北京
机器每天都在变得更加互联——传感器、机器、PLC、摄像头和生产系统持续提供关于其性能的数据。但连接本身并不足以让工厂变得智能。真正的潜力来自分析、解读数据并将其转化为更好决策的可能性。这就是AIoT（人工智能物联网）的重要性所在。AIoT让我们能够把物联网连接系统的能力与人工智能发现模式、异常和机会的能力结合起来。
AIoT的工业应用场景
在工业环境中，AIoT可以用于预测性维护、质量控制、生产性能监控、能源管理和更好的决策。一个简化的工业AIoT架构可以这样理解：
- 机器产生数据
- 传感器提供关于设备的数据
- 连接层把数据从一台机器传到另一台、网关和软件平台
- 边缘计算在数据源头附近处理关键数据，云端提供数据存储、历史分析和厂区范围的可见性
- AI分析数据并识别偏差或模式
- 最终导向洞察和行动
实时智能为什么重要
如果机器产生异常振动，传统方式会记录参数并展示给用户。AIoT方案则持续把振动与机器的正常表现进行对比，更早地发出潜在问题警报。工作流变成：传感器采集数据，AI分析，发现异常，人工调查，采取行动。这样可以在小问题演变成大问题之前完成维护。
边缘计算与云
工业决策有时发生在时间紧迫的场景中。边缘计算降低延迟，消除不必要的数据传输，即使在网络连接不佳的情况下也能工作。云端在数据存储、历史分析和厂区范围的可见性方面发挥作用。
数据管道的挑战
AIoT项目需要可靠的数据管道。工厂里有老旧机器、多种通信协议、不一致的数据格式，以及工作在恶劣条件下的传感器。低质量的测量会导致AI算法的低质量分析和预测。有效实施不仅需要模型，还需要良好的数据管道、合适的传感器、良好的连接性，以及对物理过程本身的理解。
从问题出发，而不是从技术出发
工厂需要从一个具体的运营问题开始，而不是从最新技术开始。一个典型场景是：问题是计划外停机，数据是振动和温度，技术是传感器和AI分析，目标是提前预警。这种以问题为导向的方式，比盲目上新技术更能让AIoT真正落地。
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