在IoT的推动下，以往被独立使用的硬件端口之间开始实现互联互通，而基于对需求的创造和挖掘，越来越多的终端硬件也被研发出来。
在IoT场景下，工厂内的人们端坐电脑前就能够看到摄像头、温度计等各类终端硬件设备采集并传回的数据；家人们能够在千里万里之外远程操控家里的各类联网设备；有车一族能够提前通过网络或是小区、商场前的大屏获知车位剩余情况……
从上游的各类IoT芯片，到中游的NB-IoT、LoRa、Wi-Fi、BLE、ZigBee、RF等IoT通讯方案，再到下游硬件设备的生产制造和技术的应用落地，IoT的产业链已经相当成熟，并让人们的生活实现了初级的“智能”化。
其中，或许有人会注意到，在IoT产业的某些场景中也曾出现AI技术的出现，譬如车库、高速收费站的车牌识别等等。从AIoT的角度来解析，这属于一种典型的、普遍落地的应用，但只是一种较浅层次的结合。彼时，还没有大范围被认知的AI技术犹如一滴水滴滴入IoT这片海洋，虽能泛起涟漪，却并不能够引起大规模的重视与变革。
早在AI大举进军IoT之前，后者在产业链、规模等方面已经较为成熟。仅从“万物互联”这一本质出发，IoT已经基本完成了自己的任务，需要继续打磨的是其中涉及的通讯技术等等。于它而言，AI是一种创新，但更多的只是一种锦上添花，即使没有AI技术的出现，它也能够活下去，并成为一个长足产业。
· 于AI，结合IoT是一种必要举措
认真说来，AI的历史溯源可比IoT久远数十年。然而相比于后者，鉴于技术研发难度与落地难等问题，AI的路程走的十分之艰难，此起彼伏，直至近几年才在技术层面实现了突破性的进展，并在大众认知度不断提高的同时，找到了技术落地的可能性。
目前，因为技术上的突破，我们日常能够接触的AI技术后产品包括手机的指纹识别、交通枢纽的人脸识别安检、商场导购机器人等等。虽然一些AI技术或产品有时候在性能方面还不能够令人满意，甚至可以称为“智障”，但不可否认的是，相比于过去的几次巅峰期，如今AI技术是能够让人看到未来的。
只不过，作为一项新技术，AI也必不可免的遭遇了“落地难”的问题。
根据艾瑞咨询的数据，2020年全球AI市场规模约1190亿人民币，未来10年，人工智能将会是一个2000亿美元的市场。从数据的角度出发，AI的市场前景是被认可的，但是仅凭AI自己真的能够承担起这么大的市场吗？显然是不可行的。
针对AI，正如阿里云首席智联网科学家柯镇所说，缺少IoT的AI会成为鸡肋，缺少互联的AI则更加形同摆设。
举一个简单的例子，以当下议论较多的AI产品智能音箱为例，它是一个AIoT的典型应用。就智能音箱，它的“智能”主要体现在两方面，分别是指令接收与执行——为了很好的接收指令，智能音箱需要能够捕捉并理解消费者的语音命令，其中涉及语音识别、自然语言处理等AI技术；执行的过程中，它则需要承担一个管家的责任，“指挥”其他设备根据指令作出相应的反馈，这个时候就需要IoT出场了。
如果没有IoT的融入，智能音箱只能作为一个完全独立的个体而存在，这时候，不能结合IoT的智能音箱只能自嗨，比如查个天气、放首歌、购个物等等，一切服务只能依赖互联网上的内容。另外，在追求个性化服务的眼下，只能提供纯内容服务的智能音箱最终能够输出的服务也是“不全面”的。这种处处受限情况下，AI技术的价值显然不能够被最大化利用。
可以说，如果没有IoT的加入，AI技术或硬件有时候并不能很好的融入到落地场景中，从而面临落地难的问题。
对于AI而言，之所以会结合IoT催生出AIoT，是它在寻求价值最大化、寻求更好落地的一种必要措施。正如行业人士所讲，AI已经进入了发展的下半场，与IoT的结合，将能够帮助AI打开真正落地的重要通道。
最后
继IoT、AI、AI芯片之后，AIoT已经成为了一个新的风口。在AIoT场景内，IoT负责连接万物，并向担任“大脑”角色的AI提供数据，双向联动，才能够完整的搭建一个场景。
这其中，相比于IoT，AI还是一个新产业，虽有规模却仍旧需要继续探索，尤其是在技术研发和应用落地方面。技术研发创新是时间、资源和人才所积累的成果，而应用落地所关乎的却不仅仅只有自身技术，该需要其他势力的帮助。于AI而言，IoT所搭建的网络是一个能够让它物尽其用的处所，这里天然存在着成千上万的数据，这是它的动力来源，也是它能够实践自身、落地商用必不可少的“配件”。
与之不同，IoT虽然在概念上“年轻”于AI，但在落地上却是一个“老手”，已经很好地完成了自己的使命。再往后，其所发生的变化只是时代发展加注在它身上的一种随其自然。因此看来，在啃噬AIoT这一蓝海市场方面，AI是最为迫切的，也是最大的赢家。
