?在過去的十年中，物聯網在商業世界中得到了穩定的采用。企業已經使用物聯網設備及其數據功能建立或優化，開創了商業和消費者技術的新時代。現在下一波浪潮即將來臨，因為人工智能和機器學習的進步釋放了物聯網設備利用“人工智能”或AIoT的可能性。

采用和投資AIoT的消費者、企業、經濟體和行業可以利用其力量并獲得競爭優勢。物聯網收集數據，人工智能對其進行分析以模擬智能行為并以最少的人工干預支持決策過程。

為什么物聯網需要人工智能

物聯網允許設備相互通信并根據這些見解采取行動。這些設備的好壞取決于它們提供的數據。為了對決策有用，需要收集、存儲、處理和分析數據。

這給組織帶來了挑戰。隨著物聯網采用的增加，企業正在努力有效地處理數據并將其用于現實世界的決策和洞察力。

這是由于兩個問題：云和數據傳輸。云無法按比例擴展以處理來自IoT設備的所有數據，并且將數據從IoT設備傳輸到云是帶寬有限的。無論通信網絡的規模和復雜程度如何，物聯網設備收集的大量數據都會導致延遲和擁塞。

一些物聯網應用依賴于快速、實時的決策，例如自動駕駛汽車。為了有效和安全，自動駕駛汽車需要處理數據并做出即時決策（就像人類一樣）。它們不受延遲、不可靠的連接和低帶寬的限制。

自動駕駛汽車遠非唯一依賴這種快速決策的物聯網應用。制造業已經包含物聯網設備，延遲或延遲可能會在緊急情況下影響流程或限制能力。

在安全方面，生物識別技術通常用于限制或允許訪問特定區域。如果沒有快速的數據處理，可能會出現影響速度和性能的延遲，更不用說緊急情況下的風險了。這些應用程序需要超低延遲和高安全性。因此，必須在邊緣進行處理。將數據傳輸到云端并返回根本不可行。

AIoT的好處

每天，物聯網設備產生大約10億GB的數據。到2025年，全球物聯網連接設備的預測為420億臺。隨著網絡的增長，數據也在增長。

隨著需求和期望的變化，物聯網是不夠的。數據在增加，帶來的挑戰多于機遇。障礙限制了所有數據的洞察力和可能性，但智能設備可以改變這一點，并允許組織釋放其組織數據的真正潛力。

借助人工智能，物聯網網絡和設備可以從過去的決策中學習，預測未來的活動，并不斷提高性能和決策能力。人工智能允許設備“獨立思考”，解釋數據并做出實時決策，而不會出現數據傳輸造成的延遲和擁塞。

AIoT為組織帶來了廣泛的好處，并為智能自動化提供了強大的解決方案。

(1) 避免停機

一些行業受到停機時間的阻礙，例如海上石油和天然氣行業。意外的設備故障可能會導致停機時間損失慘重。為了防止這種情況，AIoT可以提前預測設備故障，并在設備出現嚴重問題之前安排維護。

(2) 提高運營效率

人工智能處理進入物聯網設備的大量數據，并比人類更有效地檢測底層模式。帶有機器學習的人工智能可以通過預測改善結果所需的操作條件和修改來增強這種能力。

(3) 啟用新的和改進的產品和服務

自然語言處理不斷改進，使設備和人類能夠更有效地進行交流。AIoT可以通過允許更好的數據處理和分析來增強新的或現有的產品和服務。

(4) 改善風險管理

風險管理對于適應快速變化的市場環境是必要的。人工智能與物聯網可以使用數據來預測風險并優先考慮理想的響應，提高員工安全，減輕網絡威脅，并最大限度地減少經濟損失。

AIoT的關鍵工業應用

AIoT已經徹底改變了許多行業，包括制造業、汽車業和零售業。以下是AIoT在不同行業的一些常見應用。

(1) 制造業

制造商一直在利用物聯網進行設備監控。更進一步，AIoT將物聯網設備的數據洞察力與人工智能功能相結合，提供預測分析。借助AIoT，制造商可以在倉庫庫存、維護和生產方面發揮積極作用。

制造業中的機器人技術可以顯著改善運營。機器人配備了用于數據傳輸和人工智能的植入傳感器，因此它們可以不斷地從數據中學習，并在制造過程中節省時間并降低成本。

(2) 銷售和營銷

零售分析從攝像頭和傳感器獲取數據點，以跟蹤客戶的活動并預測他們在實體店中的行為，例如到達收銀臺所需的時間。這可用于建議人員配備水平并提高收銀員的工作效率，從而提高整體客戶滿意度。

主要零售商可以使用AIoT解決方案通過客戶洞察來增加銷售額。基于移動設備的用戶行為和接近檢測等數據提供了寶貴的洞察力，可在客戶購物時為他們提供個性化的營銷活動，從而增加實體店的客流量。

(3) 汽車

AIoT在汽車行業有許多應用，包括維護和召回。AIoT可以預測故障或有缺陷的零件，并可以結合來自召回、保修和安全機構的數據，查看哪些零件可能需要更換，并為客戶提供服務檢查。車輛最終在可靠性方面獲得了更好的聲譽，制造商獲得了客戶的信任和忠誠度。

AIoT最著名、可能也是最令人興奮的應用之一是自動駕駛汽車。借助人工智能為物聯網提供智能，自動駕駛汽車可以在多種情況下預測駕駛員和行人的行為，從而使駕駛更安全、更高效。

(4) 衛生保健

優質醫療保健的主要目標之一是將其擴展到所有社區。無論醫療保健系統的規模和復雜程度如何，醫生都面臨著越來越多的時間和工作量壓力，并且花費在患者身上的時間越來越少。提供高質量醫療保健以應對行政負擔的挑戰是巨大的。

醫療機構還產生大量數據并記錄大量患者信息，包括成像和測試結果。這些信息對于提高患者護理質量是有價值和必要的，但前提是醫療機構能夠快速訪問這些信息以告知診斷和治療決策。

物聯網與人工智能相結合對這些障礙有很多好處，包括提高診斷準確性、實現遠程醫療和遠程患者護理，以及減少在設施中跟蹤患者健康的管理負擔。也許最重要的是，AIoT通過處理患者信息可以比人類更快地識別危重患者，確保有效地對患者進行分類。?