人工智能(AI)通過使網絡和設備能夠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，從而釋放物聯網的真正潛力。

在過去的十年中，物聯網在整個商業世界中被穩步采用。利用物聯網設備及其數據能力建立或優化業務，開創了商業和消費技術的新時代?，F在，隨著AI和機器學習的進步，利用“人工智能物聯網”(AIoT)釋放物聯網設備的可能性，下一波浪潮即將來臨。

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，獲得競爭優勢。物聯網收集數據，AI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AI

物聯網允許設備彼此通信，并根據這些見解采取行動。這些設備的性能取決于所提供的數據。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。

一些物聯網應用依賴于快速、實時的決策，比如自動駕駛汽車。為了提高效率和安全性，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)。它們不會受到延遲、不可靠的連接和低帶寬的限制。

自動駕駛汽車并不是唯一依賴于這種快速決策的物聯網應用。制造業已經整合了物聯網設備，在緊急情況下，延遲或延遲可能會影響流程或限制能力。

在安全方面，生物識別技術經常被用來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，更不用說在緊急情況下的風險了。這些應用程序需要超低的延遲和高安全性。因此，必須在邊緣進行處理。將數據傳輸到云端并返回是不可行的。

AIoT的好處

每天，物聯網設備產生約10億GB的數據。到2025年，全球物聯網設備預計將達到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。

有了AI，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。AI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大的解決方案。

1、避免停機

一些行業受到停機時間的限制，比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。為了避免這種情況，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

AI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AI可以通過預測操作條件和改善結果來增強這種能力。

3、支持新的和改進的產品和服務

自然語言處理正在不斷改進，使得設備和人類的交流更加有效。通過實現更好的數據處理和分析，AIoT可以增強新的或現有的產品和服務。

4、改善風險管理

風險管理是適應快速變化的市場環境所必需的。具有物聯網的AI可以利用數據預測風險，并優先考慮理想的應對措施，提高員工安全，減輕網絡威脅，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、汽車和零售業。以下是AIoT在不同行業的一些常見應用。

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見解與AI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AI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?；谝苿釉O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。

汽車

AIoT在汽車行業有著廣泛的應用，包括維修和召回。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，并向客戶提供服務檢查。最終，車輛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。

自動駕駛汽車是AIoT最知名、也可能是最令人興奮的應用之一。通過AI實現智能物聯網，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。

醫療保健

高質量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大的時間和工作量壓力，并且花在患者身上的時間越來越少。在行政負擔的基礎上提供高質量的醫療保健是一項艱巨的挑戰。

醫療機構還會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，但前提是醫療保健機構能夠快速獲取這些信息，為診斷和治療決策提供信息。

物聯網與AI相結合對這些障礙有許多好處，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?；蛟S最重要的是，AIoT可以通過處理患者信息，以確?；颊叩玫接行У姆诸?，從而比人類更快地識別出危重患者。

借助AIoT為未來做好準備

AI和物聯網是能力的完美結合。AI通過智能決策增強物聯網能力，物聯網通過數據交換促進AI能力。最終，兩者的結合將為解決方案和體驗的新時代鋪平道路，從而改變眾多行業的業務，共同創造新的機會。