通過(guò)使網(wǎng)絡(luò)和設(shè)備能夠從過(guò)去的決策中學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)未來(lái)的活動(dòng)，不斷提高人工智能的性能和決策能力，從而釋放物聯(lián)網(wǎng)的真正潛力。在過(guò)去的十年里，物聯(lián)網(wǎng)在整個(gè)商業(yè)世界中得到了穩(wěn)步的應(yīng)用。利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備及其數(shù)據(jù)能力建立或優(yōu)化業(yè)務(wù)，創(chuàng)造了商業(yè)和消費(fèi)技術(shù)的新時(shí)代。如今，隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步，“人工智能物聯(lián)網(wǎng)”被用于(AIoT)釋放物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的可能性，下一波即將到來(lái)。

消費(fèi)者、企業(yè)、經(jīng)濟(jì)體和投資AIoT的行業(yè)可以利用自己的力量獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。物聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)，人工智能分析，模擬智能行為，用最少的人工干預(yù)支持決策過(guò)程。

為何物聯(lián)網(wǎng)需要人工智能？

物聯(lián)網(wǎng)允許設(shè)備相互通信，并根據(jù)這些觀點(diǎn)采取行動(dòng)。這些設(shè)備的性能取決于提供的數(shù)據(jù)。為了對(duì)決策有用，有必要收集、存儲(chǔ)、處理和分析數(shù)據(jù)。

它給組織帶來(lái)了挑戰(zhàn)。伴隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷增加，企業(yè)正在努力高效地處理數(shù)據(jù)，并將其應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界。

這是因?yàn)樵坪蛿?shù)據(jù)傳輸兩個(gè)問(wèn)題。云不能按比例擴(kuò)展來(lái)處理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的所有數(shù)據(jù)，從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備到云傳輸數(shù)據(jù)的帶寬有限。無(wú)論通信網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和復(fù)雜程度如何，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)量都會(huì)導(dǎo)致延遲和擁堵。

一些物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序依賴于自動(dòng)駕駛汽車等快速實(shí)時(shí)的決策。自動(dòng)駕駛汽車需要處理數(shù)據(jù)并做出即時(shí)決策，以提高效率和安全性。它們不受延遲、不可靠連接和低帶寬的限制。

自動(dòng)駕駛汽車不是唯一依賴于這種快速?zèng)Q策的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。制造業(yè)已經(jīng)整合了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，在緊急情況下，延遲或延遲可能會(huì)影響流程或限制能力。

在安全性方面，生物識(shí)別技術(shù)經(jīng)常被用來(lái)限制或允許訪問(wèn)特定區(qū)域。如果沒(méi)有快速的數(shù)據(jù)處理，可能會(huì)延遲影響速度和性能，更不用說(shuō)緊急情況下的風(fēng)險(xiǎn)了。這些應(yīng)用需要超低的延遲和高安全性。因此，必須在邊緣處理。將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫瞬⒎祷厥遣豢尚械摹?/span>

物聯(lián)網(wǎng)對(duì)未來(lái)企業(yè)技術(shù)應(yīng)用覆蓋制造業(yè)，銷售行業(yè)，汽車行業(yè)，醫(yī)療保健等行業(yè)，實(shí)現(xiàn)人工智能與物聯(lián)網(wǎng)完美結(jié)合，人工智能通過(guò)高精密計(jì)算能力提升物聯(lián)網(wǎng)能力，物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)數(shù)據(jù)交換提升人工智能能力。最后，兩者的結(jié)合將為解決方案和體驗(yàn)的新時(shí)代鋪平道路，從而改變?cè)S多行業(yè)的業(yè)務(wù)，共同創(chuàng)造新的機(jī)遇。

標(biāo)簽：人工智能,人工智能技術(shù),物聯(lián)網(wǎng),物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)