物聯網是人工智能進化的支點

　　人工智能 (AI) 和物聯網 (IoT) 是我們這個時代最具顛覆性的兩種技術，它們能夠感知、檢測、傾聽、預測并最終幫助人們。 它們共同形成強大的協同效應，可以實現行業轉型、提高效率，并為企業和消費者創造新的價值。

　　人工智能是機器執行通常需要人類智能的任務的能力，例如推理、學習和決策制定。 物聯網是嵌入傳感器、軟件和連接性的物理對象網絡，使它們能夠收集數據并與其他設備和系統交換數據。

　　人工智能和物聯網的融合正在吸引大量投資。 IDC 的一份報告預測，今年全球在人工智能和物聯網上的支出將達到 1.1 萬億美元。 人工智能和物聯網的集成有望改變運營和信息技術，進而改變流程、程序以及軟件驅動的流程和平臺。

　　“人工智能和物聯網的融合正在吸引大量投資。 IDC 的一份報告預測，今年全球在人工智能和物聯網上的支出將達到 1.1 萬億美元。”

　　隨著連接設備的數量繼續以優美的弧線進入平流層，人工智能分析這些“事物”生成的數據并對其采取行動的潛力也在增加——主要是大量看似連接但以前斷開連接的數據源。 隨著人工智能市場的強勁增長，據 Precedence Research 報告，僅 2022 年全球市場規模就達到 1197.8 億美元，預計到 2030 年該市場將達到 15971 億美元，2022 年至 2030 年的注冊復合年增長率為 38.1%。

　　問題在于，用戶開始獲得直觀(用戶期望看到的結果，但需要數據支持)和非直觀(只有數據和趨勢分析才能識別的結果)的見解，這給了采用現有企業和更精簡、更平均、配備人工智能的新進入者一個巨大的優勢。

　　物聯網是人工智能進步和采用的催化劑，我們的工作方式將面臨巨大的顛覆。變革的支點就在我們身上。

　　物聯網產生海量數據，創造對人工智能的需求

　　正如我們所讀到的，物聯網正在以前所未有的速度生成大量數據。 根據愛立信的一份報告，到 2025 年，連接設備的數量預計將達到 300 億，每年產生 79.4 澤字節的數據。 僅靠人類無法有效處理和分析如此龐大的數據量。

　　AI 算法通過識別物理和虛擬事件和交互的模式，提供對潛在問題和商業機會的洞察，并根據影響或嚴重性、可能性和風險評級預測接下來可能發生的事情，來幫助管理這種數據泛濫。 同樣重要的是，它會將指令發送給正確的人或系統。

　　雖然物聯網端點的數量將繼續以穩定的速度增長，但這種采用的動力在于這兩種技術將解鎖的獨特業務和以消費者為中心的用例數量。 在大型企業仍在為數據池和多個(且相互沖突的)項目和產品而苦苦掙扎的地方，數據多于想法和解決方案的挑戰依然存在。

　　然而，人工智能“人性化”數據篩選和解釋的速度意味著聆聽、解釋和響應從數千到數百萬個傳感器接收的數據將為此類舉措的高倍投資回報創造空間。

　　由于技術的“新穎性”和概念的新穎性，企業的數字孿生和元宇宙的概念對于大多數組織來說仍然遙不可及。 然而，這并不排除相同的實體拆包可以收集哪些數據點以將其操作“數字化”以了解特定流程、區域、設備(例如生產線、蜂窩網絡、重要資產組件和故障點)。 所有這些導致能夠理解正在發生的事情，之后可能會發生什么，以及下一步做什么是最好的。

　　物聯網和人工智能正在革新行業

　　當我們讀到這篇文章時，物聯網和人工智能的結合正在改變行業，而且它是在沒有任何人為監督的情況下發生的。 AIoT 可用于優化網絡性能、減少停機時間并改善電信公司的客戶體驗。

　　例如，通過利用物聯網傳感器和人工智能算法，電信公司可以監控網絡流量、預測中斷并通過了解哪些組件發生故障或可能發生故障，在問題影響客戶之前主動解決問題。 他們還可以識別異常事件，例如盜竊和偷竊，并提前提醒團隊，同時結合尖端技術，例如攝像頭分析、運動傳感器和細微技術，例如無人機、振動傳感器、智能鎖等。

　　礦工可以通過在運動、環境、資產位置和占用水平上使用傳感器來實現重大收益，同時監控設備狀態、運行時間、時間和工作持續時間以提高安全性，并在提高 ESG(環境、社會和 治理)標準、檢測異常并在故障發生前進行預測。

　　房地產所有者可以根據當前入住率數據和預測趨勢了解公用事業消耗，以提醒人員和系統管理資產和下游流程，例如暖通空調、辦公桌、清潔計劃、會議室、停車場、照明、環境、成本分配等 更多的。 這使得建筑物能夠感知、感受場所，不僅可以節省資金，還可以幫助人們提高工作效率和安全性。

　　進步的注意事項

　　為了利用人工智能和物聯網的力量，企業需要克服一些挑戰，例如：

　　數據質量：人工智能和物聯網依賴大量數據才能有效運行。 并非所有數據都是可靠、準確或相關的。 企業需要通過實施數據治理策略和標準來確保數據質量。

　　數據安全：人工智能和物聯網對數據隱私和安全構成重大風險。 數據運營商需要通過應用加密、身份驗證和授權技術來保護數據免遭未經授權的訪問、使用或泄露。

　　數據治理：只有通過支持快速集成或從這些數據存儲中提取的環境準備好高質量、最新和可靠的數據，AIoT 才會成功; 這也意味著確保數據的人員、流程和技術方面處于推動這一轉變的最前沿。

　　數據倫理：人工智能和物聯網提出了關于技術對人權、尊嚴和自治的影響的倫理問題。 企業需要確保他們對人工智能和物聯網的使用符合他們的價值觀和原則，并控制人工智能可以代表他們行事的程度。

　　力量在您的業務中

　　人工智能和物聯網不僅僅是流行語; 它們是正在重塑世界的現實。

　　物聯網和人工智能的結合是一個強大的結合，為跨行業的創新和轉型創造了機會。 隨著物聯網不斷產生海量數據，人工智能將扮演分類、篩選、查詢、識別和警報的角色，在管理和理解這些信息方面發揮著至關重要的作用。 最終，通過數據和機器學習幫助人們事半功倍。

　　隨著用戶界面的發展以滿足數據消費的速度，以及技術的進一步“人性化”滲透到我們的日常生活中，工作場所提高效率、生產力和可持續性的潛力也將隨之而來。 人工智能和物聯網 (AIoT) 的未來不僅光明，而且對于第四次工業革命的進步至關重要。

　　來源：千家網