隨著廉價(jià)傳感器和低成本連接的出現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正在激增。物聯(lián)網(wǎng)是各種傳感器、物聯(lián)卡、設(shè)備和其他技術(shù)的集合，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可幫助提供信息、控制和分析功能，以將硬件設(shè)備的世界彼此連接并與更大的互聯(lián)網(wǎng)相連。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)分析，截至2018年，全球有超過170億個(gè)互聯(lián)設(shè)備，其中超過70億是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。物聯(lián)網(wǎng)通過幫助公司從簡(jiǎn)單地制造產(chǎn)品和服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌驗(yàn)榭蛻魩砥谕Y(jié)果的公司，正在改變商業(yè)模式。

通過影響組織的業(yè)務(wù)模型，將支持IoT的設(shè)備和傳感器與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，創(chuàng)建了一個(gè)協(xié)作且相互聯(lián)系的世界，使之與成果和創(chuàng)新保持一致。物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的這種結(jié)合正在改變?cè)S多行業(yè)以及企業(yè)與客戶之間的關(guān)系。企業(yè)現(xiàn)在可以使用物聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為可用的有價(jià)值的信息。

國(guó)內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)卡采購(gòu)平臺(tái)物聯(lián)商城表示，今天，我們看到人工智能和物聯(lián)網(wǎng)都取得了長(zhǎng)足的發(fā)展。這些技術(shù)相結(jié)合，可在降低成本的同時(shí)實(shí)現(xiàn)更高水平的自動(dòng)化和生產(chǎn)率。隨著消費(fèi)者，企業(yè)和政府開始在各種環(huán)境中控制物聯(lián)網(wǎng)，我們的世界將發(fā)生巨大變化，并允許我們所有人做出更好的選擇。從零售到供應(yīng)鏈再到醫(yī)療保健，它已經(jīng)在迅速改變著一切。

當(dāng)企業(yè)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型原則應(yīng)用于其業(yè)務(wù)時(shí)，IoT和AI的結(jié)合會(huì)在其行業(yè)內(nèi)引發(fā)變革。無論企業(yè)是使用IoT和AI來吸引客戶，為客戶實(shí)施對(duì)話代理，定制用戶體驗(yàn)，獲取分析結(jié)果還是通過洞察力和預(yù)測(cè)來優(yōu)化生產(chǎn)力，IoT和AI的使用都會(huì)為企業(yè)創(chuàng)造動(dòng)態(tài)，使企業(yè)能夠獲得高質(zhì)量深入了解每條數(shù)據(jù)，從客戶實(shí)際查看和接觸的內(nèi)容到員工，供應(yīng)商和合作伙伴如何與生態(tài)系統(tǒng)的不同方面進(jìn)行交互。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備不只是以近似真實(shí)世界的方式在軟件中對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行建模，還可以為系統(tǒng)提供與真實(shí)世界的實(shí)際接口。

大量的IoT數(shù)據(jù)，尤其是在已將傳感器或標(biāo)簽部署到單個(gè)單位級(jí)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AI的用武之地。通過使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)和聚類方法，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)中的正常和異常模式，并在事物偏離已觀察到的規(guī)范時(shí)發(fā)出警報(bào)，而無需人工進(jìn)行設(shè)置。同樣，這些支持AI的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以自動(dòng)浮出水面，而對(duì)于這些海量數(shù)據(jù)而言，可能看不見的相關(guān)洞察力幾乎使這些洞察力不可見。

企業(yè)正在以多種不同方式實(shí)施支持AI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(duì)特定應(yīng)用領(lǐng)域的經(jīng)過測(cè)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(xùn)自己的模型。

一些解決方案將AI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(jī)器學(xué)習(xí)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(shí)現(xiàn)該技術(shù)，而挑戰(zhàn)在于應(yīng)用和適當(dāng)訪問它。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的激增使未來成為一個(gè)互聯(lián)互通的即時(shí)訪問信息世界?，F(xiàn)在需要AI來管理所有這些設(shè)備并理解從它們返回的數(shù)據(jù)。通過這些方式，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)是非常共生的，并且將繼續(xù)保持相互交織的關(guān)系。