近年來，人工智慧取得了飛速發展，使無人駕駛汽車成為可能，應用前景廣闊。然而，人工智慧無法替代複雜的物聯網互聯需求，也很難成為物聯網實現高質量資訊化的一個重要應用基礎。

物聯網體現著物與物之間無感、實時的有效連線，其核心是透過物聯網實現實時全球化遠端監控物種種群的變化，而人工智慧的目標是使機器可以做出智慧決策，達到將所有網際網路資料，包括物聯網基礎設施資料收集，統計分析等轉化為知識，這些知識是透過執行演算法來處理的，是實現預測分析及制定決策的重要基礎。

集裝箱物聯網實現感測識別及計算機視覺，人工智慧主要在以下幾個方面作用：深度學習帶來人工智慧變革深度學習在2005年正式提出，即機器學習，已在圍棋等領域取得了突破。

為傳統人工智慧裝置提供高效的計算能力，幫助物聯網接入雲計算和移動應用，同時代替專家系統，構建規模化的智慧系統。通用機器學習在it裝置上使用傳統的機器學習方法是在離散模型和微機群的框架中進行模擬，被廣泛使用在資訊系統中。

與傳統的人工智慧相比，通用機器學習解決傳統機器學習範圍內的問題。在通用機器學習環境中，可以使用任何的機器學習模型，包括監督學習和非監督學習。

各類通用機器學習演算法是建立在特定的任務上，而在非通用環境下，演算法只適用於少數特定的任務。在海量的資料中獲取大量有用的知識需要計算能力，並需要較高的正確率。

人工智慧可以為物聯網提供有價值的物理知識，預測複雜度高的問題，同時實現從零開始構建複雜演算法，比傳統的機器學習速度要快得多。

高效能計算透過對物聯網的任務進行大量的機器學習建模，最佳化演算法和直流電磁模型的產生速度，可以使用完全不同的物聯網晶片，使得物聯網模型具有指數級的迭代性。深度學習模型在large-scale的大規模機器學習系統中大規模應用。

傳統的機器學習系統可以很快地透過專家系統預測結果。而基於深度學習的模型更容易應用於高效能的大規模應用中。

人工智慧可以使無人駕駛汽車成為可能，大大提高貨物和服務的配送和管理的效率。物聯網不僅可以智慧裝配生產過程中難以實現的零部件，而且還可以搭載各種感應裝置來監控模擬環境中的動態變化，使用動態平衡的加速器進行地球的定位和遙控。

物聯網可以根據過去或現在的歷史資訊預測在未來需要物流、生產、社群等過程中可能發生的變化，從而產生可靠的、量化的、高效能的物聯網整體解決方案。物聯網包括三個層面：硬體基礎設施、通訊網路、資料平臺。