人工智能如何改变物联网

在过去的十年里，物联网已经在整个商业世界中被稳步采用。企业已经利用物联网设备及其数据能力建立或优化，迎来了商业和消费技术的新时代。现在，随着人工智能和机器学习的进步，物联网设备利用 "物的人工智能 "或AIoT的可能性已经来临。

采用并投资于AIoT的消费者、企业、经济体和行业可以利用其力量，获得竞争优势。物联网收集数据，而人工智能对其进行分析，以模拟智能行为，并支持决策过程，同时尽量减少人为干预。

为什么物联网需要人工智能

物联网允许设备之间相互通信，并根据这些见解采取行动。这些设备只有在它们提供的数据中才是最好的。为了对决策有用，数据需要被收集、存储、处理和分析。

这给企业带来了挑战。随着物联网应用的增加，企业正在努力有效地处理数据，并将其用于现实世界的决策和洞察力。

这是由两个问题造成的：云和数据传输。云无法按比例处理来自物联网设备的所有数据，而将数据从物联网设备传输到云是有带宽限制的。无论通信网络的规模和复杂程度如何，物联网设备收集的大量数据都会导致延迟和拥堵。

一些物联网应用依赖于快速、实时的决策，如自主汽车。为了有效和安全，自动驾驶汽车需要处理数据并做出即时的决定（就像人一样）。他们不能被延迟、不可靠的连接和低带宽所限制。

自主汽车远不是唯一依赖这种快速决策的物联网应用。制造业已经纳入了物联网设备，而延迟或延迟可能会影响流程或在紧急情况下限制能力。

在安全领域，生物识别技术经常被用来限制或允许进入特定区域。如果没有快速的数据处理，可能会出现延迟，影响速度和性能，更不用说在紧急情况下的风险。这些应用需要超低的延迟和高安全性。因此，处理必须在边缘完成。将数据传输到云端并返回根本不可行。

每天，物联网设备产生约10亿字节的数据。到2025年，全球物联网连接设备的预测数为420亿。随着网络的增长，数据也在增长。

随着需求和期望的变化，物联网是不够的。数据在不断增加，创造的挑战多于机会。这些障碍限制了所有这些数据的洞察力和可能性，但智能设备可以改变这种情况，使企业能够释放其组织数据的真正潜力。

通过人工智能，物联网网络和设备可以从过去的决策中学习，预测未来的活动，并不断提高性能和决策能力。人工智能允许设备 "为自己着想"，解释数据并做出实时决策，而不会出现数据传输所带来的延迟和拥堵。

AIoT对组织有广泛的好处，为智能自动化提供了强大的解决方案。

一些行业受到停机时间的阻碍，如海上石油和天然气行业。意外的设备故障会造成巨大的停工损失。为了防止这种情况，AIoT可以提前预测设备故障，并在设备出现严重问题之前安排维修。

人工智能处理进入物联网设备的大量数据，并比人类更有效地检测潜在模式。带有机器学习的人工智能可以通过预测改善结果所需的操作条件和修改来增强这种能力。

自然语言处理正在不断改进，使设备和人类能够更有效地沟通。AIoT可以通过允许更好的数据处理和分析来增强新的或现有的产品和服务。

为了适应快速变化的市场环境，风险管理是必要的。带有物联网的人工智能可以使用数据来预测风险，并优先考虑理想的反应，改善员工的安全，减轻网络威胁，并最大限度地减少财务损失。

AIoT已经在彻底改变许多行业，包括制造业、汽车和零售业。以下是AIoT在不同行业的一些常见应用。

制造商一直在利用物联网进行设备监测。更进一步，AIoT将物联网设备的数据洞察力与人工智能能力相结合，提供预测性分析。有了AIoT，制造商可以在仓库库存、维护和生产方面发挥积极主动的作用。

制造业中的机器人技术可以大大改善运营。机器人启用了植入式传感器，用于数据传输和人工智能，因此它们可以不断地从数据中学习，在制造过程中节省时间和降低成本。

零售分析从摄像头和传感器中获取数据点，以追踪顾客的行动，并预测他们在实体店中的行为，如到达结账线的时间。这可以用来建议人员配置水平，使收银员更有效率，提高整体客户满意度。

大型零售商可以使用AIoT解决方案，通过对客户的洞察力来增加销售。基于移动的用户行为和接近检测等数据提供了有价值的见解，在顾客购物时向他们提供个性化的营销活动，增加实体店的客流量。

AIoT在汽车行业有许多应用，包括维修和召回。AIoT可以预测失效或有缺陷的部件，并可以结合召回、保修和安全机构的数据，查看哪些部件可能需要更换，并向客户提供服务检查。车辆最终在可靠性方面有更好的声誉，制造商也获得了客户的信任和忠诚。

AIoT最著名的，也可能是最令人兴奋的应用之一是自动驾驶汽车。有了人工智能使物联网智能化，自主车辆可以预测司机和行人在多种情况下的行为，使驾驶更安全、更高效。

优质医疗保健的普遍目标之一是将其扩展到所有社区。无论医疗系统的规模和复杂程度如何，医生的时间和工作量压力越来越大，花在病人身上的时间越来越少。在行政负担下提供高质量医疗服务的挑战是非常激烈的。

医疗机构也产生了大量的数据，并记录了大量的病人信息，包括成像和测试结果。这些信息对高质量的病人护理是有价值的，也是必要的，但前提是医疗机构能够快速获取这些信息，为诊断和治疗决策提供依据。

物联网与人工智能相结合对这些障碍有许多好处，包括提高诊断的准确性，实现远程医疗和远程病人护理，并减少设施中跟踪病人健康的行政负担。而且也许最重要的是，AIoT可以通过处理病人信息，比人类更快地识别关键病人，确保病人得到有效分流。

AI和物联网是能力的完美结合。人工智能通过智能决策增强了物联网，而物联网通过数据交换促进了人工智能能力。最终，这两者的结合将为新时代的解决方案和体验铺平道路，改变众多行业的业务，完全创造新的机会。