由于顶层设计缺失、技术不成熟等原因，互联网时代的数据在采集、存储、处理以及应用等环节都是独立存在且相互孤立，使得单品智能甚至多品智能、系统智能在应用中不断涌现数据孤岛、数据烟囱和碎片化应用等问题。而在人工智能介入之后，IoT很快有了连接的大脑，数据孤岛等系列问题很快得到了解决。

　　不管是物联网设备生成的实时海量数据，还是人工智能发展过程中大数据无数次的训练和深度学习，数据都是关键。AI、IoT一体化后，物联网为人工智能提供其训练和深度学习所需要的数据流，促使人工智能逐渐向“应用智能”发展；人工智能通过分析、处理数据流中的实时数据和历史数据，对终端用户的习惯加以推测，从而使设备变得更为智能和聪明。

　　也就是说，不管之前数据以怎样的形式相互独立存在，AI、IoT一体化后，企业与企业之间、设备与设备之间设置企业与设备与企业之间的数据孤岛被完全打破。融合AI技术和IoT技术的AIoT，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，从而实现万物数据化、万物智联化。

　　打破数据孤岛问题之后，越来越多企业开始将AIOT列为企业的主要发展方向之一，而AIOT也逐渐成各大传统行业智能化升级的最佳选择。例如在安防行业，以“雪亮工程”为代表的跨区域、跨行业的大型项目尤为需要实现数据共享与万物互联。

　　就当前的安防领域来看，视频监控依旧是AI＋安防的主战场，占据了将近90％的市值，在雪亮工程等国家政策的号召下，城市立体防控监控体系已经逐渐成型，城市安防数据呈现出以几何倍数增长的态势。而城市级安防大数据不仅面临海量级别数据的采集传输以及存储压力，其在分析、反馈环节的实时性和准确率也受到了不少影响。光靠传统安防架构和手段，视频监控在安防行业的作用仅仅只能停留在监控和留证，并非预防。

　　也就是说，当前海量的安防数据还是以单一的形式存在，缺乏多维数据碰撞的城市立体防控监控系统并未走出数据孤岛的问题，进而无法解决实现安防AI化。

　　但在AIOT的助力下，“雪亮工程”等项目不仅解决了分析、反馈两大环节问题，通过机器学习，深度学习对数据进行海量异构化数据的分析和处理，再加上边缘计算的助力，得以实现前端摄像头对视频数据的结构化处理。还基于机器视觉，赋予前端摄像头更敏捷的观察能力，例如“雪亮工程”项目广泛流行的人脸识别、车牌识别、姿态识别等等，都为“雪亮工程”项目注入了新的活力。

　　ZNV力维以泛在数据连接与融合使能为核心的智联网（AIoT）解决方案提供商，深度挖掘和探索AIoT技术在公安实战领域的集成创新与应用，持续推出了一系列“AIoT+公共安全”的产品和解决方案，让AIoT成为了一项可落地、接地气的技术，其中“社区智理2.0”和“智慧办案”两大产品解决方案成为行业的亮点。

　　除了公共安全领域，智能家居、智慧社区等领域，AIOT都在发挥着越来越重要的作用，这些内容正契合雪亮工程以“安全、治理、惠民”为建设目标。从“治安防控”、“社会管理”、“服务民生”三个维度出发，AIOT将助力实现市、区县、乡镇（街道）和村（社区）四级综治中心的建设，依托移动应用、信息发布技术和矛盾纠纷调解、特殊人群关怀，逐步实现从“管理”到“服务”的转变，提供更便捷的惠民服务。