说明：笔者自行拟定了文案框架，利用豆包、讯飞星火两个大模型生成文案草稿，最终人为修改、拼接形成文案终稿发布。
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什么是AIot
AIot，即人工智能物联网（Artificial Intelligence of Things），是人工智能（AI）技术与物联网（IoT）在实际应用中的落地融合。它通过物联网产生、收集来自不同维度的海量数据，存储于云端、边缘端，并利用大数据分析以及更高形式的人工智能技术，实现万物数据化、万物智联化。
AIot并不是一项新技术，而是一种新的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，那么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。AIot的目标是建构一种更高级形式的智能化生态体系，在该体系内，不同智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间能够实现互融互通。
AIot的行业发展情况
AIot行业正处于快速发展阶段，市场规模不断扩大，技术创新持续涌现，应用领域不断拓展。然而，也面临着竞争格局严峻、数据安全和隐私保护等挑战。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AIot行业有望继续保持高速增长态势。
市场规模与增长
市场规模迅速扩大：随着国内产业互联网、产业智能化进程及“新基建”的步伐进一步深入，加之数字化转型浪潮来袭，AIot产业下游应用场景需求进入爆发增长阶段。2023年我国智能物联网（AIOT）市场规模已从2018年的2590亿元增长至11868亿元，年复合增长率为35.59%。这一数据表明，AIot行业具有巨大的市场潜力和增长空间。
投融资活跃：近年来，AIot行业的投融资活动也相当活跃。尽管投资数量有所波动，但投资者对物联网领域的关注度持续上升，特别是关注产业链上游的技术突破，如传感器、芯片、通信协议等。这些技术是实现物联网设备互联互通、数据采集和分析的基础，对于推动整个行业的发展具有重要意义。
技术创新与融合
AI与IoT深度融合：AIot是人工智能与物联网技术的深度融合，通过物联网产生、收集来自不同维度的海量数据，存储于云端、边缘端，并利用大数据分析以及更高形式的人工智能技术，实现万物数据化、万物智联化。这种融合不仅提升了IoT应用的智慧化程度，还拓展了应用层次和范围。
新技术推动发展：随着5G、区块链等先进技术的不断发展和应用，AIot行业将迎来更多的创新机遇。例如，5G技术的普及将使得物联网设备之间的通信更加快速、稳定，为AIot应用提供更强大的网络支持；区块链技术则可以为AIot数据的安全性和可信度提供保障。
芯片领域发展良好
需求回升带动业绩增长：2024 年，AIoT 芯片下游市场快速回暖。多家 A 股上市公司，如瑞芯微、乐鑫股份、晶晨股份和全志科技等，在 2024 年上半年或前三季度都呈现出净利润大幅提升的情况。例如，瑞芯微 2024 年前三季度实现营业收入约 21.60 亿元，同比增长约 48.50%；归母净利润 3.40 亿元到 3.60 亿元，同比增长约 339.75% 到 365.62%。
新产品研发与应用拓展：芯片厂商不断推出新的 AIoT 芯片产品，以满足市场对高算力、低功耗、多模态交互等方面的需求。例如，炬芯科技正逐步全线升级 CPU、DSP+NPU 三核异构 AI 计算架构，致力于打造低功耗端 AI 算力。
应用领域广泛拓展
AIot技术的应用领域正在不断拓展，涵盖智能家居、智能交通、智能医疗、智能工业等多个方面。在智能家居领域，AIot技术使得人们可以通过语音指令实现家电控制、环境监测等多种功能；在智能交通领域，AIot技术可以实现车辆间的通信和协同，提高道路安全和交通效率；在智能医疗领域，AIot技术也被广泛应用于远程医疗、健康监测等方面。
竞争格局与挑战
竞争格局严峻：AIot行业竞争形势严峻，存在多个强有力的竞争者，包括微软、IBM、谷歌等全球科技巨头以及华为、小米、海尔等国内外知名企业。这些企业在技术创新、资金实力和市场份额方面具有显著优势。
面临的挑战：尽管AIot行业发展迅速，但也面临着一些挑战。例如，数据安全和隐私保护问题日益凸显，需要加强数据加密、身份验证等安全技术的研发和应用；标准化和互操作性成为行业发展的关键因素之一，需要推动标准化开发平台的建设和完善。
AIot的应用场景
AIot技术的应用场景非常广泛，涵盖了家居、城市、工业、医疗、农业、物流、交通等多个领域。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，AIot技术将在未来发挥更加重要的作用。
智能家居
智能照明系统：通过在灯具中嵌入传感器和智能芯片，实现根据环境光强度、时间、用户行为习惯等因素自动调节灯光亮度和颜色。例如，当傍晚光线变弱时，智能灯自动亮起；在用户看电视时自动调暗灯光营造氛围。同时，用户也可以使用手机应用远程控制家中灯光，在外出时也能让家里灯火通明，起到防盗警示作用。
智能家电控制：智能冰箱能够实时监测食物的储存状态，如食物的保质期、库存数量等。当某种食物快过期时，它可以通过手机提醒用户。智能洗衣机可以根据衣物的重量、材质自动选择合适的洗涤模式。并且，所有这些家电都可以通过智能音箱或手机应用进行集中控制，用户可以用语音指令开启或关闭家电，如说 “打开空调并设置为 26 摄氏度”。
家庭安防监控：智能摄像头结合人工智能的图像识别技术，能够区分家庭成员和陌生人。当识别到陌生人入侵时，会立即向用户手机发送警报信息，并上传视频片段。同时，一些智能门锁具备人脸识别、指纹识别等多种开锁方式，还可以记录开锁时间和人员信息，提高家庭安全性。
智能健康医疗
可穿戴设备：智能手环和智能手表是最常见的可穿戴设备，它们能够实时监测人体的心率、血压、血氧饱和度、睡眠质量等生命体征数据。这些设备中的加速度传感器可以记录用户的运动步数、运动距离和运动强度。例如，运动爱好者可以通过手表的数据分析自己的运动状态，调整运动计划。另外，在睡眠监测方面，设备可以分析用户的睡眠周期，提供改善睡眠的建议。
远程医疗诊断：在偏远地区医疗资源有限的情况下，通过 AIoT 设备可以实现远程医疗。例如，基层医护人员可以使用便携式医疗检测设备为患者检查，这些设备将检测数据（如心电图、超声影像等）通过网络传输给城市大医院的专家。专家借助人工智能辅助诊断系统对这些数据进行分析，做出诊断建议，从而实现医疗资源的共享。
医院智能化管理：在医院内部，AIoT 技术可以用于医疗设备管理和病房环境监控。通过在医疗设备上安装传感器，实时追踪设备的位置、使用状态和维护周期。例如，确保急救设备随时处于可用状态。同时，病房的环境监测系统可以自动调节温度、湿度和空气质量，为患者提供舒适的康复环境。
智能工业制造
设备预测性维护：在工厂的生产线上，通过在各种工业设备（如机床、电机、输送带等）上安装振动传感器、温度传感器等多种传感器，实时收集设备运行时的数据。利用人工智能算法对这些数据进行分析，预测设备可能出现的故障时间和故障部位。例如，通过监测电机的振动频率和温度变化，提前发现电机轴承磨损等问题，在设备故障发生之前安排维修，减少设备停机时间，降低维修成本。
生产质量检测：在生产过程中，利用机器视觉系统对产品进行外观质量检测。这些视觉系统可以快速识别产品表面的划痕、裂缝、孔洞等缺陷。例如，在电子元件生产中，通过摄像头拍摄元件的外观，人工智能算法对图像进行分析，精确地判断元件是否合格，检测速度比人工检测快很多，而且准确性更高。
智能仓储物流：在仓库管理中，采用自动导引车（AGV）和机器人进行货物的搬运和存储。AGV 通过传感器感知周围环境，按照预设的路线自动行驶，将货物从仓库的一个位置搬运到另一个位置。同时，库存管理系统利用物联网技术实时更新货物的存储位置和数量信息，结合人工智能算法优化仓库布局和货物调度，提高仓储空间利用率和物流效率。
智慧城市
智能交通信号灯控制：交通信号灯通过安装在路口的车辆传感器和行人传感器，实时感知车流量和人流量。人工智能算法根据这些数据动态调整信号灯的时长。例如，在车流量大的方向延长绿灯时间，减少车辆等待时间，缓解交通拥堵。
自动驾驶和辅助驾驶：汽车配备多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围的环境信息。人工智能算法对这些数据进行处理，实现自动驾驶功能，如自动跟车、自动变道、自动泊车等。即使是在辅助驾驶模式下，也能为驾驶员提供诸如车道偏离预警、前方碰撞预警等功能，提高行车安全性。
智能停车系统：在停车场中，通过安装在车位上的传感器感知车位是否空闲。智能停车系统可以将空闲车位信息发送给用户的手机应用，引导用户快速找到车位。并且，在停车场出口处，自动计费系统根据车辆的入场时间和停车时长进行自动收费，提高停车场的管理效率。
智能环保监测系统：智能环保监测系统通过先进的技术手段实时监测和评估环境状况（如空气质量、水质等环境指标），为城市环境保护和科学管理提供数据支持。
智能农业
精准农业生产：在农田中安装土壤湿度传感器、肥力传感器、气象站等设备，收集土壤和气象数据。人工智能算法根据这些数据，为农民提供精准的灌溉、施肥和播种建议。例如，根据土壤湿度传感器的数据，当土壤湿度低于一定阈值时，自动启动灌溉系统；根据肥力传感器的数据，精确地施加肥料，提高肥料利用率，减少浪费。
农产品质量追溯：利用物联网技术，为每一个农产品贴上唯一的身份标签，记录其从种植、加工到销售的全过程信息。消费者通过扫描产品标签上的二维码，可以获取产品的产地、种植过程中使用的农药化肥情况、采摘时间等信息，确保农产品的质量和安全。
农业设施智能化管理：在温室大棚中，通过调节温度、湿度、光照等环境控制设备，利用传感器和人工智能算法实现自动控制。例如，当光照强度不足时，自动开启补光灯；当温度过高时，自动开启通风设备或遮阳网，为农作物创造适宜的生长环境。
畅想AIot与人类的共生关系
未来的人类生活将更加依赖于AIot技术，而AIot技术也将在不断满足人类需求的同时，推动人类社会的进步和发展。然而，也需要注意到技术带来的挑战和风险，并采取相应的措施来应对和解决这些问题。
家居生活方面
高度个性化与智能化的居住体验：房屋将成为一个高度智能的整体，能够根据居住者的生活习惯、健康状况、情绪状态等多方面因素自动调整。例如，清晨，智能系统会根据居住者的睡眠数据和日程安排，自动调节灯光、温度、湿度，播放舒缓的音乐唤醒居住者，并准备好合适的早餐。当居住者感到疲劳时，智能沙发会自动调整角度和按摩模式，为其提供舒适的休息环境。
智能家庭健康管理：家中的各种智能设备将与医疗系统紧密连接，实时监测居住者的健康状况。智能马桶可以分析尿液和粪便的成分，检测身体的基本健康指标；智能床垫能够监测睡眠质量和心率、呼吸等生理数据。一旦发现异常，系统会立即通知医疗人员或提供相应的健康建议。家庭机器人可以协助老人或残疾人进行日常活动，如穿衣、洗漱、进食等，同时还能陪伴他们聊天、娱乐，缓解孤独感。
交通出行方面
自动驾驶成为主流：道路上几乎所有的车辆都将实现自动驾驶，交通效率和安全性将大幅提高。车辆之间通过物联网相互连接，实时共享路况信息，自动规划最佳行驶路线，避免交通拥堵和事故的发生。人们在出行时只需输入目的地，车辆便会自动将其送达。而且，自动驾驶车辆的内部将被设计成舒适的移动空间，人们可以在车内工作、学习、娱乐或休息。
智能交通基础设施的协同运作：道路、桥梁、信号灯等交通基础设施都将配备智能传感器和通信设备，与车辆和行人实现互动。例如，当行人靠近路口时，信号灯会自动感知并调整为绿灯，方便行人通过；道路上的传感器可以检测到车辆的重量和行驶状态，及时发现道路损坏或车辆故障，并通知相关部门进行维修。
医疗保健方面
精准医疗的全面实现：医疗领域将高度依赖 AIoT 技术，实现精准医疗。智能医疗设备可以对患者进行全方位的监测和诊断，收集大量的生理数据，并通过人工智能算法进行分析和预测。医生可以根据这些数据制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者的康复速度。例如，对于癌症患者，智能医疗系统可以根据患者的基因数据、肿瘤特征等信息，精准选择最适合的治疗药物和治疗方式。
远程医疗的普及：人们可以通过家中的智能医疗设备或可穿戴设备，随时随地与医生进行远程会诊。医生可以远程监控患者的健康状况，提供在线诊断和治疗建议。同时，医疗资源的分配将更加均衡，偏远地区的患者也能够享受到优质的医疗服务。
教育学习方面
个性化学习的深化：教育系统将借助 AIoT 技术，为每个学生提供个性化的学习方案。智能学习设备可以根据学生的学习进度、兴趣爱好、知识掌握程度等因素，自动推送适合的学习内容和学习任务。例如，学生在学习数学时，智能学习系统会根据其薄弱知识点，推送相应的练习题和讲解视频，帮助其快速提高。
虚拟学习环境的广泛应用：虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术将与 AIoT 相结合，为学生提供更加生动、直观的学习体验。学生可以通过 VR 设备进入虚拟的实验室、历史场景、宇宙空间等进行学习和探索，增强学习的趣味性和效果。同时，远程教学将更加普及，学生可以与世界各地的学生和教师进行互动和交流，拓宽视野。
工作就业方面
人机协作的工作模式：在工作场所，人类和智能机器将形成紧密的协作关系。智能机器人和自动化设备将承担一些重复性、危险性和高强度的工作，而人类则专注于需要创造力、情感沟通和复杂决策的工作。例如，在制造业中，机器人可以进行零件组装、产品包装等工作，而工人则负责产品设计、质量检测和设备维护等工作；在客服领域，智能聊天机器人可以处理一些常见问题的咨询，而人工客服则负责处理复杂问题和客户投诉。
工作方式的灵活化：AIoT 技术将使人们的工作方式更加灵活，远程办公和移动办公将成为常态。人们可以通过智能设备随时随地接入工作系统，与同事进行沟通和协作，完成工作任务。同时，工作场所的界限将变得模糊，人们可以在家庭、咖啡馆、公园等场所进行工作，提高工作效率和生活质量。
城市管理方面
智能城市的全面建成：城市将成为一个高度智能化的有机整体，城市管理将更加高效和便捷。智能传感器和监控设备将遍布城市的各个角落，实时监测城市的环境、交通、能源等状况。城市管理者可以通过智能城市管理平台，对城市的运行进行全面的监控和管理，及时发现和解决问题。例如，当城市某个区域出现环境污染或能源浪费时，系统会自动发出警报，并采取相应的措施进行治理。
资源的优化配置：AIoT 技术将帮助城市实现资源的优化配置，提高资源的利用效率。例如，通过智能电网和能源管理系统，可以实时监测和调控城市的能源消耗，实现能源的合理分配和节约；通过智能水务系统，可以对城市的水资源进行科学管理，提高水资源的利用效率。
AIot相关工作必备的技能
需要具备的专业技能
基础学科知识
高等数学：熟练掌握微积分、线性代数和概率论等内容。例如，在机器学习算法中，微积分用于优化模型的参数，线性代数帮助处理数据的矩阵运算，概率论用于理解数据的分布和模型的不确定性。
离散数学：了解集合论、图论、数理逻辑等知识。这些在算法设计、数据结构以及理解计算机网络和物联网的拓扑结构方面非常重要。
电学基础：掌握电路原理、电磁学等知识。这对于理解硬件设备的工作原理，如传感器、微控制器和通信模块的电路设计和工作机制至关重要。例如，在学习传感器时，需要理解其电学特性和信号转换原理。
编程语言
C/C++ 语言：这是嵌入式系统和底层开发的核心语言。需要能够熟练运用 C/C++ 进行程序开发，包括数据类型、控制结构、函数、指针等基本概念。例如，在开发物联网设备的驱动程序或对硬件进行直接操作时，C/C++ 是必不可少的。 理解内存管理、编译原理和代码优化技巧，以提高程序的性能和效率。在资源有限的嵌入式设备中，优化代码可以更好地利用硬件资源。
Python 语言：作为一种高级编程语言，Python 在数据处理、人工智能算法实现和快速原型开发方面应用广泛。掌握 Python 的基本语法、数据结构（如列表、字典、集合）和常用库（如 NumPy、Pandas 用于数据处理，Matplotlib 用于数据可视化）。能够使用 Python 进行简单的机器学习和数据分析任务，例如使用 Scikit - learn 库进行分类、回归等机器学习算法的实现，这在 AIoT 的数据处理和智能决策环节很有帮助。
硬件知识
传感器原理与应用：了解常见传感器（如温度传感器、湿度传感器、压力传感器、光学传感器等）的工作原理、性能参数（如精度、分辨率、响应时间）和接口类型（如 I2C、SPI、模拟信号接口）。例如，在智能家居系统中，需要知道如何选择合适的温度传感器，并将其数据正确地读取和传输。掌握传感器的校准和故障检测方法，以确保传感器数据的准确性和可靠性。
微控制器与嵌入式系统：熟悉至少一种微控制器（如 ARM Cortex - M 系列）的架构、寄存器配置和编程方法。了解微控制器的内部资源，如定时器、中断控制器、通用输入输出端口（GPIO）等，并能够使用它们进行简单的硬件控制，如控制 LED 闪烁、读取按键状态等。理解嵌入式系统的开发流程，包括硬件选型、电路设计基础（如电源电路、复位电路等简单电路的设计）、软件开发环境搭建和调试方法。
通信与网络
物联网通信协议：了解常见的物联网通信协议，如 Wi - Fi（IEEE 802.11）、蓝牙（Bluetooth）、ZigBee（IEEE 802.15.4）、MQTT 等。理解它们的协议栈结构、通信模式（如点对点、星型、网状网络）和应用场景。例如，Wi - Fi 适用于高速数据传输和长距离通信的场景，而 ZigBee 更适合低功耗、短距离的传感器网络。能够进行简单的通信协议配置和数据传输实验，例如使用 MQTT 协议实现设备与服务器之间的消息发布和订阅。
网络基础知识：掌握计算机网络的基本原理，包括 OSI 七层模型、TCP/IP 协议族等。理解 IP 地址、子网掩码、端口号等概念，这对于网络设备的配置和网络通信的实现非常重要。了解网络安全的基础知识，如加密算法（如 AES、RSA）的基本原理、数据安全传输的方法（如 SSL/TLS 协议）和身份认证机制，以保障物联网设备和数据的安全。
人工智能与机器学习基础
人工智能概念：理解人工智能的基本概念，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的基本原理和应用场景。例如，知道机器学习是让计算机从数据中学习规律，而深度学习是机器学习的一个分支，通过神经网络模型来处理复杂的数据。掌握数据挖掘的基本方法，如数据清洗、特征提取、数据分类和聚类等操作，这是进行人工智能应用开发的基础。
机器学习算法基础：熟悉常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等算法的原理、优缺点和适用场景。能够使用现有的机器学习库（如 Scikit - learn）实现简单的机器学习模型训练和预测任务。例如，使用线性回归算法来预测物联网设备的能耗与运行参数之间的关系。
自我提升路径
在校期间
课程学习与实践
认真学习专业课程：确保在学校期间学好相关的基础课程和专业课程，如上述提到的数学、物理、编程语言、硬件原理等课程。积极参加实验课程和课程设计，通过实际操作巩固所学知识。例如，在嵌入式系统课程设计中，自己动手制作一个简单的物联网设备，如基于微控制器的温湿度监测系统。
参加校内竞赛：积极参与校内的学科竞赛，如电子设计竞赛、机器人大赛、物联网应用创新大赛等。这些竞赛可以锻炼团队合作能力和实际项目开发能力。例如，在电子设计竞赛中，与团队成员一起设计并实现一个具有一定功能的电子产品，从硬件设计到软件编程，全面提升自己的技能。
在线学习与开源项目
利用在线课程资源：利用在线学习平台，如 Coursera、EdX、Udemy 等，学习人工智能和物联网方面的进阶课程。这些课程通常由行业专家授课，可以拓宽知识面。例如，在 Coursera 上学习深度学习专项课程，深入了解神经网络的架构和训练方法。
参与开源项目：在 GitHub 等开源平台上寻找简单的 AIoT 开源项目进行学习和参与。通过阅读优秀的开源代码，可以学习到先进的开发思路和技巧。例如，参与一个开源的物联网传感器数据采集和可视化项目，学习如何构建高效的物联网数据处理系统。
毕业后初期
入职初级岗位积累经验
选择合适的岗位切入点：可以先从嵌入式开发工程师助理、物联网测试工程师、AI 算法实现工程师助理等初级岗位入手。在工作中，向有经验的同事学习，了解企业级项目的开发流程和规范。例如，作为嵌入式开发工程师助理，协助资深工程师进行硬件调试和软件开发，熟悉实际项目中的开发工具和技术栈。
深入学习企业技术栈：根据所在企业的技术要求，深入学习相关的技术和工具。如果企业主要使用某种特定的微控制器或通信协议，要深入研究并熟练掌握。例如，企业主要使用 ZigBee 通信协议进行物联网设备开发，那么就需要深入学习 ZigBee 协议的高级特性和应用案例。
考取相关证书
行业认证证书：考取一些与 AIoT 相关的证书来提升自己的竞争力，如华为 HCIA - IoT（华为认证物联网工程师）、ARM 认证工程师等。这些证书可以证明自己在相关领域的专业能力，增加在求职和职业晋升中的优势。
长期自我提升
深入技术研究与项目实践
技术深耕：随着工作经验的积累，选择一个或几个自己感兴趣的技术方向进行深入研究，如人工智能在物联网中的边缘计算应用、物联网安全技术等。阅读专业书籍、研究论文和行业报告，参加技术研讨会和学术会议，了解最新的研究成果和技术趋势。
承担复杂项目：争取在工作中承担更复杂的项目，从项目的规划、设计到实施，全面锻炼自己的能力。例如，负责一个大型智能工厂的物联网系统升级项目，涉及到多种设备的集成、数据的高效处理和智能决策系统的构建，通过这个项目提升自己的综合技术能力和项目管理能力。
拓展行业视野与跨领域合作
关注行业动态：定期阅读行业杂志、新闻网站和社交媒体上的技术账号，了解 AIoT 行业的宏观发展趋势、市场需求变化和政策法规影响。例如，关注物联网行业的市场调研报告，了解不同应用领域（如智能家居、智能交通、智能医疗）的增长趋势和竞争格局。
跨领域学习与合作：由于 AIoT 涉及多个领域的融合，尝试与其他领域的专业人士合作，如计算机科学家、通信工程师、自动化工程师等。通过跨领域的交流和合作，拓宽自己的技术视野，学习新的思维方式和技术方法，为解决复杂的 AIoT 问题提供更多的思路。
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