隨著廉價傳感器和低成本連接的出現，物聯網設備正在激增。物聯網是各種傳感器、物聯卡、設備和其他技術的集合，物聯網設備可幫助提供信息、控制和分析功能，以將硬件設備的世界彼此連接并與更大的互聯網相連。根據物聯網分析，截至2018年，全球有超過170億個互聯設備，其中超過70億是物聯網設備。物聯網通過幫助公司從簡單地制造產品和服務轉變為能夠為客戶帶來期望結果的公司，正在改變商業模式。

通過影響組織的業務模型，將支持IoT的設備和傳感器與機器學習相結合，創建了一個協作且相互聯系的世界，使之與成果和創新保持一致。物聯網和人工智能的這種結合正在改變許多行業以及企業與客戶之間的關系。企業現在可以使用物聯網收集數據并將其轉換為可用的有價值的信息。

國內物聯網卡采購平臺物聯商城表示，今天，我們看到人工智能和物聯網都取得了長足的發展。這些技術相結合，可在降低成本的同時實現更高水平的自動化和生產率。隨著消費者，企業和政府開始在各種環境中控制物聯網，我們的世界將發生巨大變化，并允許我們所有人做出更好的選擇。從零售到供應鏈再到醫療保健，它已經在迅速改變著一切。

當企業將數字化轉型原則應用于其業務時，IoT和AI的結合會在其行業內引發變革。無論企業是使用IoT和AI來吸引客戶，為客戶實施對話代理，定制用戶體驗，獲取分析結果還是通過洞察力和預測來優化生產力，IoT和AI的使用都會為企業創造動態，使企業能夠獲得高質量深入了解每條數據，從客戶實際查看和接觸的內容到員工，供應商和合作伙伴如何與生態系統的不同方面進行交互。物聯網設備不只是以近似真實世界的方式在軟件中對業務流程進行建模，還可以為系統提供與真實世界的實際接口。

大量的IoT數據，尤其是在已將傳感器或標簽部署到單個單位級別的組織中，意義重大。使用傳統的商業智能和分析工具很難管理大量不斷變化的數據，這就是AI的用武之地。通過使用無監督學習和聚類方法，機器學習系統可以自動識別數據中的正常和異常模式，并在事物偏離已觀察到的規范時發出警報，而無需人工進行設置。同樣，這些支持AI的物聯網系統可以自動浮出水面，而對于這些海量數據而言，可能看不見的相關洞察力幾乎使這些洞察力不可見。

企業正在以多種不同方式實施支持AI的物聯網系統。解決方案公司正在生產預打包的代碼和模板，其中包括針對特定應用領域的經過測試的模型。其他公司則在利用云提供商利用外部CPU的能力來創建客戶解決方案，以構建和培訓自己的模型。

一些解決方案將AI功能集中在本地解決方案或基于云的產品中，而其他解決方案旨在分散AI功能，將機器學習模型推向邊緣，以使數據與設備保持接近并提高性能。有多種方法可以實現該技術，而挑戰在于應用和適當訪問它。物聯網設備的激增使未來成為一個互聯互通的即時訪問信息世界?，F在需要AI來管理所有這些設備并理解從它們返回的數據。通過這些方式，人工智能和物聯網是非常共生的，并且將繼續保持相互交織的關系。

來源：破碎的核桃