AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。物联网技术与人工智能相融合，最终追求的是形成一个智能化生态体系，在该体系内，实现了不同智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互融互通，万物互融。AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）。AIoT是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合，是一种新的IoT应用形态。如果物联网是将所有可以行使独立功能的普通物体实现互联互通，用网络连接万物，那AIoT则是在此基础上赋予其更智能化的特性，做到真正意义上的万物互联。
从人与信息之间的关系看，在没有计算机时，人们通过在类似纸这样的媒介上记录处理信息，通过人来传递，不仅费时费力，还可能会丢失错乱。在个人计算机诞生后，信息的承载发生了巨大的变化，可以用电信号表示信息，但在没互联网时还不能实现信息传递，只能做些简单的处理。随着互联网、移动通信的诞生发展，不再需要“纸”来处理或传递信息，但信息的创造还需要人的参与。在AIOT时代，可以不需要人的参与，就能创造除有用的信息，完全解放人的时间经理，是人生产力的再一次解放。
AIoT的发展需要经过三个阶段，中国工程院邬贺铨说，
第一，单机智能阶段，单机系统需要精确感知、识别、理解用户的各类指令，如语音、手势等，并正确决策、执行和反馈。这个过程中设备与设备之间是不发生相互联系的。
第二，互联智能阶段，采用集中的云或者边缘计算控制多个终端（感知器）的模式，构成互联的产品矩阵，打破了单机智能的孤岛效应，对智能化体验场景进行了不断升级和优化。当用户晚上在卧室对着空调说“睡眠”时，客厅的电视、音箱、窗帘、灯都自动进入关闭状态。
第三，主动智能阶段，智能系统根据用户行为偏好、用户画像、环境等各类信息，自我学习、主动提供适用于用户的服务。如清晨光线的变化，窗帘自动缓缓地开启，音箱传来悦耳的起床音乐，空调调整温度。
从IoT到AI＋IoT，AIoT既有IoT的缺点，又有AI行业存在的缺点和问题。正如邬贺铨所说，AIoT面临四个方面的挑战，
第一，算力问题，普通计算机计算能力有限，训练模型往往需要数周、数月时间。密集和频繁地使用高速计算资源面临成本压力。
第二，算法问题，AI训练需要时间非常长，目前仅训练一些简单的识别尚需数周时间，面对未来场景的丰富性，有必要在算法层面进行增强。基础算法非常复杂，应用的企业开发能力不足。
第三，平台兼容性问题，物联网产品本身碎片化，而各AI公司生态之间又缺乏协同，本地算力、网络连接能力、平台间不兼容，要把框架里的算法部署到数量众多的物联网设备上，大规模部署问题重重。
第四，安全问题，AI智能决策性正确性受到IoT数据精确度影响，AI分析结果还缺乏可解释性。AIoT存在被攻击而成为僵尸物联网的风险。