物联网是人工智能进化的支点

　　人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 是我们这个时代最具颠覆性的两种技术，它们能够感知、检测、倾听、预测并最终帮助人们。 它们共同形成强大的协同效应，可以实现行业转型、提高效率，并为企业和消费者创造新的价值。

　　人工智能是机器执行通常需要人类智能的任务的能力，例如推理、学习和决策制定。 物联网是嵌入传感器、软件和连接性的物理对象网络，使它们能够收集数据并与其他设备和系统交换数据。

　　人工智能和物联网的融合正在吸引大量投资。 IDC 的一份报告预测，今年全球在人工智能和物联网上的支出将达到 1.1 万亿美元。 人工智能和物联网的集成有望改变运营和信息技术，进而改变流程、程序以及软件驱动的流程和平台。

　　“人工智能和物联网的融合正在吸引大量投资。 IDC 的一份报告预测，今年全球在人工智能和物联网上的支出将达到 1.1 万亿美元。”

　　随着连接设备的数量继续以优美的弧线进入平流层，人工智能分析这些“事物”生成的数据并对其采取行动的潜力也在增加——主要是大量看似连接但以前断开连接的数据源。 随着人工智能市场的强劲增长，据 Precedence Research 报告，仅 2022 年全球市场规模就达到 1197.8 亿美元，预计到 2030 年该市场将达到 15971 亿美元，2022 年至 2030 年的注册复合年增长率为 38.1%。

　　问题在于，用户开始获得直观(用户期望看到的结果，但需要数据支持)和非直观(只有数据和趋势分析才能识别的结果)的见解，这给了采用现有企业和更精简、更平均、配备人工智能的新进入者一个巨大的优势。

　　物联网是人工智能进步和采用的催化剂，我们的工作方式将面临巨大的颠覆。变革的支点就在我们身上。

　　物联网产生海量数据，创造对人工智能的需求

　　正如我们所读到的，物联网正在以前所未有的速度生成大量数据。 根据爱立信的一份报告，到 2025 年，连接设备的数量预计将达到 300 亿，每年产生 79.4 泽字节的数据。 仅靠人类无法有效处理和分析如此庞大的数据量。

　　AI 算法通过识别物理和虚拟事件和交互的模式，提供对潜在问题和商业机会的洞察，并根据影响或严重性、可能性和风险评级预测接下来可能发生的事情，来帮助管理这种数据泛滥。 同样重要的是，它会将指令发送给正确的人或系统。

　　虽然物联网端点的数量将继续以稳定的速度增长，但这种采用的动力在于这两种技术将解锁的独特业务和以消费者为中心的用例数量。 在大型企业仍在为数据池和多个(且相互冲突的)项目和产品而苦苦挣扎的地方，数据多于想法和解决方案的挑战依然存在。

　　然而，人工智能“人性化”数据筛选和解释的速度意味着聆听、解释和响应从数千到数百万个传感器接收的数据将为此类举措的高倍投资回报创造空间。

　　由于技术的“新颖性”和概念的新颖性，企业的数字孪生和元宇宙的概念对于大多数组织来说仍然遥不可及。 然而，这并不排除相同的实体拆包可以收集哪些数据点以将其操作“数字化”以了解特定流程、区域、设备(例如生产线、蜂窝网络、重要资产组件和故障点)。 所有这些导致能够理解正在发生的事情，之后可能会发生什么，以及下一步做什么是最好的。

　　物联网和人工智能正在革新行业

　　当我们读到这篇文章时，物联网和人工智能的结合正在改变行业，而且它是在没有任何人为监督的情况下发生的。 AIoT 可用于优化网络性能、减少停机时间并改善电信公司的客户体验。

　　例如，通过利用物联网传感器和人工智能算法，电信公司可以监控网络流量、预测中断并通过了解哪些组件发生故障或可能发生故障，在问题影响客户之前主动解决问题。 他们还可以识别异常事件，例如盗窃和偷窃，并提前提醒团队，同时结合尖端技术，例如摄像头分析、运动传感器和细微技术，例如无人机、振动传感器、智能锁等。

　　矿工可以通过在运动、环境、资产位置和占用水平上使用传感器来实现重大收益，同时监控设备状态、运行时间、时间和工作持续时间以提高安全性，并在提高 ESG(环境、社会和 治理)标准、检测异常并在故障发生前进行预测。

　　房地产所有者可以根据当前入住率数据和预测趋势了解公用事业消耗，以提醒人员和系统管理资产和下游流程，例如暖通空调、办公桌、清洁计划、会议室、停车场、照明、环境、成本分配等 更多的。 这使得建筑物能够感知、感受场所，不仅可以节省资金，还可以帮助人们提高工作效率和安全性。

　　进步的注意事项

　　为了利用人工智能和物联网的力量，企业需要克服一些挑战，例如：

　　数据质量：人工智能和物联网依赖大量数据才能有效运行。 并非所有数据都是可靠、准确或相关的。 企业需要通过实施数据治理策略和标准来确保数据质量。

　　数据安全：人工智能和物联网对数据隐私和安全构成重大风险。 数据运营商需要通过应用加密、身份验证和授权技术来保护数据免遭未经授权的访问、使用或泄露。

　　数据治理：只有通过支持快速集成或从这些数据存储中提取的环境准备好高质量、最新和可靠的数据，AIoT 才会成功; 这也意味着确保数据的人员、流程和技术方面处于推动这一转变的最前沿。

　　数据伦理：人工智能和物联网提出了关于技术对人权、尊严和自治的影响的伦理问题。 企业需要确保他们对人工智能和物联网的使用符合他们的价值观和原则，并控制人工智能可以代表他们行事的程度。

　　力量在您的业务中

　　人工智能和物联网不仅仅是流行语; 它们是正在重塑世界的现实。

　　物联网和人工智能的结合是一个强大的结合，为跨行业的创新和转型创造了机会。 随着物联网不断产生海量数据，人工智能将扮演分类、筛选、查询、识别和警报的角色，在管理和理解这些信息方面发挥着至关重要的作用。 最终，通过数据和机器学习帮助人们事半功倍。

　　随着用户界面的发展以满足数据消费的速度，以及技术的进一步“人性化”渗透到我们的日常生活中，工作场所提高效率、生产力和可持续性的潜力也将随之而来。 人工智能和物联网 (AIoT) 的未来不仅光明，而且对于第四次工业革命的进步至关重要。

　　来源：千家网