燈，是一款擁有超高亮度的家庭智慧LED光源智慧設備，僅用15W功率便可實現1500流明，相當於100W傳統白熾燈泡的亮度。它是首次在家用智慧照明領域，將等效100W的超高亮度融入標準A19球泡燈。
這兩款產品均可以透過Sengled Home APP控制，還可以透過第三方平台Amazon Alexa，Google Assistant等智慧語音設備進行語音操控。
此外，Sengled生迪推出了多款智慧照明產品，滿足消費者不同智慧照明需求，如將安全監控模組，融入傳統壁燈的Snap 3，Sengled生迪智慧LED彩光燈帶，和Sengled生迪智慧Wifi A19彩光球泡燈等，
Yeelight攜支援Apple HomeKit系列的智慧燈亮相
Yeelight這次在CES展會上展出的，相容米家和Apple HomeKit的系列產品包括，床頭燈系列、台燈系列及氛圍燈系列，併發布了多款新品。
用戶可以透過iphone、iPad等接入蘋果的智慧家庭系統，透過Siri語音控制智慧燈的開關、亮度、色溫、顏色等，從而為廣大果粉使用端，帶來更加便捷的智控交互。
Eve推出HomeKit LED燈條
智慧家提設備商Eve，在今年的CES上推出最新Eve Light Strip燈條，提供HomeKit支持和Eve的可辨識工業設計。並聲稱是迄今為止最亮的HomeKit LED燈條，採用優質三重二極管架構，亮度高達1,800流明，可以發出足夠的光，並支持全光譜白色和數百萬種顏色。
雖然它在6.6英尺處測量，但是Eve Light Strip可以以一英尺的間隔，切割較小的區域，或者透過添加延伸部分，能夠增加到32.8英尺。
該燈條還配備了可輕鬆啟動的預設顏色，Eve應用程序中有工具，可供用戶創建自己的場景。靈活自粘：在角落內和周圍剝離和粘貼；HomeKit啓用：易用性和高級安全性；更重要的是易於安裝：直接連接，無需橋接或Gateway。
電視機：8K顯示技術、柔性OLED技術、Micro LED技術
在CES 2019的電視機展區中，看點也是滿滿。
LG：柔性螢幕帶來「捲軸」暢想
LG帶來了一款引人注目的革命性OLED電視機產品，即旗下首款可進行生產的可捲曲柔性OLED電視產品，現場LG稱其為OLED TV R （Signature Series 65R9）。
簡單地說，LG將一塊超薄、柔性、靈活、可捲曲的大尺寸OLED面板，安裝到了時尚的底座上，關鍵是這塊面板在不需要看電視時，可以自動捲曲縮回或滾動收納到底座之中。LG表示，OLED TV R電視的面板螢幕完全展開顯示，大約需要15秒，支援高達5萬次折疊和展開。
它的面板大小為65英吋大小，4K解析度，支持HDR顯示，有三種狀態，完全展開或縮回，第三種是當聽歌時，只會展開大約四分之一。AI人工智慧對影像的處理方面，LG稱讓播放的內容顯示與環境更融合。根據LG介紹，AI可透過環境光，檢測到你房間燈光或光線的亮度，然後根據周圍環境調整電視的HDR曲線。
三星展示模組化Micro LED技術
三星展示了其在Micro LED顯示面板技術上的革命性成果：模組化Micro LED技術。現場三星展示了兩種Micro LED顯示設備尺寸，分別為75英吋的電視和219英吋超大螢幕「The Wall」螢幕，關鍵是這兩款產品的實際尺寸和形狀，完全可以自主客製化。其中，75英吋的Micro LED電視，是當前全球最小的4K Micro LED電視。
根據三星介紹，自家最新的Micro LED顯示技術，提供了自發光技術和模組化功能，可以提供無與倫比的畫質、多功能性和設計。針對畫質三星認為，Micro LED顯示畫質水準，超過目前市面上任何顯示技術，因為Micro LED本身由數百萬超微小的無機紅色、綠色和藍色像素自發光組成，不需要專門的背光，就可提供鮮亮、豐富的色彩顯示，從而實現超出色的圖像品質，並且無需擔心老化。
但與柔性的OLED面板不同的是，Micro LED本身不具備靈活性，所以三星透過模組化的技術手段，實現了靈活性，允許使用端過自行添加Micro LED模組，就像堆玩具積木一樣，完成任意尺寸大小的Micro LED電視的客製化需求，以適應任何房間或空間。
三星表示，由於Micro LED顯示模組完全無邊框，所以無論拼接多少，拼接完成之後模組之間，也不會沒有一絲縫隙或邊框，能夠非常優雅地融入任何生活環境中。
除此之外，8K TV也是這屆CES的主要看點之一。LG展出8K OLED電視Z9，使用88寸的8K OLED面板，並且將為旗下所有2019款OLED電視，提供HDMI2.1標準接口，以滿足未來8K超高頻寬的需求；索尼正式推出的超大型8K畫諦系列－－Z9G，新款Z9G系列有85寸和98寸兩種規格。尺寸均達到投影機的級別。
搭載X1晶片旗艦版，支持8K HDR，透過多種圖像技術，為使用端帶來優質的8K視覺效果；三星也推出了8K Q900系列，最大尺寸達到98寸，使用三星QLED技術，搭載8K量子處理器晶片，支持新版HDMI 2.1。
．李開復：談智慧交通的未來，下一步發展方向如何去走？
Future Intelligent Transport Systems (FITS ITEMS)
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來源：亿欧
今天我演講的題目，是未來交通的上半場。我認為未來交通，跟今天的交通變革是非常巨大的，就像當年第一輛汽車出現時，人們根本不能預見今天的交通。所以，今天的交通跟未來交通差別，就像當年汽車的上半場是一樣的。
也經常會有人問我，現在擁有一輛豪華汽車，是一種身份象徵，未來還是這樣的嗎？
我們很難想像未來世界，但可以往回看過去發生了什麼。城市主幹道叫馬路，是因為最早這是馬走的路。以前擁有一匹馬既是交通工具，也是身份象徵。
現在人們不再以馬為交通工具了，但擁有馬和馬場，仍然可以是身份的象徵，也可以騎馬，但要在特定的場所。或許十幾年後的人們，看待自駕這件事，就同我們看待當年騎馬是一樣的吧。
現在人們不再以馬為交通工具了，但擁有馬和馬場，仍然可以是身份的象徵，也可以騎馬，但要在特定的場所。或許十幾年後的人們，看待自駕這件事，就同我們看待當年騎馬是一樣的吧。
買車是一生最壞的投資
我們可以看到各個不同的城市，包括北京，巴黎、印度、印尼等等都越來越堵，全世界每個城市似乎全部一樣，正在越來越擁堵。其實，交通與人口、環境、能源是密切相關的。全世界城市人口都是非常快速的成長，尤其在過去這十年，這麼高速增長的形勢，人口必然帶來堵塞的問題。
交通堵塞問題一旦形成，只會加劇堵塞，因為一個城市道路設計若干輛車就飽和，超過這個飽和量，城市堵塞就突然嚴重起來，所以我們必須要重新平衡城市人口的增加。
我們非常需要新技術，讓路上車更少，讓整個城市變得更有智慧，能夠讓這些車更有序、更安全的把我們帶到我們想要去的地方。
我們非常需要新技術，讓路上車更少，讓整個城市變得更有智慧，能夠讓這些車更有序、更安全的把我們帶到我們想要去的地方。
華盛頓大學王教授的一張圖顯示，每輛車96%的時間是閒置的，是被浪費的。買車可能是你一生做的最壞的投資，因為它有96%是停滯的，是在降價的，是在折舊的，只有4%有用的價值。而且這4%的時間裡，可能0.5%是在尋找停車位，0.5%是卡在路中，只有3%是真正在開車。
「共享、無人、電動」是未來交通的三大力量
我們需要改變今天的狀況，讓我們的交通變得更有智慧，讓我們的日子變得更有效率。共享出行、無人駕駛、電動汽車是推動未來交通的三大力量。
共享出行
我們現在的共享和大數據分析處理技術，已經可以讓我們可以看到交通的全貌：哪裡正在塞車，哪裡正在發生交通狀況，這些來自不同汽車的資訊，都可以透過物聯網或車聯網的方式，傳到其他汽車上。
這樣我們可以優化出行，減少空車，甚至車子可以共享。共享的技術，對我們的世界會有小小的幫助。
這樣我們可以優化出行，減少空車，甚至車子可以共享。共享的技術，對我們的世界會有小小的幫助。
比如，摩拜單車是世界第一個，公共服務領域的大規模物聯網應用，雖然我們騎的是共享單車，但它裡面是有GPS、加速器、藍牙、MAC，還有各種不同的感測器，會把它的資訊傳到雲上，也可以分享給其他的單車。
而且還能把整個運行軌跡都記錄下來，它在哪裡碰到了停車的狀況，或者是出了任何的問題，或者是該顯示什麼樣的廣告等等。摩拜單車只是一個單一的例子，未來我們相信摩拜單車的例子，可以用在各種不同的其他行業。
而且還能把整個運行軌跡都記錄下來，它在哪裡碰到了停車的狀況，或者是出了任何的問題，或者是該顯示什麼樣的廣告等等。摩拜單車只是一個單一的例子，未來我們相信摩拜單車的例子，可以用在各種不同的其他行業。
還有Uber所做的汽車共享，形成了一種新的商業模式，可能還有一些爭議，比如說我的美國朋友，會覺得人總還是要買車的，不可能就跟人家一起共享下去，但是在中國本來買車的速度是快速的成長，但是近年因為滴滴的出現，讓大家覺得有一個選擇，所以未來這一點還不能預料，但是最終車輛共享會是更有效率的一種服務，這是未來汽車上半場非常重要重要的一部分。
無人駕駛
創新工場有幸投資了多家非常優秀的無人駕駛公司，介紹創新工場投資的四家不同無人駕駛的應用場景公司。
第一家是MOMENTA，這家公司在行駛過程中，把周圍的車可以標注出來，知道它在哪一條線上行駛，並且指導怎麼走，這輛車要保持什麼速度，要不要擔心旁邊的車，有不穩定的狀態，它都會非常聰明的做分析，這個除了靠非常好的雷射雷達和攝影機以後，還需要高清地圖才能做到這個成果。
第二家是馭勢科技，是在非交通道路行駛。它的好處是在相對低速，不會有危險，在35公里以下行駛，這樣的車可以完全做到無人駕駛。在兩三年左右，希望能夠做到完全無人的狀態，在某一些城市的某一些地方，能夠把任何的人從任何的地點，到任何的另外一個地點。
第三家是文遠知行WeRide.ai，目前不僅能夠自主研發，L4級別的無人駕駛技術，還同時具備了獨立改裝，無人駕駛汽車的能力。以文遠知行為代表的中國早期無人駕駛公司，正在快速拉近跟美國的距離。
第四家是杭州的飛步科技，專注在無人貨車駕駛場景。其實無人駕駛在高速公路相對安全，在城市裡面有很多人很多道路。如果說一個貨車，能夠把它的倉庫放在高速公路旁邊，這個貨車幾乎就像火車一樣，是在一個特殊的軌道上面行駛。
對人來說，開高速公路其實是有點危險的，稍微犯一點錯，打一個磕睡，很可能就是生命的危險。但是對機器來說，它是不會累的，而且高速公路相對可變的因素比較少，不會有那麼多突然。
對人來說，開高速公路其實是有點危險的，稍微犯一點錯，打一個磕睡，很可能就是生命的危險。但是對機器來說，它是不會累的，而且高速公路相對可變的因素比較少，不會有那麼多突然。
電動汽車
中國政府對新能源車非常支持，在未來很可觀。在政府大力推動之下，電動車對現在的排放、污染，還有整個開車的體驗都會有很大提升。
電動汽車可以減少能源的消耗、環境的污染，當我們用一個傳統的汽油車，跟一個電動車對比，它的整個情況完全不一樣。除了排放方面、環境方面能夠有很大的好處之外，它的成本也會更低，因為電的成本要比汽油來得低。
這三個組合給中國的城市，帶來很大很大的方便。無人駕駛安全性能高，因為無人駕駛的功能，都是根據不斷的累積數據，訓練出來的更好成果。
所以當我們數據越高的時候，數據量越大的時候，安全性也會提高。電動汽車環保，而且電動車的易得性，能夠覆蓋更多的地方，能夠去更多的地方，所以未來交通可以替代，在汽車提升和共享的來到會有很大的好處。
所以當我們數據越高的時候，數據量越大的時候，安全性也會提高。電動汽車環保，而且電動車的易得性，能夠覆蓋更多的地方，能夠去更多的地方，所以未來交通可以替代，在汽車提升和共享的來到會有很大的好處。
下個操作系統或將是無人駕駛技術
無人駕駛也可能是新的操作系統。當AI進入了每一輛汽車以後，它其實是把每輛汽車改造成了一個的智慧+自動的駕駛汽車，而且未來有很多技術，都可能由無人駕駛推動的，包括未來機器人、AI、高清地圖、控制系統、汽車製造等等，都可能是操作系統，類似微軟的Windows和谷歌的安卓。
當然，像Waymo追求的那樣的自動駕駛，我們可能還要等很久。現在關於自動駕駛的路徑，業界還有爭論：是一步到位實現自動駕駛，還是人機協同。現在機器的能力還是有限的，但讓人跟機器一起開，那是一個很難達到的狀況。
當年谷歌第一次推出它的無人駕駛後，讓一些員工把車帶回家。谷歌特別警告員工，說這個車是還沒有達到最後的測試，你一定要坐在駕駛座上，要隨時踩剎車，掌控著方向盤。
但實際上谷歌很多員工，都爬到後座去了，去喝咖啡、看報紙等，都被內部的攝影機拍下來。所以我們可以看到人的同性：當一個人覺得機器開得很好了，他就放心讓機器開了，雖然機器可能並沒有達到，絕對安全的狀態。
但實際上谷歌很多員工，都爬到後座去了，去喝咖啡、看報紙等，都被內部的攝影機拍下來。所以我們可以看到人的同性：當一個人覺得機器開得很好了，他就放心讓機器開了，雖然機器可能並沒有達到，絕對安全的狀態。
谷歌因為看到員工這麼不負責任，都跑到後座去了，所以谷歌要做到L4、L5，以後的車根本沒法人機協作。
未來無人駕駛達到了一定的程度，汽車可以透過物聯網，彼此交流，比如說一輛車可以告訴另外一輛車，說我爆胎了，請你們讓開;甚至兩輛車，因為它們有互相交流，而且有高清地圖，可以在兩三公分的時候擦過，人是受不到傷害的。自動駕駛將取代人類駕駛。當然這是還有20年，30年還是40年，這還是有一些爭議存在的。
當智慧城市跟未來交通來到的時候，我們可以根據路況和特別路權需求，我們可以隨時掌握根據交通即時路況，應變的潮汐道路參與城市運力調度，可以即時120、119、110等生命通道可按需獲得有限路權。
自動駕駛不能忽略的一些問題
自動駕駛技術現在還有很多挑戰，比如說保險，如果無人駕駛出事了，是誰來負責？是汽車公司還是做軟體的公司，還是做軟件的工程師？這樣的抉擇如果不做出來，會阻礙整個無人駕駛市場發展，就像當年信用卡出來的時候，如果卡被盜了，是消費者買單還是商家買單，還是金融卡公司買單，當時決定由金融卡公司買單以後，他就作出各種防盜措施，彌補的措施，在整個系統就落下來了，所以保險也是一樣的。
理賠也是一樣的問題，比如在美國可能很多人對於被撞了之後會有非常大的問題，告司機，如果司機不是一個人，如果是谷歌公司或者是特斯拉公司，這種公司都是身價非常高的，他是不是要求賠很多很多錢？在美國尤其是一個大問題。
失業救濟問題，因為我們取代了司機之後，卡車司機、出租車司機、滴滴司機，他們是一個很大量的人群，他們的就業是一個挑戰。
安全也是一個問題，怎麼能確保人跟車，跟網絡的安全，比如說如果黑客或者恐怖分子控制了一些車，讓它到處轉，這也是非常可怕的，而且比恐怖分子個人更可怕，因為他們可以遙控，所以一定要確保無人駕駛的安全。
還有責任追究體系，最後是怎麼樣配套，在汽車裡面，未來我們還有很多機會可以把它變成一個娛樂或者生活辦公的空間。
上面是未來美好的上半場，它可以帶來很多很多的好處，經過了變動車，經過了無人駕駛，經過了共享，它會幫我們降低堵塞，增加了環境的安全，還有它會幫我們更有效率的到達我們想要到達的地方，節省了很多錢。所以這是一個讓人非常振奮的美好未來。
自動駕駛絕對不是最終方案
無人駕駛絕對不是最終的一個解決方案。比如美國的Hyperloop公司，我們可以把它想像成是一個裝在空中的隧道，裡面是高鐵，因為裝在空中的，所以沒有摩擦。
地下交通樞紐，如正通過地面路口的車，它可以預測到地下，也就是說它可以很智慧的，在兩層非常安全的空間，在屬於自己的車道上開，幾乎把出車禍的概率降到零。雖然還沒有真正的落地，但都已經在研發之中。
被稱為飛車的KittyHawk，是谷歌的創始人佩奇投資的公司，任何人幾分鐘就學會開飛機，但是它獲得授權過程中，可能會有很大的挑戰，它現在做了一個擦邊球，只在有水的地方飛翔，有事故的時候掉到水裡面，就像一個滑翔翼的工具，這非常有效果，讓人在短程或者中程擁有自己的飛機，而且成本未來會下降很低。
Uber製造的一個共享飛機，現在已經在研發。它除了希望能夠有共享的汽車以外，也有共享飛機，它設計了可以在大樓上面，有各種可以停類似於直升飛機的單人共享飛機，而且這些飛機未來都是無人駕駛。
其實無人駕駛的飛機，相對比無人駕駛的汽車好做一點，因為在飛的時候，我們是三維的空間，所以如果兩架飛機有可能相撞，只要一架比另一架高一點，就沒有相撞的可能，在地上是二維空間。但是由於種種理由，這個落地可能需要一段時間。
其實無人駕駛的飛機，相對比無人駕駛的汽車好做一點，因為在飛的時候，我們是三維的空間，所以如果兩架飛機有可能相撞，只要一架比另一架高一點，就沒有相撞的可能，在地上是二維空間。但是由於種種理由，這個落地可能需要一段時間。
SpaceX研究未來長距離太空旅行，未來的人可能去太空，去火星，如果這些真的被改造，我們會發現其實倫敦到香港，時間會更短。
無論如何未來交通，是科技發揮力量最好的地方，我們也希望未來我們都能做出，更好的未來交通技術。
．解析 AIoT 背後的發展邏輯
SHARP 8K×AIoTソリューション
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來源：Ai芯天下
loT－Internet of Tings，人工智慧＋物聯網，想像一下，未來只用你的生物資訊，就能在任何一個東西上連接網路，瀏覽世界。手機在將來，可能只能是手機而已了。未來，你才是現在的「手機」。
隨著人工智慧的逐漸可視化落地，它將協助物聯網，一同展開充滿想像空間的未來科技大觀。萬變不離其宗，AIoT背後的發展邏輯，將指引未來的發展方向，讓人們在萬象新天的科技迷宮裡，找到正確的路。
AI是大腦，IoT是連接
「AIoT」即「AI＋IoT」，指的是人工智慧技術與物聯網，在實際應用中的落地融合。IoT覆蓋範圍比較廣泛，預計2018年全球IoT支出金額預估將年增14.6％至7,725億美元。
然而現實也許並沒有那麼美好，物聯網火熱之時，一個新的行業共識是：AIoT將成為未來二十年，全球最重要的科技，並成為工業機器人、無人機、無人駕駛、智慧陪伴、智慧建築及智慧城市等新興產業的重要基礎。在AIoT的浪潮之下，政府也加快了佈局。
AI則可以根據大量的歷史資料，和即時觀察，找出對於未來預測性的洞察。由於同時分析過去的和即時的數據，AI更容易注意到有哪些資料屬於例外，並做出合理、合適的推斷。
而數據對於人工智慧的重要性不言而喻，AI需要持續的數據流入，它可以處理和從中學習的數據越多，其預測的準確率也會越高。
AI是IoT的大腦，讓設備的簡單連接，上升為智慧連接，讓萬物互聯進化到萬物智聯；IoT是讓 AI 具備行動能力的身體。就像人類的眼睛，耳朵，鼻子和皮膚，感知我們周圍的世界一樣，IoT中數十億的感測器和攝影機，採集周圍環境的數據，並將這些數據發送給AI進行分析和處理。
這些數據也是AI進行深度學習的重要養料，協助AI變得越來越聰明，做出的決定也越來越明智。
手機之後科技公司新的策略方向
以小米為例，在沒有更好的智慧螢幕設備出來之前，小米手機依然是小米公司未來的發展重點，這是小米目前的根基所在，沒有了小米手機的物聯網，將會出現根基不穩的情況。
這兩項業務齊頭並進，對於小米來說都是非常重要的，小米手機是戰術上打法，是近期目標，而物聯網是策略目標，小米想要獲得更長遠、更大的發展空間，必須要在物聯網生態上，投入更大的資源和精力。
國際科技巨頭，也早已開始積極佈局AIoT。谷歌早前公開宣佈計劃用5000萬美元，收購物聯網平台Xively，高調進軍AI＋IoT行業。微軟2018年4月4日宣佈，計劃在未來四年內，向物聯網相關的各種項目投資50億美元，用以提供智慧化服務。
目前來看AIoT行業比重巨大，加之應用的細分領域眾多，市場不會被一家或者幾家吃掉，能否搶佔市場的關鍵，是技術應用和商業落地能否達成，是否真正從市場剛需出發，而非瞄準偽需求。
應用場景遍地開花
①智慧手機無疑是未來很多「萬物互聯」的入口，AI、物聯網、行動設備三大技術，將強強聯合，成為行業新的「標配」技術。 AIoT為智慧手機賦能，將智慧裝置、設備都聯接起來，打造新生態。蘋果、三星等，都在推出具有不同AI功能的手機。
②智慧家居目前仍處在初級發展階段，AIoT將把智慧應用、智慧家庭產品、硬體家族和平台全部串聯起來，讓我們和這些物體實現更智慧的互動，智慧家庭是未來離消費者，最近的AIoT場景。
③工業機器人在自動化普及的工業時代，生產過程幾乎完全自動化、機器人具備高度的適應能力，工業網路不只是實現機器互聯，還有智慧。AIoT在幫助機器人實現智慧互聯的同時，還能讓管理者任意自如的操控，尤其是在很多工業危險的領域。
④自動駕駛需要很多技術支持，除了數據，就是人工智慧，它去幫助車做正確的決策，這也是為什麼百度，押寶人工智慧的原因之一。車的智慧解決之後，就得實現車輛的互聯和管控，在自動駕駛狀態中，如何保證乘客安全，是AIoT技術正在研究的重點。
大數據是AIoT落地應用的基石
大數據是人工智慧的基石，目前的深度學習，主要是建立在大數據的基礎上，即對大數據進行訓練，並從中歸納出可以被電腦，運用在類似數據上的知識或規律。它相當於人的大腦從小學到大學記憶，和儲存的海量知識，這些知識只有透過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。
實際上人工智慧的發展，離不開海量數據進行訓練，大數據的循環，往復無數次的訓練和深度學習，才有了人工智慧！總而言之，透過物聯網產生、收集海量的數據儲存於雲平台，再透過大數據分析，甚至更高形式的人工智慧，為人類的生產活動，生活所需提供更好的服務。
大數據是AIoT發展的基石與原動力，是實現真正的人工智慧的根本，亦是實現AIoT商業變現的關鍵所在。當AI時代到來之際，會產生前所未有的機會，這是最好的時代。
AIoT加速萬物智聯的到來
在物聯網時代，單純的「互聯」沒有任何意義，需要讓萬物「智聯」才能發揮它的應用價值，AI就是其中的核心技術，AIoT將加速「萬物智聯」時代的來臨。
AI＋IoT之所以被人們看好，這是由於它被是「萬物智聯」時代的關鍵技術，是企業商業模式和用戶消費習慣培養的關鍵。
當AI遇上IoT，開啓了智慧物聯無限大的想像空間，也開啓了人工智慧在應用層面更多的可能性。人工智慧可以最大化物聯網帶來的價值，而物聯網能為人工智慧提供所需的數據流。它們有機結合，才能使物聯網和人工智慧的優勢發揮到最大化。
未來，人工智慧將與晶片、系統和網路融為一體，建構一個完整的生態鏈，也就是說，沒有AIoT技術加持的企業，將很難成為萬眾矚目的消費級巨頭，消費者離不開AIoT。
它是我們生活的一個工具，為企業加分的一個技術，下一個改變世界的巨頭將在AIOT裡面產生。AI的智慧助理，是IoT設備裡最關鍵的技術。AI和IoT的結合，將給大家帶來更加美好的生活。
