隨著人工智能與物聯網（AIoT）的深度融合，數據基礎架構和數據處理服務成為支撐AIoT系統高效運行的核心。AIoT領域對數據基礎架構的需求主要體現在以下幾個方面：

數據采集與傳輸層需要支持海量異構設備的實時連接。AIoT系統涉及傳感器、攝像頭、智能終端等多種設備，數據格式多樣（如結構化、半結構化和非結構化數據），因此基礎架構需具備高吞吐量、低延遲的通信能力，例如通過5G、邊緣網關等技術實現可靠數據傳輸。

數據存儲與管理層應具備可擴展性和彈性。AIoT數據量龐大且持續增長，傳統數據庫難以應對。分布式存儲系統（如HDFS、NoSQL數據庫）和時序數據庫（如InfluxDB）被廣泛采用，以支持時間序列數據的高效存儲和快速查詢。同時，數據治理機制包括數據分類、元數據管理和數據生命周期管理，確保數據質量與合規性。

第三，數據處理與分析服務需集成實時與批處理能力。AIoT應用場景如智能家居、工業預測性維護等，要求實時處理流數據（通過Apache Kafka、Flink等流處理框架）并結合批量分析（使用Spark或Hadoop）。AI和機器學習服務嵌入數據處理流程，實現數據智能，例如異常檢測、模式識別和自動化決策。

安全與隱私保護是數據基礎架構不可或缺的部分。AIoT系統面臨數據泄露和網絡攻擊風險，需采用加密傳輸、訪問控制和匿名化技術，并遵守相關法規如GDPR。

AIoT領域的數據基礎架構需以可擴展、實時和安全為核心，結合先進的數據處理服務，才能充分發揮數據價值，推動智能化應用落地。