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物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的未來潛力無限。到2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備的總安裝基數(shù)估計將增長到近310億。從聯(lián)網(wǎng)汽車、智能城市、智能家居設(shè)備到聯(lián)網(wǎng)工業(yè)設(shè)備，一波激動人心的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用浪潮即將涌現(xiàn)，帶來通過直觀的人機交互生活。
物聯(lián)網(wǎng)的這些進步將通過提高網(wǎng)絡(luò)敏捷性和自動化不同用例的能力來加速。物聯(lián)網(wǎng)的潛力不僅在于部署數(shù)十億臺設(shè)備，還在于利用來自這些設(shè)備的數(shù)據(jù)來獲取可操作的見解。據(jù)預(yù)測，未來四年，全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將產(chǎn)生90ZB的數(shù)據(jù)。
有些技術(shù)不可避免地結(jié)合在一起。人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)是兩種技術(shù)在緊密連接的同時相互補充的完美例子。在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序快速增長的世界中，跨龐大的設(shè)備網(wǎng)絡(luò)連接和共享數(shù)據(jù)，組織需要分析。
這是在他們不斷從大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)時做出快速決策和發(fā)現(xiàn)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(lián)網(wǎng)的整體價值。通過利用深度/機器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能，企業(yè)可以預(yù)測客戶和網(wǎng)絡(luò)的需求，自動執(zhí)行預(yù)防措施，并根據(jù)派生的行為洞察力定制產(chǎn)品和服務(wù)。
自主系統(tǒng)的關(guān)鍵方面是更好的決策，并為在任何環(huán)境中工作的工業(yè)機器、智能城市和設(shè)備提供自動智能行為。物聯(lián)網(wǎng)傳感器將物理世界數(shù)字化，數(shù)據(jù)以不同的速度產(chǎn)生——這些數(shù)據(jù)有時像視頻格式一樣原始，或者像RFID數(shù)據(jù)一樣結(jié)構(gòu)化。為了在邊緣處理這些數(shù)據(jù)，無論是原始數(shù)據(jù)還是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，都需要深度機器學(xué)習(xí)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(zhí)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(shù)據(jù)進行統(tǒng)計壓縮，從噪聲中提取信息以集中發(fā)送相關(guān)信息，并幫助提供有關(guān)環(huán)境中設(shè)備的本地見解。
雖然數(shù)據(jù)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(guān)鍵。此類系統(tǒng)需要歷史數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，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(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)工具幫助產(chǎn)生有用見解的地方。這些工具不僅指導(dǎo)傳感器捕捉什么，而且將層融合在一起以實時向當(dāng)局分享報告。人工智能、機器學(xué)習(xí)和分析可以幫助優(yōu)化客戶生命周期(在這種情況下是執(zhí)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(shù)據(jù)的洞察力驅(qū)動客戶的生命周期，制定使用正確資源的計劃并防范風(fēng)險。
IoT中的AI和ML分析通過使用語義將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可操作的見解來實現(xiàn)生產(chǎn)力、效率和有效性的提升。它通過利用大數(shù)據(jù)的數(shù)量和種類帶來的挑戰(zhàn)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(xué)習(xí)的融合為資源受限的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在效率、準確性、生產(chǎn)力和總體成本節(jié)約方面的進步鋪平了道路。當(dāng)AI和ML分析算法與IoT協(xié)同工作時，組織可以使用它來實現(xiàn)更好的整體通信、實時需求計算以及更好的數(shù)據(jù)可控性。
當(dāng)今組織面臨的常見挑戰(zhàn)是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序、可訪問性和分析。雖然大多數(shù)人使用AI和ML來運行某種形式的統(tǒng)計分析，但領(lǐng)先者正在使用它來主動并預(yù)測事件以獲得未來的洞察力。通過利用持續(xù)流入其內(nèi)部系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)，這種支持AI的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以自動、持續(xù)地為這些組織提供相關(guān)見解。
這些技術(shù)正在以不斷降低的成本實現(xiàn)更高水平的自動化和生產(chǎn)力。隨著消費者、企業(yè)和政府開始以各種不同的方式控制物聯(lián)網(wǎng)，通過分析優(yōu)化數(shù)據(jù)將改變我們的生活方式，讓我們做出更好的選擇。
(原標題：為什么人工智能和機器學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)緊密結(jié)合)
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