1、无人机交通监控
       我们的城市道路随着不断发展的同时，交通堵塞问题也每况愈下。因此使用实时资料来监控和改变交通流量，可以显著提高效率并改善塞车的情况。透过智慧路灯的架设，在每个路段监测流量并且及时调整交通号志，或者透过无人机作为机动性的更高的部署选择，并且可以监测更大范围的地区，利用智慧实时搜集信息，然后送交附近的装置进行分析。虽然物联网装置具有更强大的计算能力，但网络频宽仍然受到限制。而目前正在进行的5G基础建设，则可以有效地解决资料传输延迟问题，大幅提升实时分析，以满足智慧物联网工作负载的要求。

2、特斯拉智能汽车
       特斯拉很好地应用了众多传感器、GPS和摄像头来开发的自动驾驶技术。特斯拉汽车通过物联网嵌入式传感器和人工智能应用来学习智能交通行为，以实现360度自动驾驶汽车。而这一项技术还有一个值得提的点是，所有特斯拉汽车都可以通过智能控制设备相互交流。此外，它还有助于提高每个单元的性能。

3、智能家居
       智能家居行业，作为AIoT人机交互最重要的落地场景，正吸引越来越多企业进入。过去的家电就是一个功能机时代，就像以前的手机按键式的，帮你把温度降下来，帮你实现食物的冷藏；现在的家电实现了单机智能，就是语音或手机APP的遥控去实现调温度、打开风扇等等。基于互联智能的构想，未来的AIoT时代，每个设备都需要具备一定的感知(如预处理)、推断以及决策功能。因此，每个设备端都需要具备一定不依赖于云端的独立计算能力，即上面提到的边缘计算。

       有相关言论称，在未来量子计算可能在人工智能方面发挥重要的积极作用。因为经典的人工智能不管发展到什么程度，我们仍然觉得这是一部机器，是一个机器人，它不可能完全像人类大脑一样去思考。而量子力学把观测者的意识与物质的演化结合起来，所以有些科学家会猜测，人类大脑的运行机制可能和量子计算机有一些相通之处。随着量子计算的发展，也许可以帮助我们更好地理解人类的智慧。总而言之，无论是AI，还是物联网，都离不开一个关键词——数据。数据是万物互联、人机交互的基础。AI的介入让IoT有了连接的“大脑”。同样，归功于当前存储技术发展，让数据有了基本的“后勤保障”。云服务的快速扩张，则让数据有了发挥价值的物质基础。