物联网如何采用人工智能的潜力

​在过去的十年中，物联网在商业世界中得到了稳定的采用。企业已经使用物联网设备及其数据功能建立或优化，开创了商业和消费者技术的新时代。现在下一波浪潮即将来临，因为人工智能和机器学习的进步释放了物联网设备利用“人工智能”或AIoT的可能性。

采用和投资AIoT的消费者、企业、经济体和行业可以利用其力量并获得竞争优势。物联网收集数据，人工智能对其进行分析以模拟智能行为并以最少的人工干预支持决策过程。

为什么物联网需要人工智能

物联网允许设备相互通信并根据这些见解采取行动。这些设备的好坏取决于它们提供的数据。为了对决策有用，需要收集、存储、处理和分析数据。

这给组织带来了挑战。随着物联网采用的增加，企业正在努力有效地处理数据并将其用于现实世界的决策和洞察力。

这是由于两个问题：云和数据传输。云无法按比例扩展以处理来自IoT设备的所有数据，并且将数据从IoT设备传输到云是带宽有限的。无论通信网络的规模和复杂程度如何，物联网设备收集的大量数据都会导致延迟和拥塞。

一些物联网应用依赖于快速、实时的决策，例如自动驾驶汽车。为了有效和安全，自动驾驶汽车需要处理数据并做出即时决策（就像人类一样）。它们不受延迟、不可靠的连接和低带宽的限制。

自动驾驶汽车远非唯一依赖这种快速决策的物联网应用。制造业已经包含物联网设备，延迟或延迟可能会在紧急情况下影响流程或限制能力。

在安全方面，生物识别技术通常用于限制或允许访问特定区域。如果没有快速的数据处理，可能会出现影响速度和性能的延迟，更不用说紧急情况下的风险了。这些应用程序需要超低延迟和高安全性。因此，必须在边缘进行处理。将数据传输到云端并返回根本不可行。

AIoT的好处

每天，物联网设备产生大约10亿GB的数据。到2025年，全球物联网连接设备的预测为420亿台。随着网络的增长，数据也在增长。

随着需求和期望的变化，物联网是不够的。数据在增加，带来的挑战多于机遇。障碍限制了所有数据的洞察力和可能性，但智能设备可以改变这一点，并允许组织释放其组织数据的真正潜力。

借助人工智能，物联网网络和设备可以从过去的决策中学习，预测未来的活动，并不断提高性能和决策能力。人工智能允许设备“独立思考”，解释数据并做出实时决策，而不会出现数据传输造成的延迟和拥塞。

AIoT为组织带来了广泛的好处，并为智能自动化提供了强大的解决方案。

(1) 避免停机

一些行业受到停机时间的阻碍，例如海上石油和天然气行业。意外的设备故障可能会导致停机时间损失惨重。为了防止这种情况，AIoT可以提前预测设备故障，并在设备出现严重问题之前安排维护。

(2) 提高运营效率

人工智能处理进入物联网设备的大量数据，并比人类更有效地检测底层模式。带有机器学习的人工智能可以通过预测改善结果所需的操作条件和修改来增强这种能力。

(3) 启用新的和改进的产品和服务

自然语言处理不断改进，使设备和人类能够更有效地进行交流。AIoT可以通过允许更好的数据处理和分析来增强新的或现有的产品和服务。

(4) 改善风险管理

风险管理对于适应快速变化的市场环境是必要的。人工智能与物联网可以使用数据来预测风险并优先考虑理想的响应，提高员工安全，减轻网络威胁，并最大限度地减少经济损失。

AIoT的关键工业应用

AIoT已经彻底改变了许多行业，包括制造业、汽车业和零售业。以下是AIoT在不同行业的一些常见应用。

(1) 制造业

制造商一直在利用物联网进行设备监控。更进一步，AIoT将物联网设备的数据洞察力与人工智能功能相结合，提供预测分析。借助AIoT，制造商可以在仓库库存、维护和生产方面发挥积极作用。

制造业中的机器人技术可以显着改善运营。机器人配备了用于数据传输和人工智能的植入传感器，因此它们可以不断地从数据中学习，并在制造过程中节省时间并降低成本。

(2) 销售和营销

零售分析从摄像头和传感器获取数据点，以跟踪客户的活动并预测他们在实体店中的行为，例如到达收银台所需的时间。这可用于建议人员配备水平并提高收银员的工作效率，从而提高整体客户满意度。

主要零售商可以使用AIoT解决方案通过客户洞察来增加销售额。基于移动设备的用户行为和接近检测等数据提供了宝贵的洞察力，可在客户购物时为他们提供个性化的营销活动，从而增加实体店的客流量。

(3) 汽车

AIoT在汽车行业有许多应用，包括维护和召回。AIoT可以预测故障或有缺陷的零件，并可以结合来自召回、保修和安全机构的数据，查看哪些零件可能需要更换，并为客户提供服务检查。车辆最终在可靠性方面获得了更好的声誉，制造商获得了客户的信任和忠诚度。

AIoT最著名、可能也是最令人兴奋的应用之一是自动驾驶汽车。借助人工智能为物联网提供智能，自动驾驶汽车可以在多种情况下预测驾驶员和行人的行为，从而使驾驶更安全、更高效。

(4) 卫生保健

优质医疗保健的主要目标之一是将其扩展到所有社区。无论医疗保健系统的规模和复杂程度如何，医生都面临着越来越多的时间和工作量压力，并且花费在患者身上的时间越来越少。提供高质量医疗保健以应对行政负担的挑战是巨大的。

医疗机构还产生大量数据并记录大量患者信息，包括成像和测试结果。这些信息对于提高患者护理质量是有价值和必要的，但前提是医疗机构能够快速访问这些信息以告知诊断和治疗决策。

物联网与人工智能相结合对这些障碍有很多好处，包括提高诊断准确性、实现远程医疗和远程患者护理，以及减少在设施中跟踪患者健康的管理负担。也许最重要的是，AIoT通过处理患者信息可以比人类更快地识别危重患者，确保有效地对患者进行分类。​

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