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AIoT驱动力量主要依靠智能物流、智能零售、智能工业、智慧农业及智能商务等。
智能物流是“人、车、物”多维融合，指通过智能硬件、物联网、大数据等智慧化技术和手段，提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化程度。智慧型物流得益于，科技要素支撑：物联网、机器人、人工智能、大数据等技术不断成熟；市场要素倒逼：企业面临产能过剩、需求个性化、产品快速更新等市场发展；社会要素加速：劳动力成本上升，大流行病影响下的小众化趋势、资源和大数据等；相关政策频繁推出。
智能快递箱在智能物流系统中得到了广泛的应用。根据数据现实，中国移动机器人的市场规模已由2016年19亿元增至2020年76.8亿元。2020年，中国市场新增41,000台工业应用的移动机器人，比上年增长22、75%。
据统计，2017年，我国智能快递柜的市场规模达到100亿元，到2019年达到250亿元。随着我国快递业务的持续增长、智能快递柜的快速发展态势，预计2021年中国快递柜市场规模将突破350亿元。
AI+零售，智能零售。利用计算机视觉、智能语音、自然语言处理、机器学习、知识制图等AI相关技术，提升消费者体验，广泛应用于精准营销、商品识别分析、消费者识别分析、智能化运营、机器学习、知识制图等AI技术。
在中国工业领域的人工智能产业产业链上，上游的传感器和AI芯片制造商和AI算法提供商是主要的，中游的主要是辅助研发系统和智能生产系统提供商和工业机器人制造商为主体，产业链下游覆盖工业领域各细分市场。
在工业领域，机器视觉应用非常广泛，其核心功能包括产品的识别、测量、定位和检测，是实现产品分类、装配、搬运、检验等生产环节智能化转型的核心技术。人工智能技术在中国工业领域的普及率不高，其应用主要集中在产品的生产方面，工业领域内应用场景中存在的样本不足，是工业领域人工智能技术落地的主要限制因素之一。
我国新一代信息技术和产业的协同发展，为中国工业领域的智能化转型提供了动力；新一代AI算法还处在探索阶段，导致中国人工智能技术与工业领域的未来融合受到限制，智能制造市场规模扩张速度放缓。目前，中国的工业检测环节正处在劳动密集型发展阶段，迫切需要实现智能监测系统的应用落地；由于工业领域不同细分领域产品和生产物料的巨大差异，中国智能监测系统的大规模应用受到阻碍，市场规模增长速度预计放缓。
智能农业是解决我国人口与土地矛盾的一条重要途径，目前，智慧农业多以农业生产环节为主，以新技术为手段，以精益求精、智能化为目标。伴随着智慧农业在我国应用的不断深入，我国智慧农业在未来会向精细、智能化、集约化、科学化方向发展，推动农产品提质增效。
在未来五年中，受益于教育和云办公，中国互动平板的复合增长率将达17.6%；在新零售下，在政府、企业楼宇、服务窗口、电梯等领域广告机渗透率不断提高，在今后五年内，广告机年复合增长率将达到17.6%；智慧城市拉动LCD拼接屏幕市场需求增长，在未来五年，拼接屏市场的复合年增长率可达12.7%。
