物聯網傳感器檢測到外部信息時，將其替換為人和機器可以區分的信號，而它的AI可以幫助構建智能機器，從這些數據中學習，從而在幾乎沒有人為干擾的情況下支持決策過程。

 

物聯網的使用正在激增，到今年年底，預計將有多達500億個互聯設備。與AI結合，這種新技術浪潮可以帶來新的機遇，改變整個行業的運營方式。

 

為了說明其潛力，我們匯總了5個新興的人工智能物聯網應用。

 

自動駕駛

 

自動駕駛總是激發人們的想象力，但它是人工智能和物聯網如何協同工作的一個很好的例子。自動駕駛汽車(AV)裝有傳感器，需要不斷收集關于周圍環境的海量數據。這些數據使用人工智能模型處理成智能洞察力，使車輛的導航系統能夠實時協商環境并執行復雜的路徑規劃。

 

光學檢驗

 

基于計算機視覺的質量檢測是人工智能最大的應用領域之一。自動光學檢測掃描工業機械的質量缺陷，一旦它們被識別，半監督ML算法模型將圖像分類為故障類別或預測計劃維護。

 

基于AI的物聯網解決方案為企業提供預測性維護應用，以提前預測設備故障。

 

網絡安全

 

人工智能和物聯網——5個不斷發展的用例

根據Gartner的調查，到2020年將有200億個IoT設備連接在一起。據Statista預測，到2030年，全球將安裝約500億個IoT設備，從可穿戴設備到火車運行的所有設備都將使用該設備。這種普遍性將使它們成為攻擊的誘人目標。

 

作為對策，支持AI的網絡安全系統可以檢測到網絡漏洞，保護有價值的數據并阻止AI系統可以了解正?；顒幽Ｊ降木W絡攻擊，并確定異常活動的發生時間，從而減少發生頻率錯誤警報，并可能顯示發生了網絡攻擊。

 

主動保健

 

隨著COVID-19的爆發，物聯網和AI(AIIoT)的融合已受到廣泛關注，以滿足智能健康監控和大流行性管理的需求。

 

可穿戴式物聯網傳感器可跟蹤患者生命體征并將其實時更新給醫生和護理人員，以提醒他們任何重大的健康事件。結合機器學習算法的AI可以分析大量數據，從而深入了解人的整體健康狀況。這樣就無需進行任何人工干預來維護記錄，并使醫務人員騰出更多精力來應對諸如個人護理之類的重要工作。隨著COVID-19的爆發，物聯網和AI的融合受到了廣泛關注，以滿足智能健康監控和大流行管理的需求。

 

能源管理

 

物聯網和人工智能可以在降低能耗方面發揮作用。在任何行業中，HVAC系統都占建筑總能耗的很大一部分，并且占總能耗的很大一部分。一般系統占建筑物能源消耗的40%。從過去的效率中學習的機器學習程序已被證明可以減少20%的能源消耗。

 

配備IoT傳感器的智能路燈可收集有關行人和行人的數據，使系統節省多達80%的能源支出。AI功能以及機器學習和深度學習算法會解析從IoT傳感器生成的數據，以跟蹤實時能耗。

 

簡而言之，從財富500強到初創企業，各個行業對日益智能化的物聯網的需求都將繼續增長。利用人工智能增強物聯網有可能打開創造新產品的機會。機器學習、自然語言處理(NLP)和其他破壞性技術鼓勵企業間的交互加速。

 

人工智能物聯網將繼續推動數據處理和智能業務的發展，并將在未來幾年中繼續發揮作用。