物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和人工智能（AI）等技術(shù)告訴我們，未來就是現(xiàn)在。值得注意的是，這些技術(shù)概念完美地相互補充。連接設(shè)備的數(shù)量只會擴大，并且它們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將會激增。人工智能可以幫助組織從物聯(lián)網(wǎng)提供的大數(shù)據(jù)中獲得有意義的見解，但是你如何得到這些見解？有沒有人在物聯(lián)網(wǎng)中使用過AI？
物聯(lián)網(wǎng)在行動：你能感受到它的影響嗎？
無限的信息流從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，傳感器和芯片流出，賦予人們生活各個方面的能力。物聯(lián)網(wǎng)將“智能”放在家中，幫助品牌給客戶留下深刻印象，使工業(yè)設(shè)備更安全，并提供有關(guān)患者健康狀況的實時更新。
但是，利用物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)優(yōu)勢并不像看起來那么容易。數(shù)十家IT供應(yīng)商正在宣布物聯(lián)網(wǎng)平臺并提供咨詢服務(wù)，但他們的客戶通常甚至都沒有意識到他們的業(yè)務(wù)領(lǐng)域會從物聯(lián)網(wǎng)中受益以及他們應(yīng)該如何處理生成的數(shù)據(jù)。
另一個問題是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量超過了可接受的處理方法，理解機器數(shù)據(jù)并使用它來實現(xiàn)所需的業(yè)務(wù)目標是一項非常重要的任務(wù)。人類無法處理，審查和解釋這么多數(shù)據(jù)。即便是計算機軟件也無法做到，這是AI和機器學習（ML）算法的用武之地。
人工智能和物聯(lián)網(wǎng)：我們?yōu)槭裁葱枰?/strong>
大數(shù)據(jù)的潛力令人難以置信，物聯(lián)網(wǎng)中的AI幫助我們?nèi)绾谓怄i它。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)公司的在2017年快速增長，并有望在未來達到創(chuàng)紀錄的數(shù)字。專注于人工智能的物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)公司處理智能推理和快速數(shù)據(jù)分析，展示跨行業(yè)數(shù)據(jù)能力。
人工智能是管理多個連接的IoT元素的功能解決方案。最重要的是，它無限的處理和學習能力對于理解物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備傳輸?shù)拇罅繑?shù)據(jù)至關(guān)重要。公司可以通過使用稱為機器學習的強大的AI子集來實現(xiàn)這一目標。
物聯(lián)網(wǎng)和機器學習
物聯(lián)網(wǎng)是數(shù)據(jù)“供應(yīng)商”，而機器學習是數(shù)據(jù)“礦工”。為了使物聯(lián)網(wǎng)提供的數(shù)據(jù)有效，需要對其進行改進。數(shù)十個物聯(lián)網(wǎng)傳感器和外部因素產(chǎn)生了無數(shù)的數(shù)據(jù)點。這里的“礦工”任務(wù)是識別它們之間的相關(guān)性，從這些變量中提取有意義的因素并將其傳輸?shù)酱鎯ζ饕赃M行進一步分析。
利用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法，系統(tǒng)需要過去的數(shù)據(jù)，一些專家會根據(jù)數(shù)據(jù)處理來解釋和報告結(jié)果。物聯(lián)網(wǎng)和機器學習更適合預測，它從期望的結(jié)果開始，并搜索輸入變量之間的交互以滿足標準。因此，當ML算法收到目標時，它會“學習”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，這些因素對于實現(xiàn)設(shè)定結(jié)果至關(guān)重要。
將ML應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的另一個優(yōu)點是能夠自動改進其算法。隨著接收和聚合的數(shù)據(jù)越來越多，智能系統(tǒng)會返回更準確的預測。通過這種方式，企業(yè)可以在沒有實際“思考”的情況下獲得最合理的決策。
物聯(lián)網(wǎng)中的AI示例
讓我們仔細看看已經(jīng)成功降低成本，創(chuàng)造更好的用戶體驗并在物聯(lián)網(wǎng)中利用AI開辟新業(yè)務(wù)模式的行業(yè)和企業(yè)。也許，這些例子會讓您考慮在您的業(yè)務(wù)中實施AI和IoT。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與工業(yè)設(shè)備的廣泛使用提供了大量數(shù)據(jù)，通過將AI算法應(yīng)用于收集的數(shù)據(jù)，企業(yè)所有者可以檢測潛在問題，提前修復并將這些見解應(yīng)用于其他案例。該系統(tǒng)逐漸被教導識別對機器操作有影響的外部和內(nèi)部因素。通過優(yōu)化資源和提高工業(yè)安全性，整個生產(chǎn)過程得以簡化。
預測性維護是IIoT中使用的最顯眼的AI展示。預測性或透視性維護意味著由機器學習算法驅(qū)動的系統(tǒng)可以預測對工廠車間的維護需求。最重要的是，人工智能可以幫助創(chuàng)建自我修復和自校準的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如傳感器，電感器或發(fā)射器。根據(jù)所描述的容量，AI增加到IIoT的最大好處是降低了維護成本和停機時間。
衛(wèi)生保健
醫(yī)療行業(yè)也是大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生地。來自醫(yī)療設(shè)備，醫(yī)療保健移動應(yīng)用程序，健身追蹤器和數(shù)字醫(yī)療記錄的傳感器多年來一直在生成和收集患者數(shù)據(jù)。AI和IoT方法可以幫助預測疾病，建議預防性維護和提供藥物管理。在健康保護或疾病控制方面，患者和醫(yī)院將歡迎AI和物聯(lián)網(wǎng)方法帶來的好處。
智能家居
冰箱與智能手表“通信”的想法仍然只是一個概念。即便如此，市場上仍有“智能”真空吸塵器，門鈴和閃電系統(tǒng)供應(yīng)充足。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，到2020年，消費者將在智能家居生態(tài)系統(tǒng)中投入630億美元的投資。
人工智能意味著智能家居的自動化程度更高。由于連接對象的整個想法是為了讓生活更輕松，更多的自動化聽起來很棒。最重要的是，AI可以讓智能家居生活更加愉快。AI系統(tǒng)可以“學習”您的心情和偏好，并分析您與家庭對象的交互。憑借這些知識，它可以調(diào)節(jié)增加或降低溫度，調(diào)整照明，播放你喜歡的音樂，并根據(jù)天氣關(guān)閉或打開窗戶。
總結(jié)
人工智能和機器學習作為其子領(lǐng)域，是積極利用物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)的一次巨大飛躍。盡管某些問題在很大程度上與物聯(lián)網(wǎng)中AI的安全性有關(guān)，但這些顛覆性技術(shù)的組合已經(jīng)被成功嘗試過。通過提前采取行動，業(yè)務(wù)目標變得更容易實現(xiàn)。分析，預測和自動適應(yīng)特定需求的能力非常珍貴。
