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)設備及其數(shù)據(jù)能力建立或優(yōu)化業(yè)務，開創(chuàng)了商業(yè)和消費技術的新時代?，F(xiàn)在，隨著人工智能和機器學習的進步，利用“人工智能物聯(lián)網(wǎng)”(AIoT)釋放物聯(lián)網(wǎng)設備的可能性，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)允許設備彼此通信，并根據(jù)這些見解采取行動。這些設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)設備的所有數(shù)據(jù)，且從物聯(lián)網(wǎng)設備到云傳輸數(shù)據(jù)的帶寬有限。無論通信網(wǎng)絡的規(guī)模和復雜程度如何，物聯(lián)網(wǎng)設備收集的數(shù)據(jù)量會導致延遲和擁堵。

　　一些物聯(lián)網(wǎng)應用依賴于快速、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唯一依賴于這種快速決策的物聯(lián)網(wǎng)應用。制造業(yè)已經整合了物聯(lián)網(wǎng)設備，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，生物識別技術經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險了。這些應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?/p>

　　AIoT的好處

　　每天，物聯(lián)網(wǎng)設備產生約10億GB的數(shù)據(jù)。到2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)設備預計將達到420億臺。隨著網(wǎng)絡的增長，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)絡和設備可以從過去的決策中學習，預測未來的活動，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)。意外的設備故障可能會導致停機時間損失慘重。為了避免這種情況，AIoT可以提前預測設備故障，并在設備出現(xiàn)嚴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。帶有機器學習的人工智能可以通過預測操作條件和改善結果來增強這種能力。

　　? 支持新的和改進的產品和服務

　　自然語言處理正在不斷改進，使得設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)有的產品和服務。

　　? 改善風險管理

　　風險管理是適應快速變化的市場環(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)預測風險，并優(yōu)先考慮理想的應對措施，提高員工安全，減輕網(wǎng)絡威脅，最大限度地減少經濟損失。

　　AIoT的關鍵工業(yè)應用

　　AIoT已經徹底改變了許多行業(yè)，包括制造業(yè)、汽車和零售業(yè)。以下是AIoT在不同行業(yè)的一些常見應用。

　　● 制造業(yè)

　　制造商一直在利用物聯(lián)網(wǎng)進行設備監(jiān)控。更進一步，AIoT將物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)據(jù)見解與人工智能功能相結合，提供預測性分析。借助AIoT，制造商可以主動參與倉庫庫存、維護和生產。

　　制造業(yè)的機器人技術可以顯著改善運營。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)中學習，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?；谝苿釉O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)有著廣泛的應用，包括維修和召回。AIoT可以預測故障或有缺陷的零件，并可以結合來自召回、保修和安全機構的數(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最知名、也可能是最令人興奮的應用之一。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

　　高質量醫(yī)療保健的主要目標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。在行政負擔的基礎上提供高質量的醫(yī)療保健是一項艱巨的挑戰(zhàn)。

　　醫(yī)療機構還會產生大量數(shù)據(jù)并記錄大量患者信息，包括成像和測試結果。這些信息對于提高患者護理質量是有價值和必要的，但前提是醫(yī)療保健機構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)與人工智能相結合對這些障礙有許多好處，包括提高診斷準確性，實現(xiàn)遠程醫(yī)療和遠程患者護理，以及減少在設施中跟蹤患者健康的管理負擔。或許最重要的是，AIoT可以通過處理患者信息，以確?；颊叩玫接行У姆诸悾瑥亩热祟惛斓刈R別出危重患者。

　　借助AIoT為未來做好準備

　　人工智能和物聯(lián)網(wǎng)是能力的完美結合。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，共同創(chuàng)造新的機會。