物聯(lián)網（IoT）和人工智能（AI）都是當今正在迅速發(fā)展的行業(yè)技術。這兩者都代表了巨大的轉變，具有在幾年前作為科幻小說才能存在的能力。雖然兩者都是獨立的，但它們的價值在碰撞合并一起時會倍增。這種組合對于贊助和部署解決方案的企業(yè)，組織和政府而言意味著更高的投資回報率。這種技術的共生將使人工智能（AI）更有意義，同時使物聯(lián)網（IoT）更加高效。
人工智能（AI）由許多不同的數學算法組成，以最好地回答許多不同領域的問題。顯然，計算機擅長數學，現(xiàn)在這些計算機速度如此之快，可以實時進行復雜的遞歸計算。也就是說，人工智能（AI）總是需要的是訓練數據。
對于許多今天正在進行人工智能（AI）的公司來說，隨著時間的推移，許多用戶提供的數據已經慢慢被收集起來：無論是填寫Google搜索欄的人，電梯里的按鈕，還是醫(yī)療診所的接待員輸入患者信息等等，各行各業(yè)在過去幾十年來都收集到了大量的數據。這些數據是訓練計算機模型正確地以一種智能和預測的方式進行運行的核心。多年來，這些收集的數據一直是完成手頭核心業(yè)務功能的副產品。
而物聯(lián)網（IoT）改變了這個過程，因為設備和機器比人類便宜得多。田野里的傳感器，汽車中的電腦和智能工具都悄無聲息地收集和存儲數據，而無需用戶做任何額外的工作。以前需要多年的數據收集和數百萬美元的投資才能完成的工作在幾個月內就能被機器轉化為可行的洞察力。這些數據被輸入機器學習算法，并被專家理解，成為我們想要診斷我們的疾病，駕駛我們的汽車，使我們的工業(yè)機器自動化的真正強大的人工智能（AI）。
物聯(lián)網（IoT）的核心是將計算機放在我們身邊的所有事物上。這些計算機通常沒有屏幕或鍵盤，而是做一些基本的事情，如讀取溫度，測量振動，或打開和關閉燈光。當數據和設備可操作時，物聯(lián)網（IoT）就能充分發(fā)揮其潛力。這意味著不僅是從傳感器收集的數據，而且生態(tài)系統(tǒng)中的事物都是能夠實時響應的。
從一個來源收集數據并在另一個來源執(zhí)行操作的關系有時稱為反饋循環(huán)。例如，溫度計從銑床內部發(fā)送當前讀數，銑床還有額外的計算機來打開和關閉機器。當溫度達到一定的閾值時，電腦自動關閉電機的RPMS，并通知技術支持人員出現(xiàn)問題。關閉和打開電機的邏輯可以通過一個非常簡單的規(guī)則完成，如“如果溫度高于120度，則關閉電機”。
雖然生活中的許多事情可以用簡單的規(guī)則進行優(yōu)化，但是更多的情況是沒有考慮到潛在的復雜性。例如，電機可能會短時間運行，或者如果外部空氣低于30度，則發(fā)動機應該可以運轉到140度。這些變量對于人類而言是不太明顯的，但是很容易被人工智能（AI）所理解。把人工智能（AI）的經驗教訓帶入決策過程，可以完全優(yōu)化我們的操作流程。這意味著人工智能（AI）可以識別哪些因素與電機失效真正相關，哪些輸入無效。從本質上講，人工智能（AI）可以模擬對我們使用的系統(tǒng)有著直覺和多年經驗的專家。專家不再聽一個近乎聽不見的噪音，而是人工智能（AI）系統(tǒng)能夠以最優(yōu)化的方式輕松識別問題。人工智能（AI）使物聯(lián)網（IoT）在最有力的可能性中采取行動。
很明顯，這兩種變革性的技術相結合將使企業(yè)和城市能夠改變我們的日常生活?？v觀技術領域，將需要技術，數據科學家，領域專家和系統(tǒng)集成專家共同合作來實現(xiàn)這一愿景。連接的物聯(lián)網平臺，云提供商和AI專家的硬件制造商將需要合作創(chuàng)建集成的體系結構。
