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2009是中国AIoT时代，AIoT于2010年首次写入政府工作报告，AIoT的概念接近数字主线(digital thread)和边缘分析(edge analytics)技术，这是一个炒作的高潮，然后就进入了崩溃的低谷。
疾病的爆发促进了终端需求的数字化转型，AIoT加速普及。据报告显示，在2020年企业中使用、购买、测试AIoT项目的比例都在上升，包括使用率上升11%，购买上升2%。此外，大多数企业已开始加速数字化进程，39%的企业称在未来应对疫情爆发时，他们加快了数字化计划；71%的公司至少投资了一项新技术来应对数字化项目。
伴随着AIoT技术的成熟和应用场景的不断丰富，AIoT应用层对多场景的需求逐渐增加。其应用层面主要包括消费驱动、智能穿戴、智能家居、智能照明、智能城市政策驱动、智慧安防及产业驱动智能工业、智慧物流等。就技术层面而言，目前AIoT的应用重点是通过视觉识别、语音交互、预测规划等核心技术，提高效率；这一通用性核心技术的特点使产品设计逻辑围绕着对通用信息的收集和分析进行了深入的研究。那么在产品形态上不再存在强烈的行业差异，产业竞争围绕高价值通用信息进行数据分析，因此，竞争形态就会更加复杂。同时，G端、C端的场景问题可以通过识别、比对、方便的交互式解决，AIoT的G端、C端的落地速度更快。但是，由于B端技术更新成本高，企业B端技术生态建设缓慢，目前AIoT技术应用于B端企业级市场还未触及到核心痛点，还有待提升其核心业务环节效率，推动上步调相对缓慢。
对大量的应用场景来说，它主要经历了三个主要的发展阶段：从单机智能→互连智能→主动智能，但不同场景推进程度有所不同。在这份报告中，我们将首先对传输层的无线通信技术及其核心硬件进行分析，同时对消费智能终端(智能家居+可穿戴)、智能安防、车联网以及智慧工业4大应用场景的分析。
