物聯網是一個相互關聯的計算設備和機器的系統，可以在無需人工干預的情況下通過網絡傳輸數據，已被用于為消費者啟用新功能、更好的應用和實時狀態監視。將其與不斷發展的AI進步相結合，可使組織更好地預測變化并優化其設備。 AIoT允許算法改善通信并應用預測功能，從而為企業提供優于競爭對手的優勢。

 

什么是AIoT?

 

AIoT是將人工智能添加到組織部署的物聯網中的設備中。 AI和機器學習的結合使機器可以做出各種決策。

 

得克薩斯州一家信息技術和服務公司Rackspace Technology首席技術官Tolga Tarhan說：“通過機器學習，人工智能可以從純粹的編程/算法響應轉變為動態決策，從而為連接的設備提供更多功能。”

 

用機器學習的適應性和靈活性替換編程的響應可以提高組織的應對水平，因為AI和IoT的組合使組織可以通過使互連的設備收集數據并更好地了解其需求和弱點來改善決策并減少延遲。

 

通常，在AI系統使用IoT設備傳感器數據的情況下，兩者之間的交集發生在網絡邊緣，AI在其中處理每個設備的數據。因此，它的應用更有可能在遍布家庭或工廠的單個設備中找到。

 

AIoT的應用

 

增強型AIoT的應用范圍從最終用戶計算機和個人設備到企業大型機器設備。在商用領域，人工智能和物聯網的結合已經在智能電器、安全攝像機和恒溫器等家庭管理系統中找到。通過將這些設備連接在一起并增加智能水平，產品用戶可以更好地了解他們的房屋需求。

 

智能家庭監控攝像頭使用AI來決定哪些信息值得發送到云中。圖像檢測軟件可以識別正常設置，并且僅發送、警告和存儲引入超出圖片正常范圍的新內容(即有人或樹木倒下)的視頻。視頻流需要較大的帶寬，并且讓攝像機解密重要的內容可以減少對系統的拖累并為觀看者節省時間。智能設備可以了解耗材(某些食品或飲料產品)何時不足，并通過連接的設備向用戶發出提醒信息。

 

AIoT還推動了自動駕駛技術的發展。通過增加車輛內的通信和智能，AIoT可以使車輛本身做出更好的決策。

 

數字咨詢公司Nerdery的數據科學總監賈斯汀·里奇(Justin Richie)表示：“特斯拉就是一個很好的例子，自動駕駛技術依賴于這種類型的AIoT。人工智能不僅會利用計算機視覺，而且下一階段將使用人工智能來幫助制定推動物聯網的決策。”

 

AIoT應用還涉及到經濟的工業方面。工廠需要大量需要物聯網的技術設備才能正常運行，但是預測分析技術的加入意味著企業可以避免(或至少計劃)中斷、系統故障或維護停機，這對于系統來說是至關重要保養。

 

Tarhan說：“在工業領域，我們看到了對工業工廠的預測性維護和預測性故障的依賴。”

 

在工業高壓情況下，算法可以評估泵何時可能發生故障，并提前提醒工人，從而為工廠提供時間提前解決故障并進行維護以防止停機。

 

結合使用AI和IoT還可以使組織以更有組織性和更高效的方式從數百萬個IoT設備中收集數據。基于AI的算法可以為組織整理并消除無用的數據，從而節省時間和成本。

 

AIoT的優勢

 

AI與IoT兩種強大技術的結合帶來了各種各樣的應用和靈活性。AIoT的優勢在于它能夠促進和提供可行的選擇。物聯網可以提供有關設備的信息，但是通過添加機器學習算法，組織可以預測決策和結果，從而有可能使物聯網在將來自行做出決策。

 

可以通過范圍廣泛的應用案例來衡量該技術的影響。專家指出，這項技術具有跨越企業和個人使用的能力，這標志著它的悠久歷史。

 

Tarhan說：“三十年前，在家里擁有與工業應用相同的技術是不可想象的。”

 

而且，AIoT將繼續擴展到各個行業，并擴展其應用和產品組合。

 

Richie說：“隨著物聯網設備管理逐漸發展為更多的AI概念，機器人技術將從中受益匪淺。” “隨著設備開始與人類進行交互，并且體驗變得越來越復雜，AIoT將參與其中。”

 

設備變得越來越突出，對它們的需求也在不斷增長。人工智能和物聯網是具有互補技能的天然盟友，它們的合作應用將持續到未來。