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AIoT是什么意思？定义AIoT
顾名思义，AIoT=AI+IoT。其实，AIoT有一个更直观的叫法，Artificial Intelligence of Things。总之，AIoT意味着AI(人工智能)与IoT(物联网)的融合。
AIoT可以理解为物联网的下一个发展阶段——从智能设备的低级交互，到智能设备的高级交互。换句话说，AIoT是一个会思考的物联网。
其实，AIoT并没有我们想象的那么神奇。本质上，AIoT不是一种技术，只是一种技术融合后的状态。
基于现有的物联网技术，通过人工智能的赋能，使前者更加智能。让IoT成为以人为本的IoT(People-Oriented IoT)。
所以，AIoT服务的一个重要场景，就是智能家居。AIoT研究的一部分，就是研究如何让智能家居从“家庭自动化”，变成真正的“家庭智能化”。
AI和IoT这两词碰撞到一起，其实是必然的。因为两者的存在是相辅相成的：AI需要IoT采集的数据做深度学习算法的训练，IoT则需要AI建立的思考模型做出决策。
AIoT虽然听上去高深莫测，但在当前并不存在技术壁垒。它只是技术发展到一定阶段，被人为赋予的一种新的名称罢了。
智慧停车系统所用到的关键技术？包括计算机视觉技术、物联网技术、无线通信技术和数据处理技术等。
其中计算机视觉技术用于实现车辆识别和车位检测，通过摄像头等设备采集车辆和停车位信息，并将数据传输至系统后台处理；物联网技术则用于实现车辆和系统之间的连接，通过RFID等技术实时采集车辆信息并与车位信息进行匹配；无线通信技术用于实现车辆和用户与系统之间的信息交互，提供预订车位、在线支付等服务；数据处理技术则是对系统所采集到的大量数据进行分类和分析，并用于优化车位分配和停车指引等策略，从而提高停车效率和用户体验。
计算机视觉是人工智能还是大数据？计算机视觉是人工智能的一个子领域，其目标是构建可复制人脑视觉的智能计算机。机器学习是教机器学习的通用术语，但是计算机视觉专门处理视觉数据。在机器学习中，我们更多地使用了统计工具，而计算机视觉同时使用了统计工具和非统计工具。例如，计算机视觉领域的3D重建任务中使用机器学习工具的频率要比图像分类和对象识别等技术要低。许多计算机视觉任务都有其自己的需求，我们为此开发了特定的机器学习工具。
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