物聯網(IoT)的未來潛力無限。到2025年，全球物聯網連接設備的總安裝基數估計將增長到近310億。從聯網汽車、智能城市、智能家居設備到聯網工業設備，一波激動人心的物聯網應用浪潮即將涌現，帶來通過直觀的人機交互生活。

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物聯網的這些進步將通過提高網絡敏捷性和自動化不同用例的能力來加速。物聯網的潛力不僅在于部署數十億臺設備，還在于利用來自這些設備的數據來獲取可操作的見解。據預測，未來四年，全球物聯網設備將產生90ZB的數據。

有些技術不可避免地結合在一起。人工智能(AI)和物聯網是兩種技術在緊密連接的同時相互補充的完美例子。在物聯網應用程序快速增長的世界中，跨龐大的設備網絡連接和共享數據，組織需要分析。

這是在他們不斷從大量物聯網數據中學習時做出快速決策和發現深刻見解的能力。人工智能是分析的重要組成部分，有助于擴大物聯網的整體價值。通過利用深度/機器學習(ML)和人工智能，企業可以預測客戶和網絡的需求，自動執行預防措施，并根據派生的行為洞察力定制產品和服務。

自主系統的關鍵方面是更好的決策，并為在任何環境中工作的工業機器、智能城市和設備提供自動智能行為。物聯網傳感器將物理世界數字化，數據以不同的速度產生——這些數據有時像視頻格式一樣原始，或者像RFID數據一樣結構化。為了在邊緣處理這些數據，無論是原始數據還是結構化數據，都需要深度機器學習模型。

例如，智慧城市項目需要安裝高清交通攝像頭以更好地執法。這些攝像頭需要捕捉速度、登記號碼并標記非法駕駛活動。傳感器需要在源頭對數據進行統計壓縮，從噪聲中提取信息以集中發送相關信息，并幫助提供有關環境中設備的本地見解。

雖然數據以不同的速度被攝取，但它需要提供準確的上下文。此外，這些事件需要處理的速度以及需要存儲多少才能獲得可操作的見解也很關鍵。此類系統需要歷史數據來提高洞察力并提供更好的決策。雖然以不同的層和形狀捕獲數據，但它們需要近乎實時地融合在一起，以獲得最佳洞察力。

這是機器學習和深度學習工具幫助產生有用見解的地方。這些工具不僅指導傳感器捕捉什么，而且將層融合在一起以實時向當局分享報告。人工智能、機器學習和分析可以幫助優化客戶生命周期(在這種情況下是執法部門)，并讓他們有效地利用所有資源來加強他們的活動。來自數據的洞察力驅動客戶的生命周期，制定使用正確資源的計劃并防范風險。

IoT中的AI和ML分析通過使用語義將原始數據轉換為可操作的見解來實現生產力、效率和有效性的提升。它通過利用大數據的數量和種類帶來的挑戰來提供價值，進而提供可操作的信息和改進的決策制定。人工智能和機器學習的融合為資源受限的物聯網設備在效率、準確性、生產力和總體成本節約方面的進步鋪平了道路。當AI和ML分析算法與IoT協同工作時，組織可以使用它來實現更好的整體通信、實時需求計算以及更好的數據可控性。

當今組織面臨的常見挑戰是物聯網數據的應用程序、可訪問性和分析。雖然大多數人使用AI和ML來運行某種形式的統計分析，但領先者正在使用它來主動并預測事件以獲得未來的洞察力。通過利用持續流入其內部系統的大量數據，這種支持AI的物聯網系統可以自動、持續地為這些組織提供相關見解。

這些技術正在以不斷降低的成本實現更高水平的自動化和生產力。隨著消費者、企業和政府開始以各種不同的方式控制物聯網，通過分析優化數據將改變我們的生活方式，讓我們做出更好的選擇。