人工智能如何改變物聯網
人工智能(neng)通(tong)過使網絡(luo)和(he)(he)設備能(neng)夠從(cong)過去的(de)決策(ce)中(zhong)學習、預測未來的(de)活動并不斷提高(gao)性(xing)能(neng)和(he)(he)決策(ce)能(neng)力，從(cong)而釋(shi)放物聯網的(de)真正潛(qian)力。
在過去的十(shi)年中(zhong)，物(wu)聯網(wang)在整個(ge)商業世(shi)界中(zhong)被穩步采(cai)用(yong)。利(li)用(yong)物(wu)聯網(wang)設備(bei)及其數據能力建立或優化業務(wu)，開創了商業和(he)消費技術的新(xin)時代。現在，隨著(zhu)人工智能和(he)機器學習的進步，利(li)用(yong)“人工智能物(wu)聯網(wang)”(AIoT)釋放物(wu)聯網(wang)設備(bei)的可能性，下一波浪潮即(ji)將來臨。
采用(yong)和投資AIoT的(de)消費者、企業(ye)、經濟(ji)體(ti)和行業(ye)可(ke)以利用(yong)其力量，獲得競爭優(you)勢。物聯(lian)網收集數據，人(ren)(ren)工智(zhi)能對其進行分析(xi)，以模擬智(zhi)能行為，并以最少(shao)的(de)人(ren)(ren)工干預(yu)支(zhi)持決策過程。
為什么物聯網需要人工智能
物(wu)聯(lian)網允許設備彼(bi)此通信，并根據這些(xie)見解采取行動(dong)。這些(xie)設備的(de)性能取決于所提供的(de)數據。為了(le)對決策有用，需要收集、存儲、處理和(he)分(fen)析數據。
這給組織帶來了挑戰。隨著物聯網應用的增加，企業正在努力高效地處理數據，并將其用于現實世界的決策和見解。
這是由于兩個問題:云和數據傳輸。云不能按比例擴展來處理來自物聯網設備的所有數據，且從物聯網設備到云傳輸數據的帶寬有限。無論通信網絡的規模和復雜程度如何，物聯網設備收集的數據量會導致延遲和擁堵。
一些物聯網(wang)應用依賴于快速、實時(shi)的決(jue)策，比如自動駕(jia)(jia)駛汽(qi)車。為了提高效率和安全性，自動駕(jia)(jia)駛汽(qi)車需要處(chu)理數(shu)據并做出(chu)即時(shi)決(jue)策(就像人類(lei)一樣)。它們不會受到(dao)延遲(chi)、不可(ke)靠的連接和低帶寬的限(xian)制(zhi)。
自動(dong)駕駛汽車并不是(shi)唯一依賴于這種快(kuai)速(su)決策(ce)的(de)物(wu)聯網(wang)應(ying)用(yong)。制(zhi)造(zao)業已經(jing)整合了物(wu)聯網(wang)設(she)備，在(zai)緊急(ji)情況(kuang)下，延遲(chi)或(huo)延遲(chi)可能(neng)會影響(xiang)流(liu)程或(huo)限制(zhi)能(neng)力。
在(zai)安(an)全方面(mian)，生物識別技術經常(chang)被用來限制或允(yun)許訪問特定區域。如(ru)果沒有(you)快速的數據(ju)處理(li)，可能會出(chu)現影響速度和(he)性能的延遲(chi)，更不(bu)用說(shuo)在(zai)緊急情況下的風險了。這些應(ying)用程序需要超低的延遲(chi)和(he)高安(an)全性。因此，必(bi)須在(zai)邊緣進行處理(li)。將數據(ju)傳輸到云端并返(fan)回(hui)是(shi)不(bu)可行的。
AIoT的好處
每(mei)天，物聯(lian)(lian)網設(she)備產生約10億GB的(de)數據。到2025年(nian)，全球物聯(lian)(lian)網設(she)備預計將達到420億臺。隨著網絡的(de)增(zeng)長，數據也(ye)在增(zeng)長。
隨著需求和期望的(de)(de)變(bian)化，物聯網是不夠(gou)的(de)(de)。數據(ju)在(zai)增加，帶來的(de)(de)挑戰多于(yu)機遇。障(zhang)礙限制(zhi)了所有數據(ju)的(de)(de)洞(dong)察(cha)力(li)和可(ke)能性，但智能設備(bei)可(ke)以改變(bian)這一(yi)點，并允許(xu)組織釋(shi)放其組織數據(ju)的(de)(de)真正潛力(li)。
有了人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能，物聯網網絡和(he)設備可以從過去的決策(ce)中學習，預(yu)測未來的活(huo)動，并(bing)不斷提高性能和(he)決策(ce)能力。人(ren)工(gong)(gong)智(zhi)(zhi)能允(yun)許設備“獨立思考”，解釋數據并(bing)做(zuo)出實時(shi)決策(ce)，而不會出現(xian)數據傳輸(shu)造成(cheng)的延遲(chi)和(he)擁堵。
AIoT為組織機構帶來了廣泛的好處，并為智能自動化提供了強(qiang)大的解決方案。
? 避(bi)免停機
一(yi)些(xie)行業(ye)受到停(ting)機(ji)時間的限制，比(bi)如海上石油和天然氣(qi)行業(ye)。意外的設備故障(zhang)可能會導致停(ting)機(ji)時間損失慘(can)重(zhong)。為了避免這(zhe)種情況，AIoT可以提前預測設備故障(zhang)，并在設備出現嚴重(zhong)問題(ti)之前安排(pai)維護。
? 提高運營效(xiao)率
人工智(zhi)能處理進入物(wu)聯網(wang)設備的大量數據，并(bing)比人類更有(you)(you)效地(di)檢測(ce)底層模(mo)式。帶有(you)(you)機器(qi)學(xue)習的人工智(zhi)能可以通(tong)過預測(ce)操(cao)作(zuo)條件和(he)改善結果來(lai)增強這(zhe)種能力。
? 支(zhi)持(chi)新(xin)的和改進的產品(pin)和服務
自然(ran)語言(yan)處理正在不(bu)斷改(gai)進，使得設備和人類的(de)交流更(geng)加有效。通過實現更(geng)好的(de)數據處理和分析，AIoT可以增(zeng)強新的(de)或現有的(de)產品和服務。
? 改善風險管理
風險(xian)管理是適應(ying)快速變化的(de)市場環境所必需的(de)。具有(you)物(wu)聯(lian)網的(de)人工智能可以利用數據預測風險(xian)，并優先考慮理想的(de)應(ying)對措(cuo)施，提高員工安(an)全，減輕網絡威脅，最大限(xian)度(du)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(zao)業、汽車(che)和(he)零售業。以下(xia)是AIoT在(zai)不同行業的一(yi)些常見應用。
● 制(zhi)造(zao)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見解與人工智能功能相結合，提供預測性分析。借助AIoT，制造商可以主動參與倉庫庫存、維護和生產。
制造業的機器人技術可以顯著改善運營。機器人可以植入用于數據傳輸和人工智能的傳感器，因此它們可以不斷地從數據中學習，在制造過程中節省時間，并降低成本。
● 銷售和營銷
零售分析從攝像頭和傳感器獲取數據點，以跟蹤顧客的活動，并預測其在實體店的行為，比如到達收銀臺所需的時間。這可以用來建議人員配備水平，并提高收銀員的工作效率，從而提高整體客戶滿意度。
主要的零售商可以使用AIoT解決方案通過客戶洞察來增長銷售。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，可在客戶購物時為其提供個性化的營銷活動，從而增加實體店的客流量。
● 汽(qi)車
AIoT在(zai)汽車行業(ye)有(you)著廣泛(fan)的(de)(de)(de)應用，包括維修和召(zhao)回。AIoT可以預測(ce)故(gu)障或有(you)缺陷的(de)(de)(de)零件(jian)，并可以結合來自(zi)召(zhao)回、保(bao)修和安全機構的(de)(de)(de)數據，查看哪些零件(jian)可能需要更換，并向客(ke)戶提(ti)供服務檢(jian)查。最終，車輛在(zai)可靠性方面獲得了更好的(de)(de)(de)聲譽，制造(zao)商獲得了客(ke)戶的(de)(de)(de)信任(ren)和忠誠度(du)。
自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)(shi)汽(qi)車是AIoT最知(zhi)名、也可能是最令人興奮(fen)的(de)應用之一。通過(guo)人工智能實現智能物(wu)聯網，自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)(shi)汽(qi)車可以在(zai)多種情況下預(yu)測駕(jia)駛(shi)(shi)員和行人的(de)行為，從而使駕(jia)駛(shi)(shi)更安全、更高效。
● 醫療保(bao)健
高質量醫(yi)療(liao)保(bao)(bao)健的(de)(de)(de)主要目標之(zhi)一(yi)(yi)是將(jiang)其(qi)擴展到所有社區。無論醫(yi)療(liao)保(bao)(bao)健系(xi)統的(de)(de)(de)規模(mo)和復(fu)雜程度(du)如何，醫(yi)生都面臨著越來越大的(de)(de)(de)時間(jian)和工作量壓力，并且(qie)花在患者身上的(de)(de)(de)時間(jian)越來越少(shao)。在行(xing)政負擔(dan)的(de)(de)(de)基礎上提(ti)供高質量的(de)(de)(de)醫(yi)療(liao)保(bao)(bao)健是一(yi)(yi)項艱巨的(de)(de)(de)挑戰。
醫療(liao)機(ji)構還會產生大量(liang)數據并記錄大量(liang)患者信(xin)(xin)息(xi)，包(bao)括(kuo)成像和測(ce)試結果。這些(xie)(xie)信(xin)(xin)息(xi)對(dui)于提高患者護理(li)質量(liang)是(shi)有(you)價值和必要的，但前提是(shi)醫療(liao)保(bao)健機(ji)構能夠(gou)快速獲取這些(xie)(xie)信(xin)(xin)息(xi)，為診斷和治療(liao)決(jue)策提供信(xin)(xin)息(xi)。
物聯網與人(ren)工智能相(xiang)結(jie)合對(dui)這些障礙有許(xu)多好處，包括提高診斷準確性，實現遠程醫療和遠程患者護(hu)理，以及減(jian)少在(zai)設(she)施中跟蹤患者健康(kang)的(de)管理負擔。或許(xu)最重要的(de)是，AIoT可以通(tong)過處理患者信息，以確保患者得(de)到有效的(de)分類，從而比人(ren)類更快地識別出危(wei)重患者。
借助AIoT為未來做好準備
人(ren)工智(zhi)能(neng)和(he)物聯網(wang)(wang)是(shi)能(neng)力的(de)完美(mei)結(jie)合。人(ren)工智(zhi)能(neng)通過智(zhi)能(neng)決策增強(qiang)物聯網(wang)(wang)能(neng)力，物聯網(wang)(wang)通過數(shu)據交換促進(jin)人(ren)工智(zhi)能(neng)能(neng)力。最終，兩者的(de)結(jie)合將為(wei)解決方案和(he)體驗的(de)新時代(dai)鋪平道(dao)路，從而改變(bian)眾(zhong)多(duo)行業(ye)的(de)業(ye)務，共(gong)同創造新的(de)機會。
