為了讓企業充分發揮物聯網潛力，他們需要將物聯網與快速發展的人工智能( AI )技術相結合，使“智能機器”能夠模擬智能行為，并在很少或沒有人為干預情況下做出明智決策。
人工智能( AI )和物聯網( IoT )被認為是2017年顛覆業務的驅動因素。但是，這些2個術語到底意味著什么，他們之間的關系又是什么? 讓我們首先定義這兩個術語：
物聯網被定義為由相互連接的物理對象、傳感器、致動器、虛擬對象、人員、服務、平臺和網絡組成的系統，它們具有單獨的標識符和獨立傳輸數據能力。物聯網應用例子包括智慧農業、智能家居、智能交通、遠程患者監控和無人駕駛汽車等。總之，物聯網是從環境中收集和交換信息的“物體”網絡。
物聯網有時被業內人士稱為是第四次工業革命(工業4.0)的推動者，并引發了廣泛領域的技術變革。Gartner預測，到2020年，全球將有208億臺連網設備投入使用，但最近的預測顯示，2020年這一數字將超過500億臺設備。其他報告也預測了各種行業將實現巨大增長，例如估計到2020年醫療物聯網價值約為1170億美元，并預測在同一年將有2.5億輛連網汽車上路。物聯網的發展為許多企業帶來了令人興奮的機會，也讓我們的個人生活變得更加輕松愜意，同時提高了許多企業的效率、生產力和安全性。
另一方面，人工智能是引擎或“大腦”，能夠根據物聯網收集的數據進行分析和決策。換句話說，物聯網收集數據，人工智能處理這些數據并使其有意義。你可以在健身追蹤器和Google Home、亞馬遜Alexa和Apple Siri等設備中看到這些系統的協同工作。
隨著更多連網設備的出現，更多數據可為企業提供驚人的洞察力，但也卻對如何分析這些數據提出了新的挑戰。收集這些數據對任何人都沒有好處，除非有辦法理解所有這些數據。這就是人工智能(AI)的用武之地，理解大量數據也是人工智能的完美之處。
通過將人工智能的分析能力應用于物聯網數據收集，企業可以識別和理解收集來的所有數據，并做出更明智決策。這為消費者和企業帶來了各種好處，如主動干預、智能自動化和高度個性化體驗。它還使我們能夠找到連網設備更好協同工作的方法，并使這些系統更易于使用。
這反過來又促使了更高的采用率。我們需要提高人工智能數據分析的速度和準確性，以確保物聯網實現其承諾的愿景。收集數據是一回事，但對數據進行排序、分析和理解卻是另外一回事。這就是為什么當物聯網開始滲透到我們生活的方方面面時，為了跟上正在收集大量數據的速度，而去開發更快、更精確人工智能的重要原因了。
物聯網數據示例
1、幫助城市預測事故和犯罪的數據
2、讓醫生實時了解心臟起搏器或生物芯片的數據
3、通過對設備和機器進行預測性維護來優化各行業生產力的數據
4、使用連網設備創建真正智能家居的數據
5、提供自動駕駛汽車之間關鍵通信的數據
人類根本無法用傳統方法審查和理解所有這些數據，即使它們減少了數據樣本量。最大問題是如何分析所有這些設備產生的大量性能數據和信息，而從數TB機器數據中發現真知灼見無疑是一項真正挑戰，那么，我們確實需要數據科學家的幫助。
但為了讓我們能夠充分利用物聯網數據，我們需要改進：
1、大數據分析的速度
2、大數據分析的準確性
人工智能和物聯網數據分析
有六種物聯網數據分析類型，AI可以提供幫助：
1、數據準備：定義數據池并清理它們，這將帶我們了解暗數據、數據湖等概念。
2、數據發現：在定義的數據池中查找有用數據。
3、流數據可視化：通過定義、發現數據并以智能方式對其進行可視化處理，從而使決策過程能夠毫不拖延地進行。
4、數據時間序列準確性：以數據高準確性和完整性來保持對所收集數據的高度信任。
5、預測和高級分析：這是一個非常重要步驟，可以根據收集、發現和分析的數據做出決策。
6、實時地理空間和位置(物流)：保持數據的流暢和可控。
物聯網應用中的人工智能：
1、例如，視覺大數據將允許計算機更深入地了解屏幕上的圖像，使用新的AI應用程序來理解圖像的背景。
2、認知系統將創建新的食譜，以吸引用戶的味覺，為每個人創建優化菜單，并自動適應當地配料。
3、較新的傳感器將允許計算機“收聽”收集有關用戶環境中的聲音信息。
4、連網和遠程操作，通過連網和智能的倉庫操作，工人將不再需要在倉庫內四處行走，來從貨架上揀貨來完成訂單。相反，貨架在小機器人平臺的引導下，可以在過道上快速移動，將正確的庫存運送到正確的地點，避免沿途碰撞。訂單交付更快、更安全、更高效。
5、預測性維護，通過預測和預防此類事件的位置和時間，在任何故障或泄漏之前為企業節省數大量費用。
這些只是人工智能在物聯網中一些創新應用。高度個性化服務的潛力是無窮無盡的，并將極大地改變人們的生活方式。
人工智能在物聯網中面臨的挑戰
1、兼容性：物聯網是許多部件和系統的集合，它們在時間和空間上根本不同。
2、復雜性：物聯網是一個復雜系統，具有許多移動部件和不間斷的數據流，使其成為一個非常復雜的生態系統。
3、隱私/安全/防護(PSS)：PSS始終是每項新技術或概念的問題，人工智能在不影響PSS的情況下可以提供多大幫助? 解決這類問題的新方法之一是使用區塊鏈技術。
4、道德和法律問題：對于許多企業來說，這是一個全新的世界，沒有先例，同時也是一個未經檢驗的領域，新的法規和案例將會迅速出現。
5、人工愚蠢：回到GIGO(Garbage In Garbage Out)這是一個非常簡單的概念，人工智能仍然需要“訓練”才能理解人類的反應和情感，只有這樣決策才有意義。
結論
雖然物聯網令人印象深刻，但如果沒有一個好的人工智能系統，物聯網真的不算什么。這兩種技術都需要達到相同發展水平，才能像我們認為的那樣完美地運作。科學家們正在試圖找到開發更智能數據分析軟件和設備的方法，以實現安全有效的物聯網。這可能需要一段時間才能實現，因為人工智能的發展落后于物聯網。
將人工智能集成到物聯網正在成為當今物聯網生態系統成功的先決條件。因此，企業必須迅速行動，以確定如何通過將人工智能和物聯網結合來提升價值。
唯一能夠跟上物聯網生成數據并獲得其隱藏洞察力的方法，是讓人工智能成為物聯網的催化劑。
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