一、为什么 AIoT 成为必然趋势

传统嵌入式产品的核心任务是采集—控制—执行，系统逻辑大多基于确定性规则。而随着传感器数量激增、应用环境复杂化，仅依赖规则和阈值已难以应对现实世界的不确定性。

人工智能的引入，改变了这一范式。
通过机器学习（ML）或深度学习（DL），系统可以：

• 从数据中学习特征
• 对复杂模式进行分类与预测
• 在不完全信息下做出近似最优决策

当AI 与物联网（IoT）在嵌入式系统中深度融合，便形成了AIoT——这是当前智能硬件、工业控制、智慧城市与能源系统的技术核心。

二、什么是 AIoT

1. AIoT 的技术内涵

AIoT 并非简单地将 AI 算法部署到联网设备，而是通过计算位置的重构，在系统层面实现：

• 更低时延
• 更低功耗
• 更高隐私性
• 更高系统鲁棒性

根据 AI 推理发生的位置不同，AIoT 通常分为三种形态：

• 云端 AI：算力集中、依赖网络
• 边缘 AI：靠近数据源的集中节点
• 端侧 AI：直接在终端设备完成推理

在嵌入式产品中，真正具备工程价值的，往往是端侧 AI 与边缘 AI。

2. 端侧 AI 与边缘 AI 的工程差异

端侧 AI

• AI 推理直接