人工智能通過使網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備能夠從過去的決策中學(xué)習(xí)、預(yù)測未來的活動并不斷提高性能和決策能力，從而釋放物聯(lián)網(wǎng)的真正潛力。
在過去的十年中，物聯(lián)網(wǎng)在整個商業(yè)世界中被穩(wěn)步采用。利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及其數(shù)據(jù)能力建立或優(yōu)化業(yè)務(wù)，開創(chuàng)了商業(yè)和消費技術(shù)的新時代。現(xiàn)在，隨著人工智能和機器學(xué)習(xí)的進步，利用“人工智能物聯(lián)網(wǎng)"(AIoT)釋放物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的可能性，下一波浪潮即將來臨。
采用和投資AIoT的消費者、企業(yè)、經(jīng)濟體和行業(yè)可以利用其力量，獲得競爭優(yōu)勢。物聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)，人工智能對其進行分析，以模擬智能行為，并以最少的人工干預(yù)支持決策過程。
為什么物聯(lián)網(wǎng)需要人工智能
物聯(lián)網(wǎng)允許設(shè)備彼此通信，并根據(jù)這些見解采取行動。這些設(shè)備的性能取決于所提供的數(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)應(yīng)用的增加，企業(yè)正在努力高效地處理數(shù)據(jù)，并將其用于現(xiàn)實世界的決策和見解。
這是由于兩個問題:云和數(shù)據(jù)傳輸。云不能按比例擴展來處理來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的所有數(shù)據(jù)，且從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備到云傳輸數(shù)據(jù)的帶寬有限。無論通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜程度如何，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)量會導(dǎo)致延遲和擁堵。
一些物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用依賴于快速、實時的決策，比如自動駕駛汽車。為了提高效率和安全性，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)。它們不會受到延遲、不可靠的連接和低帶寬的限制。
自動駕駛汽車并不是依賴于這種快速決策的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。制造業(yè)已經(jīng)整合了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，在緊急情況下，延遲或延遲可能會影響流程或限制能力。
在安全方面，生物識別技術(shù)經(jīng)常被用來限制或允許訪問特定區(qū)域。如果沒有快速的數(shù)據(jù)處理，可能會出現(xiàn)影響速度和性能的延遲，更不用說在緊急情況下的風(fēng)險了。這些應(yīng)用程序需要超低的延遲和高安全性。因此，必須在邊緣進行處理。將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫瞬⒎祷厥遣豢尚械摹?/span>
AIoT的好處
每天，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生約10億GB的數(shù)據(jù)。到2025年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備預(yù)計將達到420億臺。隨著網(wǎng)絡(luò)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(shè)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。
有了人工智能，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備可以從過去的決策中學(xué)習(xí)，預(yù)測未來的活動，并不斷提高性能和決策能力。人工智能允許設(shè)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堵。
AIoT為組織機構(gòu)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。
? 避免停機
一些行業(yè)受到停機時間的限制，比如海上石油和天然氣行業(yè)。意外的設(shè)備故障可能會導(dǎo)致停機時間損失慘重。為了避免這種情況，AIoT可以提前預(yù)測設(shè)備故障，并在設(shè)備出現(xiàn)嚴(yán)重問題之前安排維護。
? 提高運營效率
人工智能處理進入物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大量數(shù)據(jù)，并比人類更有效地檢測底層模式。帶有機器學(xué)習(xí)的人工智能可以通過預(yù)測操作條件和改善結(jié)果來增強這種能力。
? 支持新的和改進的產(chǎn)品和服務(wù)
自然語言處理正在不斷改進，使得設(shè)備和人類的交流更加有效。通過實現(xiàn)更好的數(shù)據(jù)處理和分析，AIoT可以增強新的或現(xiàn)有的產(chǎn)品和服務(wù)。
? 改善風(fēng)險管理
風(fēng)險管理是適應(yīng)快速變化的市場環(huán)境所必需的。具有物聯(lián)網(wǎng)的人工智能可以利用數(shù)據(jù)預(yù)測風(fēng)險，并優(yōu)先考慮理想的應(yīng)對措施，提高員工安全，減輕網(wǎng)絡(luò)威脅，限度地減少經(jīng)濟損失。
AIoT的關(guān)鍵工業(yè)應(yīng)用
AIoT已經(jīng)改變了許多行業(yè)，包括制造業(yè)、汽車和零售業(yè)。以下是AIoT在不同行業(yè)的一些常見應(yīng)用。
● 制造業(yè)
制造商一直在利用物聯(lián)網(wǎng)進行設(shè)備監(jiān)控。更進一步，AIoT將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)見解與人工智能功能相結(jié)合，提供預(yù)測性分析。借助AIoT，制造商可以主動參與倉庫庫存、維護和生產(chǎn)。
制造業(yè)的機器人技術(shù)可以顯著改善運營。機器人可以植入用于數(shù)據(jù)傳輸和人工智能的傳感器，因此它們可以不斷地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，在制造過程中節(jié)省時間，并降低成本。
● 銷售和營銷
零售分析從攝像頭和傳感器獲取數(shù)據(jù)點，以跟蹤顧客的活動，并預(yù)測其在實體店的行為，比如到達收銀臺所需的時間。這可以用來建議人員配備水平，并提高收銀員的工作效率，從而提高整體客戶滿意度。
主要的零售商可以使用AIoT解決方案通過客戶洞察來增長銷售。基于移動設(shè)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，可在客戶購物時為其提供個性化的營銷活動，從而增加實體店的客流量。
● 汽車
AIoT在汽車行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用，包括維修和召回。AIoT可以預(yù)測故障或有缺陷的零件，并可以結(jié)合來自召回、保修和安全機構(gòu)的數(shù)據(jù)，查看哪些零件可能需要更換，并向客戶提供服務(wù)檢查。最終，車輛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。
自動駕駛汽車是AIoT、也可能是最令人興奮的應(yīng)用之一。通過人工智能實現(xiàn)智能物聯(lián)網(wǎng)，自動駕駛汽車可以在多種情況下預(yù)測駕駛員和行人的行為，從而使駕駛更安全、更高效。
● 醫(yī)療保健
高質(zhì)量醫(yī)療保健的主要目標(biāo)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(fù)雜程度如何，醫(yī)生都面臨著越來越大的時間和工作量壓力，并且花在患者身上的時間越來越少。在行政負(fù)擔(dān)的基礎(chǔ)上提供高質(zhì)量的醫(yī)療保健是一項艱巨的挑戰(zhàn)。
醫(yī)療機構(gòu)還會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)并記錄大量患者信息，包括成像和測試結(jié)果。這些信息對于提高患者護理質(zhì)量是有價值和必要的，但前提是醫(yī)療保健機構(gòu)能夠快速獲取這些信息，為診斷和治療決策提供信息。
物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結(jié)合對這些障礙有許多好處，包括提高診斷準(zhǔn)確性，實現(xiàn)遠程醫(yī)療和遠程患者護理，以及減少在設(shè)施中跟蹤患者健康的管理負(fù)擔(dān)。或許最重要的是，AIoT可以通過處理患者信息，以確保患者得到有效的分類，從而比人類更快地識別出危重患者。
借助AIoT為未來做好準(zhǔn)備
人工智能和物聯(lián)網(wǎng)是能力的結(jié)合。人工智能通過智能決策增強物聯(lián)網(wǎng)能力，物聯(lián)網(wǎng)通過數(shù)據(jù)交換促進人工智能能力。最終，兩者的結(jié)合將為解決方案和體驗的新時代鋪平道路，從而改變眾多行業(yè)的業(yè)務(wù)，共同創(chuàng)造新的機會。
來源：網(wǎng)絡(luò)
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