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?；顒舆M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。
