人工智能在物联网(IoT)中的应用正在推动快速创新，影响众多行业，无论是医疗、制造还是交通运输。
物联网专注于用远程传感器来收集数据，而人工智能物联网（AIoT）则将这些系统连接起来，创造集体智能，最终使系统中的每个节点更加智能。将智能认知、边缘计算和自主能力结合起来，实现了低成本、大规模、高精度的辅助决策能力。
该技术在交通运输领域已经发挥了核心作用，尤其是在车队安全方面。
AIoT特别适用于那些产生大量及人类无法有效处理的数据。在运输行业，随着车队不断技术升级并采用最新的先进驾驶辅助系统（ADAS），车辆产生的数据量每天都在增长。
虽然视频和车辆数据对检测和减轻安全风险至关重要，但大多数平台缺乏存储或计算能力，无法在云端处理、分析和解释所有这些数据。更重要的是，通常安装在商用车上的设备会产生高分辨率的数据，使得云端传输在经济上难以承受。
对此，AIoT技术将车载设备的机器学习能力与云计算能力相结合。这种集成的方法使车载设备具有了洞察能力。从而不会因为将数据传输到云端之前必须对数据进行总结或缩减，而损失这些洞察。
AIoT系统具有独特的双向性，它将来自数百个车载设备的数据汇集在一起，以识别趋势，进而为这些相同的设备提供决策信息。
车载设备根据机器学习算法和安装在车辆各处的传感器，不断做出AI驱动的决策。在AIoT系统中，每一个决策相关信息都会被上传到云环境中，然后云环境可以处理一大批设备的数据，对此进行综合分析理解，以确定出共同的趋势。然后，这些信息会发送回设备。参与这个收集到的 “众包 “智能循环的节点越多，每个节点的表现就越智能、越好。
作为提供数据的奖励，AIoT系统可以共享车辆传感器之外收集到的信息，例如天气预测、交通状况和道路上的危险事件。叠加在驾驶行为数据之上，这些信息会指导设备实时决策，包括找到最优驾驶路线，以及按最适合当前天气的速度行驶。
商业卡车已经受益于AIoT一段时间了，甚至在这个术语被采用之前就已经开始了。例如，AIoT通常被用于为司机提供及时的指导。驾驶室内的传感器能够实时提醒驾驶员注意安全风险，因此他们可以在碰撞发生之前采取纠正措施。
最近，AIoT甚至被部署用于识别并提醒车队经理注意停车风险，即针对停在危险路段的商用卡车。机器学习系统会评估一系列复杂的事件，从而可以反映出哪些路段车辆会有安全风险。
触发时机管理是运输安全的关键；在正确的时间发送正确的通知，可以使车队避免代价高昂的碰撞，甚至挽救生命。当安全平台从车队的每辆车上提取数据，并将其与云端的实际安全结果相关联时，AIoT确保车载设备能够有效地用正确的提示通知司机。能够在正确的时刻提醒司机，需要边缘计算处理能力、低延迟通知和提供可能的补救措施。相对于设备在边缘（在车上）工作，通过向云端发送连续的不同事件流，AIoT教会这些设备识别、优先处理和应对最危险的行为。
在商业交通领域，AIoT技术有可能解决当今最重要的一些驾驶风险：分心，针对天气状况超速，以及在历史上高风险的道路停车。
我们已经有可能知道目前最危险的道路是哪些。想象一下，如果将这些信息与路线系统联系起来，帮助所有司机根据他们的车辆或驾驶技术水平选择最安全、最有效的路线，将会产生怎样的影响。当众包时，这项技术甚至可以指政府机构在设计道路和高速公路时，应对坑洼等危险道路因素，并部署新的安全策略。
