近年來爆發式增長的智慧型物聯網（AIoT）前景如何？

AIoT（人工智慧物聯網）未來發展前景廣闊。 它將使用人工智慧技術連線裝置、資料和應用程式，為企業開闢新的機會。 AIoT可以幫助企業實現顯著的效率提公升，同時也可以幫助企業降低成本。

此外，AIoT可以幫助企業快速做出決策，並根據不斷變化的需求採取行動。

物聯網和人工智慧齊頭並進。 物聯網創造了大量的資料，大量的資料促進了AI模型的訓練和成長，而物聯網中的大量資料需要人工智慧來處理。 因此，物聯網和人工智慧是很有前途的，只能說人工智慧應用更廣泛，人工智慧是大腦，物聯網是眼睛和手，人工智慧不僅可以用於物聯網、網際網絡，還可以應用於許多其他領域， 就像大腦不僅接受和處理眼睛的資訊一樣，也接受和處理耳朵的聲音資訊。

人工智慧是一門典型的交叉學科，涉及數學、計算機、控制等內容，目前需要重點學習機器學習相關理論，包括深度學習、強化學習、遷移學習等，除了學習計算機視覺、自然語言處理、知識表示、自動推理和機械人相關內容外，整體學習壓力還是比較大的。

物聯網專業的知識結構涉及六個學習層次，包括感知面板改革與平衡層（裝置層）、網路層、物聯網平台層、資料層（分析）、應用層和安全層，因此物聯網涉及的內容很多，但與人工湮滅智慧型專業不同， 物聯網更注重基本功能的實現，注重感知而不是決策，因此對動手實踐能力的要求更高。

從短期結果來看，物聯網是乙個比較不錯的領域。

人工智慧是結果，物聯網是實現結果的過程。

5G之後，萬物互聯成為重要期待，所有裝置，不僅僅是手機，都將接入網際網絡，發展更多的組網功能。 所謂物聯網，就是將裝置連線到網際網絡，然後收集資料。 通過資料分析消費者的行為，或形成對機器本身的實時預測。

結果是人工智慧。

在未來的物聯網中，物聯網領域將釋放出大量的創新創業機會，因此物聯網未來的發展前景仍然值得期待。

從應用前景來看，物聯網的落地和實用性相對較大，人工智慧演算法可能非常強大，但可以落地的專案會更少。

雖然人工智慧目前處於行業發展的早期階段，技術體系並不完善，但大資料、物聯網、雲計算、邊緣計算等技術最終指向人工智慧，因此智慧型化也是必然的發展趨勢，隨著物聯網相關技術的發展，大量的人工智慧產品將逐步實現應用。

首先，物聯網是當前第三波資訊化浪潮的代表技術，在5G通訊和產業結構公升級的共同推動下，未來物聯網領域將釋放出大量的創新創業機會，因此未來物聯網的發展前景還是非常值得期待的。 雖然人工智慧目前處於行業發展的早期階段，技術體系並不完善，但大資料、物聯網、雲計算、邊緣計算等技術最終指向人工智慧，因此智慧型化也是必然的發展趨勢，隨著物聯網相關技術的發展，大量的人工智慧產品將逐步實現應用。

其次，物聯網本身與人工智慧息息相關，從目前的技術體系來看，物聯網是人工智慧的重要應用場景，因此目前很多團隊都在布局AIoT領域的研發。 從物聯網的技術架構來看，物聯網與人工智慧技術體系的結合越來越緊密，人工智慧也成為物聯網技術體系的重要一層。 因此，人工智慧的未來離不開物聯網，物聯網的研發也離不開人工智慧。

最後，對於初學者來說，是選擇物聯網的方向還是人工智慧的方向，首先要考慮自己的知識結構。 在本科階段（或大專階段），可以專注於物聯網相關專業，因為物聯網的技術體系比較成熟，學習過程會比較容易，會有大量的案例可以參考，就業渠道也比較成熟。 如果你是研究生，可以專注於人工智慧的方向，這樣在就業的時候會有更多的機會，而且工作水平和薪水都比較高。

目前看來，物聯網一定是好的。 因為物聯網相對成熟，人工智慧也只能算是剛剛起步。 因此，物聯網和人工智慧的前景在短期內一定是好的。

人工智慧的發展並不像我們想象的那麼順利，雖然我們仍然很好地使用智慧型音箱，人臉識別和無人駕駛也順利進行。 然而，總的來說，人工智慧並沒有達到很多人的期望。 所謂的人工智慧還不夠智慧型。

這是因為機器學習是基於資料的，一方面資料量不夠，另一方面整體資料變化迅速。 只能在固定區域操作。 也就是說，如果你從北京穿越到上海，可能會有一些問題。

這是發展階段的問題，如果對石器大驚小怪，就很難開發鐵器了，因為高爐的熱量達不到，就要一步一步來。 技術進步有時候也要改變幾代人的人工智慧，我們真正意識到人工智慧的時代即將到來，其實還是2015年的事情，只有4年，對於彈指技術來說，這是非常短的。

如今還是資料積累的階段，雲計算已經成熟，包括IDC為大量的資料儲存，這是資料的基礎，未來的物聯網是增加資料項，比如我們收集一些家用電器的資料，收集一些工業生產的資料，實現更多的產品定製。 然而，真正的人工智慧要成為一種氣候並提高生產力還需要很長時間。