（文章來源：百家號）

當公司將數(shù)字化轉(zhuǎn)型原則應(yīng)用于其業(yè)務(wù)時，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的結(jié)合會在其行業(yè)內(nèi)造成破壞。無論企業(yè)是使用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能來吸引客戶，為客戶實現(xiàn)定制用戶體驗，獲取分析結(jié)果還是通過預(yù)測來優(yōu)化生產(chǎn)力，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的使用都會為企業(yè)提高生產(chǎn)力，使企業(yè)能夠獲得高質(zhì)量深入了解每條數(shù)據(jù)，從客戶到員工，供應(yīng)商和合作伙伴如何與生態(tài)系統(tǒng)的不同方面進行交互。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備不只是以近似真實世界的方式在軟件中對業(yè)務(wù)流程進行建模，還可以為系統(tǒng)提供與真實世界的實際接口。在可以放置傳感器或設(shè)備以進行測量，交互或分析的任何地方，都可以將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到支持人工智能的云端以增加大量價值。

很多互聯(lián)網(wǎng)公司如今在人工智能和物聯(lián)網(wǎng)方面面臨的共同挑戰(zhàn)是在應(yīng)用程序，可訪問性和IoT數(shù)據(jù)分析方面。如果擁有來自各種來源的數(shù)據(jù)，則可以使用該數(shù)據(jù)進行一些統(tǒng)計分析。但是，如果想要主動預(yù)測事件以采取相應(yīng)的后續(xù)措施，例如何時更換鉆頭或預(yù)測機器的故障，企業(yè)需要學習如何使用這些技術(shù)來識別它們。

大量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，尤其是在已將傳感器或標簽部署到單個單位級別的組織中意義重大。使用傳統(tǒng)的商業(yè)智能和分析工具很難管理大量不斷變化的數(shù)據(jù)。這就是人工智能介入的地方。通過使用無監(jiān)督學習和聚類方法，機器學習系統(tǒng)可以自動識別數(shù)據(jù)中的正常和異常模式，并在數(shù)據(jù)發(fā)生問題時時發(fā)出警報，而無需人工進行設(shè)置。同樣，這些支持人工智能的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以自動處理數(shù)據(jù)。

企業(yè)正在以多種不同方式實施支持人工智能的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。解決方案公司正在生產(chǎn)預(yù)打包的代碼和模板，其中包括針對特定應(yīng)用領(lǐng)域，例如運輸和物流，制造，能源，環(huán)境，建筑和設(shè)施運營以及其他模型的經(jīng)過測試的模型。其他公司則在利用云提供商利用外部CPU的能力來創(chuàng)建客戶解決方案，以構(gòu)建和培訓自己的模型。一些解決方案將人工智能功能集中在本地解決方案或基于云的產(chǎn)品中，而其他解決方案旨在分散AI功能，將機器學習模型推向邊緣，以使數(shù)據(jù)與設(shè)備保持接近并提高性能。有多種方法可以實現(xiàn)該技術(shù)，而挑戰(zhàn)在于應(yīng)用和適當訪問它。