简单来说就是AI（人工智能）+IoT（物联网）= AIoT（人工智能物联网）。
AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。除了在技术上需要不断革新外，与AIoT相关的技术标准、测试标准的研发、相关技术的落地与典型案例的推广和规模应用也是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的重要问题。（-来自百度百科）
为啥要做这个
小白我本科学了点人工智能的皮毛（毕设也是个新冠识别的系统），网页，小程序都是做了demo的样子。毕业后疫情也迷茫过，难得10月在家门口找了一个做传感器的小公司，目前开发就我一个。试用期做了一个spring boot+vue的项目（待上线），转正后契合公司发展和个人未来的职业规划，结合自己对软硬件结合的兴趣，决定试试看。
线路规划
目前结合各方资料，基于目前自我认知，做了一下的目标设置
- Python基础与科学计算:掌握Python基础语法，简单算法的学习，具备基础的编程能力；数据科学常用库开发：NumPy、Pandas、Matplotlib常用的Python数据分析库的使用，在深度学习项目上很多次都得设计，之前都是粗略了解，这次加深学习
- C51基础学习：目前公司有几个项目是C51，需要自我学习和处理一些基本任务，为后面单片机学习打下基础
- 算法数学基础（难）掌握人工智能涉及的高等数学，概率，离散数学，为后面算法学习打下基础。目前暂时没有好的途径（好的学习视频，代找）短期基本的算法都不大难理解
- 机器学习基础：包括线性回归、分类、无监督学习、决策树等基础的机器学习，这方面本科粗略学过，这次再次复习
- 深度学习：这边资料就更多了，我准备跟着李沐大佬（B站up：跟李沐学AI）集合自己之前的数据进行学习。目前来说现阶段能完成基础模型的掌握，在未来能看懂论文，进行复原和落地调参，就能完成我现阶段任务。
- C语言和数据结构算法重温
- Linux相关知识学习包括shell编程、Linux文件IO、Linux并发编程、网络编程、数据库编程等等。
- 嵌入式编程:RS232、RS485、Linux串口编程、等传感器包括音视频编程等等。
- 5G物联网应用开发ARM体系机构、STM32应用开发等等
- 嵌入式LInux系统移植及驱动开发
还有需要掌握的知识
个人需要提高英语水平（终身学习目标）、每日一道算法？
由于自己在学历（本科）和英语等能力方面的差距，如果说我努力二十年才能和你一起喝咖啡，也算是一种个人满足和提升。加油吧！