本书系统性地阐述了人工智能物联网（AIoT）的基础理论，并聚焦于其实际部署与应用中的关键环境要素。内容涵盖物联网体系架构、智能感知与联接技术、感知层数据平台构建以及边缘计算等核心模块，旨在帮助读者体系化掌握AIoT应用落地的关键技术挑战与解决方案。本书以AIOT技术在血液安全与应急保障管理的应用为主线。 作为融合智能感知与分布式计算的新兴范式，AIoT实现了跨平台、跨应用的数据融通与智能协同。本书通过方法论剖析与典型案例解读，深入展现了其在实时感知、边缘智能与云端协同等方面的技术优势。例如，结合感知层RFID定位与边缘计算协同的实际案例，阐释了AIoT在端侧数据处理与实时决策中的核心作用。此外，本书也深入分析了AIoT技术的实际应用方法。 本书兼具理论深度与实践指导意义，既可作为AIoT技术培训的专业教材，也可为从事物联网、边缘计算、数据通信及相关领域的技术研发与工程实施人员提供系统参考。

田川：博士就读于清华大学，高级工程师，获全军科技进步奖8项，二等奖2项；发表论文30余篇，EI级以上10篇；获得RFID相关专利30余项。

序 随着物联网络向深度覆盖、海量连接和实时智能化方向发展，传统物联网架构在计算能力、响应效率与智能处理等方面日益显现其局限性。在此背景下，“AI+IoT”融合形成的智能物联网（AIoT）已成为推动科技创新的重要方向。AIoT概念于2017年正式提出，旨在实现人工智能与物联网技术的深度融合，推动系统从“简单互连”向“智能连接”演进，现已成为科技前沿领域的重要发展方向。据行业权威预测，未来超过75%的数据需在网络边缘完成分析、处理与存储，其中包括大量监控类数据。在血液安全与应急管理领域，已广泛应用各类具备感知能力的智能设备，为实现精细化、智能化管理提供了坚实基础。特别是在感知层采用具备身份识别、动态溯源及数据加密等能力的RFID技术，进一步强化了AIoT体系在安全可靠运行方面的支撑能力。 AIoT技术的深入应用，将推动智能感知、自适应通信、分布式群体智能、云边端协同计算、边缘侧深度模型压缩以及基于深度推理的管理决策等关键技术的发展，从而为血液安全管理与应急响应体系构建创新的方法机制和运行模式。 本书系统阐述了AIoT技术的应用框架与实践路径，深入剖析其关键技术构成，并结合实际案例展开分析，旨在帮助相关领域技术研究人员深化理论认识、突破技术瓶颈，起到启发思路、促进创新的作用。本书对于推动AIoT技术在相关领域的创新应用具有重要的参考价值。 高茂生 中国科学院数学与系统科学研究院