人工智能如何改变物联网人工智能通过使网络和设备能够从过去的决策中学习、预测未来的活动并不断提高性能和决策能力，从而释放物联网的真正潜力。在过去的十年中，物联网在整个商业世界中被稳步采用。利用物联网设备及其数据能力建立或优化业务，开创了商业和消费技术的新时代。现在，随着人工智能和机器学习的进步，利用“人工智能物联网”(AIoT)释放物联网设备的可能性，下一波浪潮即将来临。采用和投资AIoT的消费者、企业、经济体和行业可以利用其力量，获得竞争优势。物联网收集数据，人工智能对其进行分析，以模拟智能行为，并以最少的人工干预支持决策过程。为什么物联网需要人工智能物联网允许设备彼此通信，并根据这些见解采取行动。这些设备的性能取决于所提供的数据。为了对决策有用，需要收集、存储、处理和分析数据。这给组织带来了挑战。随着物联网
应用的增加，企业正在努力高效地处理数据，并将其用于现实世界的决策和见解。这是由于两个问题:云和数据传输。云不能按比例扩展来处理来自物联网设备的所有数据，且从物联网设备到云传输数据的带宽有限。无论通信网络的规模和复杂程度如何，物联网设备收集的数据量会导致延迟和拥堵。一些物联网应用依赖于快速、实时的决策，比如自动驾驶汽车。为了提高效率和安全性，自动驾驶汽车需要处理数据并做出即时决策(就像人类一样)。它们不会受到延迟、不可靠的连接和低带宽的限制。自动驾驶汽车并不是唯一依赖于这种快速决策的物联网应用。制造业已经整合了物联网设备，在紧急情况下，延迟或延迟可能会影响流程或限制能力。在安全方面，生物识别技术经常被用来限制或允许访问特定区域。如果没有快速的数据处理，可能会出现影响速度和性能的延迟，更不用说在紧急情况下的风险了。这些应用程序需要超低的延迟和高安全性。因此，必须在边缘进行处理。将数据传输到云端并返回是不可行的。AIoT的好处每天，物联网设备产生约10亿GB的数据。到2025年，全球物联网设备预计将达到420亿台。随着网络的增长，数据也在增长。随着需求和期望的变化，物联网是不够的。数据在增加，带来的挑战多于机遇。障碍限制了所有数据的洞察力和可能性，但智能设备可以改变这一点，并允许组织释放其组织数据的真正潜力。有了人工智能，物联网网络和设备可以从过去的决策中学习，预测未来的活动，并不断提高性能和决策能力。人工智能允许设备“独立思考”，解释数据并做出实时决策，而不会出现数据传输造成的延迟和拥堵。AIoT为组织机构带来了广泛的好处，并为智能自动化提供了强大的解决方案。
❶避免停机一些行业受到停机时间的限制，比如海上石油和天然气行业。意外的设备故障可能会导致停机时间损失惨重。为了避免这种情况，AIoT可以提前预测设备故障，并在设备出现严重问题之前安排维护。
❷提高运营效率人工智能处理进入物联网设备的大量数据，并比人类更有效地检测底层模式。带有机器学习的人工智能可以通过预测操作条件和改善结果来增强这种能力。
❸支持新的和改进的产品和服务自然语言处理正在不断改进，使得设备和人类的交流更加有效。通过实现更好的数据处理和分析，AIoT可以增强新的或现有的产品和服务。
❹改善风险管理风险管理是适应快速变化的市场环境所必需的。具有物联网的人工智能可以利用数据预测风险，并优先考虑理想的应对措施，提高员工安全，减轻网络威胁，最大限度地减少经济损失。
AIoT的关键工业应用AIoT已经彻底改变了许多行业，包括制造业、汽车和零售业。以下是AIoT在不同行业的一些常见应用。
●制造业制造商一直在利用物联网进行设备监控。更进一步，AIoT将物联网设备的数据见解与人工智能功能相结合，提供预测性分析。借助AIoT，制造商可以主动参与仓库库存、维护和生产。制造业的
机器人技术可以显著改善运营。机器人可以植入用于数据传输和人工智能的传感器，因此它们可以不断地从数据中学习，在制造过程中节省时间，并降低成本。
●销售和营销零售分析从摄像头和传感器获取数据点，以跟踪顾客的活动，并预测其在实体店的行为，比如到达收银台所需的时间。这可以用来建议人员配备水平，并提高收银员的工作效率，从而提高整体客户满意度。主要的零售商可以使用AIoT解决方案通过客户洞察来增长销售。基于移动设备的用户行为和接近检测等数据提供了宝贵的洞察力，可在客户购物时为其提供个性化的营销活动，从而增加实体店的客流量。
●汽车AIoT在汽车行业有着广泛的应用，包括维修和召回。AIoT可以预测故障或有缺陷的零件，并可以结合来自召回、保修和安全机构的数据，查看哪些零件可能需要更换，并向客户提供服务检查。最终，车辆在可靠性方面获得了更好的声誉，制造商获得了客户的信任和忠诚度。自动驾驶汽车是AIoT最知名、也可能是最令人兴奋的应用之一。通过人工智能实现智能物联网，自动驾驶汽车可以在多种情况下预测驾驶员和行人的行为，从而使驾驶更安全、更高效。
●医疗保健高质量医疗保健的主要目标之一是将其扩展到所有社区。无论医疗保健系统的规模和复杂程度如何，医生都面临着越来越大的时间和工作量压力，并且花在患者身上的时间越来越少。在行政负担的基础上提供高质量的医疗保健是一项艰巨的挑战。医疗机构还会产生大量数据并记录大量患者信息，包括成像和测试结果。这些信息对于提高患者护理质量是有价值和必要的，但前提是医疗保健机构能够快速获取这些信息，为诊断和治疗决策提供信息。物联网与人工智能相结合对这些障碍有许多好处，包括提高诊断准确性，实现远程医疗和远程患者护理，以及减少在设施中跟踪患者健康的管理负担。或许最重要的是，AIoT可以通过处理患者信息，以确保患者得到有效的分类，从而比人类更快地识别出危重患者。
