物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的未來(lái)潛力無(wú)限。到2025年，物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備的總安裝基數(shù)估計(jì)將增長(zhǎng)到近310億。從聯(lián)網(wǎng)汽車、智能城市、智能家居設(shè)備到聯(lián)網(wǎng)工業(yè)設(shè)備，一波激動(dòng)人心的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用浪潮即將涌現(xiàn)，帶來(lái)通過直觀的人機(jī)交互生活。
物聯(lián)網(wǎng)的這些進(jìn)步將通過提高網(wǎng)絡(luò)敏捷性和自動(dòng)化不同用例的能力來(lái)加速。物聯(lián)網(wǎng)的潛力不僅在于部署數(shù)十億臺(tái)設(shè)備，還在于利用來(lái)自這些設(shè)備的數(shù)據(jù)來(lái)獲取可操作的見解。據(jù)預(yù)測(cè)，未來(lái)四年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將產(chǎn)生90ZB的數(shù)據(jù)。
有些技術(shù)不可避免地結(jié)合在一起。人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)是兩種技術(shù)在緊密連接的同時(shí)相互補(bǔ)充的例子。在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序快速增長(zhǎng)的世界中，跨龐大的設(shè)備網(wǎng)絡(luò)連接和共享數(shù)據(jù)，組織需要分析。
這是在他們不斷從大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)時(shí)做出快速?zèng)Q策和發(fā)現(xiàn)深刻見解的能力。人工智能是分析的重要組成部分，有助于擴(kuò)大物聯(lián)網(wǎng)的整體價(jià)值。通過利用深度/機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能，企業(yè)可以預(yù)測(cè)客戶和網(wǎng)絡(luò)的需求，自動(dòng)執(zhí)行預(yù)防措施，并根據(jù)派生的行為洞察力定制產(chǎn)品和服務(wù)。
自主系統(tǒng)的關(guān)鍵方面是更好的決策，并為在任何環(huán)境中工作的工業(yè)機(jī)器、智能城市和設(shè)備提供自動(dòng)智能行為。物聯(lián)網(wǎng)傳感器將物理世界數(shù)字化，數(shù)據(jù)以不同的速度產(chǎn)生——這些數(shù)據(jù)有時(shí)像視頻格式一樣原始，或者像RFID數(shù)據(jù)一樣結(jié)構(gòu)化。為了在邊緣處理這些數(shù)據(jù)，無(wú)論是原始數(shù)據(jù)還是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，都需要深度機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
例如，智慧城市項(xiàng)目需要安裝高清交通攝像頭以更好地。這些攝像頭需要捕捉速度、登記號(hào)碼并標(biāo)記非法駕駛活動(dòng)。傳感器需要在源頭對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)壓縮，從噪聲中提取信息以集中發(fā)送相關(guān)信息，并幫助提供有關(guān)環(huán)境中設(shè)備的本地見解。
雖然數(shù)據(jù)以不同的速度被攝取，但它需要提供準(zhǔn)確的上下文。此外，這些事件需要處理的速度以及需要存儲(chǔ)多少才能獲得可操作的見解也很關(guān)鍵。此類系統(tǒng)需要?dú)v史數(shù)據(jù)來(lái)提高洞察力并提供更好的決策。雖然以不同的層和形狀捕獲數(shù)據(jù)，但它們需要近乎實(shí)時(shí)地融合在一起，以獲得洞察力。
這是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)工具幫助產(chǎn)生有用見解的地方。這些工具不僅指導(dǎo)傳感器捕捉什么，而且將層融合在一起以實(shí)時(shí)向當(dāng)局分享報(bào)告。人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和分析可以幫助優(yōu)化客戶生命周期（在這種情況下是部門），并讓他們有效地利用所有資源來(lái)加強(qiáng)他們的活動(dòng)。來(lái)自數(shù)據(jù)的洞察力驅(qū)動(dòng)客戶的生命周期，制定使用正確資源的計(jì)劃并防范風(fēng)險(xiǎn)。
IoT中的AI和ML分析通過使用語(yǔ)義將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作的見解來(lái)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力、效率和有效性的提升。它通過利用大數(shù)據(jù)的數(shù)量和種類帶來(lái)的挑戰(zhàn)來(lái)提供價(jià)值，進(jìn)而提供可操作的信息和改進(jìn)的決策制定。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的融合為資源受限的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在效率、準(zhǔn)確性、生產(chǎn)力和總體成本節(jié)約方面的進(jìn)步鋪平了道路。當(dāng)AI和ML分析算法與IoT協(xié)同工作時(shí)，組織可以使用它來(lái)實(shí)現(xiàn)更好的整體通信、實(shí)時(shí)需求計(jì)算以及更好的數(shù)據(jù)可控性。
當(dāng)今組織面臨的常見挑戰(zhàn)是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序、可訪問性和分析。雖然大多數(shù)人使用AI和ML來(lái)運(yùn)行某種形式的統(tǒng)計(jì)分析，但者正在使用它來(lái)主動(dòng)并預(yù)測(cè)事件以獲得未來(lái)的洞察力。通過利用持續(xù)流入其內(nèi)部系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)，這種支持AI的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以自動(dòng)、持續(xù)地為這些組織提供相關(guān)見解。
這些技術(shù)正在以不斷降低的成本實(shí)現(xiàn)更高水平的自動(dòng)化和生產(chǎn)力。隨著消費(fèi)者、企業(yè)和政府開始以各種不同的方式控制物聯(lián)網(wǎng)，通過分析優(yōu)化數(shù)據(jù)將改變我們的生活方式，讓我們做出更好的選擇。
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