AIoT?跟IoT有什麼不同?多加的A是什麼?應該大家都猜得到，就是人工智慧。
由於所有實體物件互聯的關係，因此各個感測器所感測到的資料，收集起來可以擁有很大的資料量，那剛好因為人工智慧需要龐大的資料訓練，才能達到似人腦的效果。而先前有提到說AI最重要的就是資料的收集，AI擁有完善、完整且好的資料收集，才能做出適合的模型，才能用演算法達到類似人腦智慧的功能。
而AI可以進行預測或協住分析數據後幫助人們下判斷，透過IoT所得到的數據，對於人工智慧的自主學習上面很有幫助。
和之前的IoT相比AIoT多了使用演算法，讓它能擁有自己思考整理的能力，成功讓我們達到更好的生活，像是除了知道說室內溫度過高要開啟冷氣之外，還可以知道說如果現在有人在室內房間中，冷氣溫度就可以調到人體適合的溫度，不再只是將冷氣打開，而是可能可以知道現在室內有多少人，假若較多人那相對應的溫度應該就要低一些大概23度左右的這種判斷。
AIoT的三大關鍵技術:

1. 雲端數據與分析:為什麼要使用雲端？因為感測器能取得大量的數據，若不使用雲端，大量的資料會需要過多硬體去儲存，要去做管理維護相對地也困難許多(硬碟過多，很難處理)。
   目前雲端服務可以分為三個方式—IaaS(基礎設施)、PaaS(平台)和SaaS(軟體)。
2. 嵌入式系統與感測器:什麼是嵌入式系統?它也算是一種系統，但是是在大型系統中的一個小螺絲，專門處理一些特定需求或是特殊用途的，像是捷運的行車系統，它算是一種嵌入式系統，主要功能是處理一般運行的加速或是煞車，但是只有行車系統是構不成整個捷運的運行的因為要搭配上可能加速時電力供給要加大，那電力設備的使用也相當重要。而嵌入式系統都叫嵌入了，則會被安裝進入設備中，因此比較不會被注意到有此系統的存在。
3. 5G與AIoT:根基於5G和4G的延遲上的差異性，剛好可以運用在人工智慧。以自駕車為例子，因為物聯網的關係，有相當多感測器和鏡頭在車上，因此透過5G的低延遲性能，可以快速透過感測器收集到的資料(距離)傳遞至雲端進行大量運算，運算完成後，人工智慧就能立即判斷是否會發生交通事故(可能與前、旁車距離過近會擦撞到，進而去調整車子所要進行的動作)，或是有人或貓狗突然從兩側衝出。因為有了快速運算後，假設知道可能當下的煞車距離過短依然會撞到他們，那或許下一步的判斷就可能是剎車並將方向盤往兩邊轉做閃避，透過急速感測並運算，模擬人類反射神經下意識會做的動作，以維護與人開車同樣程度甚至更高的安全性。

參考資料:
https://www.easpnet.com/aiot%E6%99%82%E4%BB%A3-%E9%9B%B2%E7%AB%AF%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%B0%87%E6%89%AE%E6%BC%94%E6%95%B4%E5%90%88%E8%A6%81%E8%A7%92/
https://udn.com/news/story/6903/4352449
http://trh.gase.most.ntnu.edu.tw/tw/article/content/140
https://www.bnext.com.tw/article/53719/iot-combine-ai-as-aiot
https://kknews.cc/zh-tw/tech/vl8g8my.html
https://www.csie.ntu.edu.tw/~b6506031/Osd/embedsys.htm