“未來的工廠將只有兩名員工，一個人和一只狗。人在那里喂狗，而狗是要看住人，不讓他碰機器”。我認為我們離沃倫·本尼斯的愿景不遠了，主要是因為技術世界的快速發展。

物聯網曾經與產品、機器和對象的連接性有關，但現在我們談論的是從這些連網設備產生的數據中可以獲得的價值。物聯網平臺已經成熟，使企業能夠快速擴展技術解決方案，并導致該技術的大規模采用。物聯網正在成為“物智能”——使設備智能化，不僅著眼于連接性，而且還著重于使物聯網數據有意義以創造業務價值。

數據的真正潛力在于創建新的、以客戶為中心的高效業務模式。數據分析、人工智能和機器學習等新興技術已經成熟，可用于從物聯網解決方案產生的數據中提取有用見解。

通過這種方式，物聯網與這些技術有著共生關系。物聯網生成待分析的數據，然后人工智能幫助我們理解數據，并使用所有這些技術創建新的業務模式。

有什么影響？

分析、人工智能和機器學習正在釋放物聯網的潛力，從而推動物聯網的發展。

與這些技術一起使用時，一些參考用例反映了物聯網的真正潛力：

▲通過在故障發生之前預測故障來進行預測性維護

▲實時生產計劃和供應鏈跟蹤

▲車間自動化流水線

充分利用它

找到一種從物聯網設備產生的數據中獲取業務價值的方法，可以極大地提高您的業務效率，并為您和客戶帶來更好的業務模式。

從用例開始——提供以創新為重點的新思維方式。

這就是為什么我們在關于人工智能立場的文章中認為企業采用人工智能解決方案的三個必要條件：

用例——我們需要解決什么樣的業務問題，或者您想要什么樣的業務成果。

計算能力和分析——如何確保能夠管理從物聯網設備和其他地方獲得的數據。

信任和合規——對于可持續的商業模式，您需要一個可以信任的系統。當您開始嚴重依賴數據的價值時，就必須確保數據的安全性和規范性。

一旦有了這些，您就可以大規模地部署連網設備（最多可達數百萬臺），并確保您的數據分析平臺也能夠擴展。

除了技術領域之外，確保您擁有可反映不斷變化環境的業務戰略，以及端到端物聯網服務管理框架以支持數據的可用性和數據質量。（來自物聯之家）了解對員工的影響，以及您的企業需要如何根據這些新解決方案來發展和提升員工隊伍。

我們正在進入人工智能的新時代，但企業要想充分利用這一時代，就需要有一個正確的路線圖，從而讓所有相關實體（企業、員工、客戶和合作伙伴）都受益。

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