AIoT 将物联网的数据连接与人工智能分析结合，用于辅助识别异常、分析趋势和支持决策。工厂应先确定需要解决的问题，再评估数据与模型条件。
IoT 提供数据基础，AI 扩展分析方式
IoT 解决设备连接、采集、展示和控制等基础问题。AIoT 在此基础上引入模型分析，但并非所有报警都需要 AI，也不是接入一个聊天窗口就完成了工业智能化。
从实际问题决定建设深度
设备状态不透明时，先做在线监控；报警处理无记录时，先做处置闭环；需要识别复杂异常时，再评估多变量数据和模型。
- 先明确业务目标：缩短发现时间、统一记录或减少无效巡检。
- 再检查数据：完整性、时间、工况和维修结果是否可关联。
- 最后验证效果：与现有规则或人工方法进行比较。
复用已有系统，逐步演进
已有监控系统可以作为数据来源，未必需要整体替换。凯亚通远的开放集成和数据治理方向，可用于讨论现有系统的接口、数据标准和上层应用建设。
概念与建设路径说明；具体 AI 模块以功能状态与项目验证为准。
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AIoT 是什么，能解决工厂哪些实际问题？
AIoT 是人工智能与物联网的结合，可面向设备异常识别、趋势分析和运维决策等问题。具体价值取决于数据质量、场景和验证结果。
AIoT 和普通 IoT 平台有什么区别？
普通 IoT 侧重连接、数据和规则，AIoT 增加基于模型的分析能力。两者是可逐步演进的关系，功能并不因名称自动具备。
工厂已经有设备监控系统，还需要 AIoT 平台吗？
先检查现有监控是否满足需求。只有出现跨系统数据、复杂分析或运维闭环等缺口时，再评估补充平台或分析模块。
设备数量不多，有必要建设工业物联网平台吗？
设备数量不是唯一依据。少量关键设备也可能值得监控，但应从轻量试点开始，比较问题造成的损失与建设维护成本。