人工智能是物联网的催化剂

米沃奇

世界各地的企业都在用物联网（TOT）来创造新产品和新服务，从而创造新的商业模式。由此，带来的转变开启了一个新的时代，即企业如何运营并与客户保持互动的物联网时代。

为了让企业充分发挥物联网潜力，他们需要将物联网与快速发展的人工智能（AI）技术相结合，使“智能机器”能够模拟智能行为，并在很少或没有人为干预情况下做出决策。

物联网有时被业内人士称为第四次工业革命的推动者，并引发了广泛领域的技术变革。最近的预测显示，2020年将有500亿台物联网设备。其他报告也预测了各种行业将实现巨大增长，估计到2020年医疗物联网价值约为1170亿美元，并预测在同一年将有2.5亿辆联网汽车上路。物联网的发展为许多企业带来了令人兴奋的机会，也让我们的个人生活变得更加轻松惬意，同时提高了许多企业的效率、生产力和安全性。

另一方面，人工智能能够根据物联网收集的数据进行分析和决策。换句话说，物联网收集数据，人工智能处理这些数据并使其有意义。你可以在GoogleHome、亚马逊Alexa和Apple Siri等設备中看到这些系统的协同工作。

随着更多联网设备的出现，更多数据可为企业提供惊人的市场价值，但也对如何分析这些数据提出了新的挑战。数据本身并没有实际价值，除非有办法理解所有这些数据。这就是人工智能的用武之地，解读大量数据也是人工智能的优势之一。

通过将人工智能的分析能力应用于物联网数据收集，企业可以识别和理解收集来的所有数据，并做出更明智的决策。这为消费者和企业带来了各种好处。它还使我们能够找到联网设备更好协同工作的方法，并使这些系统更易于使用。

我们需要提高人工智能数据分析的速度和准确性，这就是为什么当物联网开始渗透到我们生活的方方面面时，为了跟上正在收集大量数据的速度，而去开发更陕、更精确人工智能的重要原因了。

物联网的应用范围相当广泛，例如，物联网可以让医生实时了解心脏起搏器或生物芯片的数据;通过对设备和机器进行预测性维护来优化各行业生产力的数据;使用联网设备创建真正智能家居的数据;提供自动驾驶汽车之间关键通信的数据等各个领域。

1.物联网数据分析中的人工智能

数据准备：人工智能定义数据池并清理它们，这将带我们了解暗数据、数据湖等概念。

数据发现：人工智能在定义的数据池中查找有用数据。

流数据可视化：人工智能通过定义、发现数据并以智能方式对其进行可视化处理，从而使决策过程能够顺利地进行。

数据时间序列准确性：人工智能以数据高准确性和完整性来保持对所收集数据的高度信任。

预测和高级分析：这是一个非常重要步骤，人工智能可以根据收集、发现和分析的数据做出决策。

实时地理空间和位置：人工智能保持数据的流畅和可控。

2.物联网应用中的人工智能

例如，视觉大数据将允许计算机更深入地了解屏幕上的图像，使用新的人工智能应用程序来理解图像的背景。

认知系统将创建新的食谱，以吸引用户的味觉，为每个人创建优化菜单，并自动适应当地配料。

较新的传感器将允许计算机收集有关用户环境中的声音信息。

联网和远程操作，通过联网和智能的仓库操作，工人将不再需要在仓库内四处行走，从货架上;完成订单。相反，货架在小机器人平台的引导下，可以在过道上快速移动，将正确的库存运送到正确的地点，避免沿途碰撞。订单交付更快、更安全、更高效。

预测性维护，通过预测和预防此类事件的位置和时间，在任何故障或泄漏之前为企业节省数大量费用。

这些只是人工智能在物联网中一些创新应用。高度个性化服务的潜力是无穷无尽的，并将极大地改变人们的生活方式。

3.人工智能在物联网中面临的挑战

兼容性：物联网是许多部件和系统的集合，它们在时间和空间上根本不同。

复杂性：物联网是一个复杂系统，具有许多移动部件和不问断的数据流，使其成为一个非常复杂的生态系统。

隐私、安全、防护（PSS）：PSS始终是每项新技术或概念的问题，人工智能在不影响PSS的情况下可以提供多大帮助？解决这类问题的新方法之一是使用区块链技术。

法律问题：对于许多企业来说，这是一个全新的世界，没有先例，同时也是一个未经检验的领域，新的法规将会出台。

虽然物联网令人印象深刻，但如果没有一个好的人工智能系统，物联网真的算不上什么。这两种技术都需要达到相同发展水平，才能像我们认为的那样完美地运作。科学家们正在试图找到开发更智能数据分析软件和设备的方法，以实现安全、有效的物联网。这可能需要一段时间才能实现，因为人工智能的发展目前落后于物联网。

将人工智能集成到物联网正在成为当今物联网生态系统成功的先决条件。因此，企业必须迅速行动，以确定如何通过将人工智能和物联网结合来提升价值。唯一能够跟上物联网生成数据并获得其隐藏市场价值的方法是让人工智能成为物联网的催化剂。