除了傳感器、攝像頭、網絡基礎設施和計算機等智能物聯網的物理基礎設施外，還有一些要素是成功部署的關鍵 :

思考并實時分析。使用事件流處理來分析運動中的各種數據，并確定哪些是相關的。

能夠在云端、網絡邊緣或設備本身等應用程序需要的地方部署智能。

結合 AI 技術。對象識別或處理自然語言等 AI 功能具有非常高的價值，并能在協同作用中發揮關鍵作用。

統一完整的分析生命周期，對數據進行流化、過濾、評分、存儲相關內容、分析并使用結果持續改進系統。

1. 實時分析

事件流處理在處理物聯網數據時起著至關重要的作用，因為它能夠做到 :

檢測感興趣的事件并觸發適當的操作。事件流可以處理實時精確定位中的復雜模式，例如它可對個人移動設備的操作或銀行交易期間的異常活動進行快速檢測。

監控匯總信息。事件流可以持續處理來自監控設備和傳感器的數據，查找出可能存在問題的趨勢、相關性或異常。智能設備可以采取補救措施，例如通知操作員、移動負載或關閉電機。

清理并驗證傳感器數據。當傳感器數據延遲、不完整或不一致時，可能是由于許多因素共同作用導致的。嵌入到數據流中的各種技術可以檢測并解決此類數據問題，還能對即將發生的傳感器故障或網絡錯誤導致的臟數據進行清洗。

實時預測和優化運營。高級算法可以持續對流數據進行評分，以便在瞬間做出決策。例如，可以在數據環境中分析有關火車的到達信息，并延遲另一趟火車的出發時間，以保證乘客不會錯過換乘。

2. 在應用程序需要的地方部署智能

前面描述的案例需要不斷變化和移動的數據 ( 例如自動駕駛車輛內駕駛員的地理位置或溫度 ) 以及其他離散數據 ( 例如客戶概況和歷史購買數據 ) 。這一現實要求分析以不同的方式應用于不同的目的。例如 :

高性能分析可以對靜態、云端或存儲中的繁重數據進行高效處理。

流分析可對運動中的大量不同數據進行分析，這些數據中可能只有少量是我們需要的并只有短暫的價值，因此速度十分重要，例如發送有關即將發生的碰撞或組件故障的警報。

邊緣計算使系統能夠在源頭立即對數據進行操作，而無需暫停獲取、傳輸或存儲數據。

在應用程序需要的地方部署智能是一種多相分析方法，要記住的關鍵原則是，并非所有數據點都是相關的，也不是所有數據點都需要發送并永久存儲。分析基礎架構必須靈活且可擴展，以支持當前和未來的所有需求。

3. 協同 AI 技術

要用 AIoT 實現高的回報，除了部署單一的 AI 技術外，還需要考慮其他方面。例如，可以采用多種 AI 功能協同工作的平臺，將機器學習與自然語言處理和計算機視覺等進行協同工作。

舉例來看，一家大型醫院的研究診所結合了多種形式的 AI，為其醫生提供診斷指導。該診所使用深度學習和計算機視覺對 x 線片、CT 掃描和核磁共振成像進行識別，以確定結節和其他與人類大腦和有關的區域。該檢測過程使用深度學習技術和卷積神經網絡，這是一類通常用于分析視覺圖像的機器學習。這種檢測過程使用到了深度學習技術和卷積神經網絡，卷積神經網絡是一種通常用于分析視覺圖像的機器學習。

然后，該診所使用一種完全不同的 AI 技術――自然語言處理，建立一個基于家庭病史、藥物、既往疾病和飲食的患者檔案，它甚至可以解釋心臟起搏器等物聯網數據。該工具將自然語言數據與計算機視覺相結合，使醫務人員在寶貴的工作時間內工作效率大大提高。

4. 統一完整的分析生命周期

為了從互聯的世界中獲得價值，AIoT 系統首先需要訪問各種不同的數據來感知正在發生的重要事項。接下來，它必須從豐富的數據環境中提取對數據的理解。后，無論是提醒操作員、提供報價還是修改設備操作，它都必須得到快速的結果。