?在過去的十年中，物聯(lián)網(wǎng)在商業(yè)世界中得到了穩(wěn)定的采用。企業(yè)已經(jīng)使用物聯(lián)網(wǎng)設備及其數(shù)據(jù)功能建立或優(yōu)化，開創(chuàng)了商業(yè)和消費者技術的新時代?，F(xiàn)在下一波浪潮即將來臨，因為AI和ML的進步釋放了物聯(lián)網(wǎng)設備利用“AI”或人工智能物聯(lián)網(wǎng)的可能性。

采用和投資人工智能物聯(lián)網(wǎng)的消費者、企業(yè)、經(jīng)濟體和行業(yè)可以利用其力量并獲得競爭優(yōu)勢。物聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)，AI對其進行分析以模擬智能行為并以最少的人工干預支持決策過程。

為什么物聯(lián)網(wǎng)需要AI

物聯(lián)網(wǎng)允許設備相互通信并根據(jù)這些見解采取行動。這些設備的好壞取決于它們提供的數(shù)據(jù)。為了對決策有用，需要收集、存儲、處理和分析數(shù)據(jù)。

這給組織帶來了挑戰(zhàn)。隨著物聯(lián)網(wǎng)采用的增加，企業(yè)正在努力有效地處理數(shù)據(jù)并將其用于現(xiàn)實世界的決策和洞察力。

這是由于兩個問題：云和數(shù)據(jù)傳輸。云無法按比例擴展以處理來自IoT設備的所有數(shù)據(jù)，并且將數(shù)據(jù)從IoT設備傳輸?shù)皆剖菐捰邢薜?。無論通信網(wǎng)絡的規(guī)模和復雜程度怎樣，物聯(lián)網(wǎng)設備收集的大量數(shù)據(jù)都會導致延遲和擁塞。

一些物聯(lián)網(wǎng)應用依賴于快速、實時的決策，比如自動駕駛汽車。為了有效和安全，自動駕駛汽車需要處理數(shù)據(jù)并做出即時決策（就像人類一樣）。它們不受延遲、不可靠的連接和低帶寬的限制。

自動駕駛汽車遠非唯一依賴這種快速決策的物聯(lián)網(wǎng)應用。制造業(yè)已經(jīng)包羅物聯(lián)網(wǎng)設備，延遲或延遲可能會在緊急情況下影響流程或限制能力。

在安全方面，生物識別技術一般用于限制或允許訪問特定區(qū)域。若是沒有快速的數(shù)據(jù)處理，可能會出現(xiàn)影響速度和性能的延遲，更不用說緊急情況下的風險了。這些應用程序需要超低延遲和高安全性。因此，必須在邊緣進行處理。將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫瞬⒎祷馗静豢尚小?/p>

人工智能物聯(lián)網(wǎng)的好處

每天，物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生大約10億GB的數(shù)據(jù)。到2025年，全世界物聯(lián)網(wǎng)連接設備的預測為420億臺。隨著網(wǎng)絡的增長，數(shù)據(jù)也在增長。

隨著需求和期望的變化，物聯(lián)網(wǎng)是不夠的。數(shù)據(jù)在增加，帶來的挑戰(zhàn)多于機遇。障礙限制了所有數(shù)據(jù)的洞察力和可能性，但智能設備可以改變這一點，并允許組織釋放其組織數(shù)據(jù)的真正潛力。

借助AI，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡和設備可以從過去的決策中學習，預測未來的活動，并不斷提高性能和決策能力。AI允許設備“獨立思考”，解釋數(shù)據(jù)并做出實時決策，而不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸造成的延遲和擁塞。

人工智能物聯(lián)網(wǎng)為組織帶來了廣泛的好處，并為智能自動化提供了強大的解決方案。

(1) 避免停機

一些行業(yè)受到停機時間的阻礙，比如海上石油和天然氣行業(yè)。意外的設備故障可能會導致停機時間損失慘重。為了防止這種情況，人工智能物聯(lián)網(wǎng)可以提前預測設備故障，并在設備出現(xiàn)嚴重問題之前安排維護。

(2) 提高運營效率

AI處理進入物聯(lián)網(wǎng)設備的大量數(shù)據(jù)，并比人類更有效地檢測底層模式。帶有ML的AI可以通過預測改善結果所需的操作條件和修改來增強這種能力。

(3) 啟用新的和改進的產(chǎn)品和服務

自然語言處理不斷改進，使設備和人類能夠更有效地進行交流。人工智能物聯(lián)網(wǎng)可以通過允許更好的數(shù)據(jù)處理和分析來增強新的或現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務。

(4) 改善風險管理

風險管理對于適應快速變化的市場環(huán)境是必要的。AI與物聯(lián)網(wǎng)可以使用數(shù)據(jù)來預測風險并優(yōu)先考慮理想的響應，提高員工安全，減輕網(wǎng)絡威脅，并最大限度地減少經(jīng)濟損失。

人工智能物聯(lián)網(wǎng)的關鍵工業(yè)應用

人工智能物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)徹底改變了許多行業(yè)，囊括制造業(yè)、汽車業(yè)和零售業(yè)。以下是人工智能物聯(lián)網(wǎng)在不同行業(yè)的一些常見應用。

(1)制造業(yè)

制造商一直在利用物聯(lián)網(wǎng)進行設備監(jiān)控。更進一步，人工智能物聯(lián)網(wǎng)將物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)據(jù)洞察力與AI功能相結合，提供預測分析。借助人工智能物聯(lián)網(wǎng)，制造商可以在倉庫庫存、維護和生產(chǎn)方面發(fā)揮積極作用。

制造業(yè)中的機器人技術可以顯著改善運營。機器人配備了用于數(shù)據(jù)傳輸和AI的植入傳感器，因此它們可以不斷地從數(shù)據(jù)中學習，并在制造過程中節(jié)省時間并降低成本。

(2) 銷售和銷售

零售分析從攝像頭和傳感器獲取數(shù)據(jù)點，以跟蹤客戶的活動并預測他們在實體店中的行為，比如到達收銀臺所需的時間。這可用于建議人員配備水平并提高收銀員的工作效率，從而提高整體客戶滿意度。

主要零售商可以使用人工智能物聯(lián)網(wǎng)解決方案通過客戶洞察來增加銷售額。基于移動設備的用戶行為和接近檢測等數(shù)據(jù)提供了寶貴的洞察力，可在客戶購物時為他們提供個性化的銷售活動，從而增加實體店的客流量。

(3) 汽車

人工智能物聯(lián)網(wǎng)在汽車行業(yè)有許多應用，囊括維護和召回。人工智能物聯(lián)網(wǎng)可以預測故障或有缺陷的零件，并可以結合來自召回、保修和安全機構的數(shù)據(jù)，查看哪些零件可能需要更換，并為客戶提供服務檢查。車輛最終在可靠性方面獲得了更好的聲譽，制造商獲得了客戶的信任和忠誠度。

人工智能物聯(lián)網(wǎng)最著名、可能也是最令人興奮的應用之一是自動駕駛汽車。借助AI為物聯(lián)網(wǎng)提供智能，自動駕駛汽車可以在多種情況下預測駕駛員和行人的行為，從而使駕駛更安全、更高效。

(4)衛(wèi)生保健

優(yōu)質醫(yī)療保健的主要目標之一是將其擴展到所有社區(qū)。無論醫(yī)療保健系統(tǒng)的規(guī)模和復雜程度怎樣，醫(yī)生都面臨著越來越多的時間和工作量壓力，并且花費在患者身上的時間越來越少。提供高質量醫(yī)療保健以應對行政負擔的挑戰(zhàn)是巨大的。

醫(yī)療機構還產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)并記錄大量患者信息，囊括成像和測試結果。這些信息對于提高患者護理質量是有價值和必要的，但前提是醫(yī)療機構能夠快速訪問這些信息以告知診斷和治療決策。

物聯(lián)網(wǎng)與AI相結合對這些障礙有很多好處，囊括提高診斷準確性、實現(xiàn)遠程醫(yī)療和遠程患者護理，以及減少在設施中跟蹤患者健康的管理負擔。也許最重要的是，人工智能物聯(lián)網(wǎng)通過處理患者信息可以比人類更快地識別危重患者，確保有效地對患者進行分類。?