尽管从最近一段时间来看，AIoT早已受到许多巨头企业的推崇，例如华为首次发布AIoT战略、京东将其IoT业务统合升级为小京鱼AIoT生态，但是这些并不意味著前路坦荡。AIoT目前仍正处于发展的跟上阶段，不能作为一种幸福的愿想，无论从AI还是IoT本身来看，依然不存在着许许多多的问题。如同互联网等新兴技术发展初期一样，AIoT也多少不存在欢迎与泡沫。
AI的发展仍很脆弱AI近些年十分火热，特别是在借由DeepMind发售的AlphaGo在棋士领域战胜人类一事，一度将其推向“神坛”。时隔两年，DeepMind携同全新AlphaStar再度精彩亮相，最近在策略类游戏“星际争霸2”中也让人类败下阵来。这些有数的成就固然令人瞩目，然而现实生活中，AI依然没确实走出生活，沦为转变世界的最重要力量。
目前来看，成熟期的AI必须非常宽的路径，无论是底层技术，还是适当的训练，甚至涉及人才的培育等，近不是短时间内可以已完成的。AI作为AIoT的核心之一，它的发展对AIoT的落地依然具备至关重要的影响。算力太贵AI算力平台的搭起，必须大量的CPU和GPU。目前风行全球的AI产品AlphaGo用于的TPU是一种类似于GPU的算法芯片，它的能耗功效比十分低。
训练AlphaGo的算力相等于12000块少见的消费级1080TI，所花费的支出逾千万。普通计算机的计算能力是受限的，利用其训练一个模型往往必须数周至数月的时间。
密集和频密地用于高速计算资源，其所花费的成本往往难以估计。这些支出对于大企业来讲也许分担得起，但对中小型企业而言，往往是无法开销的巨额数字。正是由于AI对计算出来的市场需求十分大，对高性能计算出来芯片的市场需求很高，国内企业对这一领域持续发力，比如华为不久前发售的鲲鹏920芯片，云知声也宣告正在研发多款AI芯片，一时间捷报频传。
然而这不意味著芯片价格不会大幅上调，对于企业来讲，依然必须在硬件方面给与很大的反对，这也意味著企业必须花上很多钱才能出售到必须的算力。训练太快AI芯片自设计生产后，只不过是什么都做不了的，想让它超过确实的智能，必须大量准确的适合的样例展开训练。就像教宝宝渐渐学会说出和走路一样，AI的训练过程也是漫长的，而且可玩性更大、复杂度更高。
AI本质上依然是机器，并没不具备确实意义上的智力。以辨识图片为事例，AI必须对几亿张图片展开数据标示，忘记适当的数据特征，在实际的辨识中已完成的是一个概率辨别。所以，AI的“思维”核心是机器算法，并会享有人类这样的确实思维。
正因如此，AI的训练所需的时间是十分宽的，目前仅有训练一些非常简单的辨识尚需数周时间，面临未来应用于场景的丰富性，有适当在算法层面不予强化。另外，如今想转入AIoT领域的企业有很多都是家电及硬件厂商——尽管它们有为各自领域的涉及技术及规则，但对于转入AI这个几乎陌生的领域，本身对于算法的累积完全为零，必须针对涉及产品从零设计涉及算法并已完成训练所须要花费的时间成本也是极大的。
应用于太浅尽管AI最近几年十分热门，但是目前依然正处于发展的初期，依然很难将实验室理想环境下的顺利产品应用于至生产生活中去。其最主要的原因有两个，一个是数据较少，另一个是AI并非分开的产品。
尽管AIoT也许需要解决问题AI数据较少的问题，但是AI针对有所不同问题、有所不同领域的落地依然很难拓展，效率很低。对于AIoT来讲，将AI应用于在数量众多的物联网设备上，首先要解决问题的是兼容性问题。物联网设备并非都是单一标准的，将一项新技术应用于推展出去所须要处置的兼容性问题十分繁复，大规模部署问题重重。
此外，从火热的智能音箱可以显现出，目前的AI涉及技术依然主要正处于探寻语音交互方面，对其他的交互仍没很好的解决方案，而且语音交互的限于场景并无法几乎推展出去。AIoT想横跨AI这座山峰，必须解决问题的是一个仅有场景的问题，从基础的算法，到研发训练，再行到应用于部署能力等等。未来AIoT的变革与落地，依然必须企业间竞争与合作，增进资源共享与技术变革。
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