AIOT的技术架构是指AIOT系统的各个组成部分以及它们之间的关系和功能。根据不同的视角，可以有不同的划分方式。CQ9电子一种常见的划分方式是将AIOT系统分为四个层级：

　　感知层：AIOT的基础部件，主要包括底层设备芯片、传感器等，如RFID、传感器、摄像头、雷达、AI算法等，主要用于各类信息数据的采集。

　　平台层：AIOT进行数据处理和智能分析的核心层，主要包括云计算平台、边缘计算平台、大数据平台、人工智能平台等，主要用于对传输层传来的数据进行存储、管理、分析和优化。

　　应用层：AIOT为用户提供智能服务和价值的最终层，主要包括各种行业和领域的应用场景，如智能家居、智能医疗、智能交通、智能农业等，主要用于根据平台层提供的数据和分析结果，实现用户需求和目标。

　　AIOT的技术架构需要考虑延迟和带宽等技术约束，然后将功能服务映射到技术服务（包括应该将服务部署在何处的决策）。例如，在需要快速响应和实时控制的场景中，可以将人工智能推理部署在边缘端或设备端，而在需要大规模数据分析和深度学习的场景中，可以将人工智能训练部署在云端

　　AIOT的发展前途是非常广阔的。根据研究数据，2019年中国AIOT市场规模约为550亿美元，得益于新基建等政策支持，这一数字到2022年将达到1280亿美元，年复合增长率约为33％。全球物联网连接数也在快速增长，2020年超过117亿个，首次超过非物联网连接数。AIOT的应用场景也在不断拓展，涵盖了智能家居、智能城市、智能医疗、智能交通、智能农业等各个领域。

　　AIOT的发展也面临着一些挑战，如平台安全性、缺乏行业标准、资源限制等。这些挑战需要企业和政府的共同努力，以及技术的不断创新和融合。未来，随着数字化基础设施的进一步完善，应用更加丰富，AIOT产业将释放出巨大的能量和价值。