人工智能技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)，制造商可以使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)。用來(lái)訓(xùn)練人工智能模型的數(shù)據(jù)越多，性能越好。例如，如果你有一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，它可以監(jiān)控你家的溫度。當(dāng)它檢測(cè)到正常參數(shù)以外的變化(如下降2度)時(shí)，它會(huì)向你發(fā)出警報(bào)，所以你可以利用這些信息和其他因素訓(xùn)練一個(gè)預(yù)測(cè)模型，比如天氣模式或歷史模式，這樣智能設(shè)備就可以預(yù)測(cè)是否會(huì)很快出現(xiàn)另一個(gè)寒潮。

這種類型的分析有助于降低加熱系統(tǒng)或空調(diào)等與維護(hù)設(shè)備相關(guān)的成本，因?yàn)檫@些系統(tǒng)是根據(jù)其位置專門設(shè)計(jì)的熱/冷溫度。但是，如果他們?cè)谏芷谥胁欢ㄆ诒O(jiān)測(cè)，加熱/冷卻循環(huán)(尤其是冬季)之間的循環(huán)造成的磨損會(huì)隨著時(shí)間的推移而降低效率。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以用來(lái)在不說(shuō)話或打字的情況下給家里或工作中的機(jī)器下達(dá)指令。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)不僅僅是兩種技術(shù)一起工作。事實(shí)上，它們?cè)谀承╊I(lǐng)域是相輔相成的，這樣人們就可以在不說(shuō)話或打字的情況下，在家或工作時(shí)給機(jī)器下達(dá)指令。

在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中使用AI可以創(chuàng)建一個(gè)可以從環(huán)境中學(xué)習(xí)并相應(yīng)適應(yīng)的系統(tǒng)。這使得它們比傳統(tǒng)方法更高效，傳統(tǒng)方法注重預(yù)定義的規(guī)則(例如，如果它們符合這些條件，就這樣做”。例如，自動(dòng)駕駛汽車可以比人類司機(jī)更好地識(shí)別交通模式，因?yàn)樗梢垣@得包括天氣預(yù)報(bào)在內(nèi)的各種關(guān)于道路狀況的數(shù)據(jù)。因此，如果預(yù)測(cè)今天晚上會(huì)下大雨，汽車不僅會(huì)知道日落前還有多少時(shí)間，還會(huì)知道天黑后是否有足夠的停車位在城市里開(kāi)車。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究智能代理的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)。智能代理是一種能夠感知環(huán)境并采取行動(dòng)，最大限度地提高實(shí)現(xiàn)某一目標(biāo)的成功機(jī)會(huì)的軟件。已應(yīng)用于工程、哲學(xué)、法律、生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)50多年。

現(xiàn)在，物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域包括視覺(jué)識(shí)別、對(duì)未來(lái)事件的預(yù)測(cè)和對(duì)象的識(shí)別。“物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用有什么區(qū)別？”它們被用于許多目的，如家庭自動(dòng)化、醫(yī)療保健和制造業(yè)。它們也可以用于智慧城市。人工智能算法允許系統(tǒng)獨(dú)立評(píng)估、學(xué)習(xí)和行動(dòng)。它還可以用來(lái)創(chuàng)建虛擬大腦或思想。

它可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并具有與生俱來(lái)的自學(xué)新事物的能力。這意味著，如果你想讓設(shè)備或系統(tǒng)學(xué)習(xí)一些技能，你需要自己或其他人(例如，員工)向他們輸入一些數(shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一個(gè)分支。它允許程序分析龐大的數(shù)據(jù)集，并在必要時(shí)做出自己的決定。機(jī)器學(xué)習(xí)可用于圖像分類、語(yǔ)音識(shí)別或推薦引擎等各種目的。

機(jī)器學(xué)習(xí)利用數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模式，從而自動(dòng)化需要人工干預(yù)的過(guò)程。例如，它可以自動(dòng)駕駛汽車(AV)用來(lái)識(shí)別夜間的交通標(biāo)志和路況，從而知道在特定的道路上開(kāi)得有多快，而不僅僅依靠設(shè)計(jì)師或其他熟悉這些道路的人提供的指令。

深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)，它利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行模式來(lái)識(shí)別和分類任務(wù)。它依賴于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每一層都有多個(gè)神經(jīng)元，并從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。

人腦是一個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的例子，因?yàn)樗芤远喾N方式感知和處理信息。這種能力使我們能夠理解語(yǔ)言，識(shí)別面孔，閱讀書(shū)籍，并根據(jù)我們從以前的情況中獲得的經(jīng)驗(yàn)或知識(shí)做出決定。

人工智能技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)，制造商可以使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)。用來(lái)訓(xùn)練人工智能模型的數(shù)據(jù)越多，性能越好。例如，如果你有一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，它可以監(jiān)控你家的溫度。當(dāng)它檢測(cè)到正常參數(shù)以外的變化(如下降2度)時(shí)，它會(huì)向你發(fā)出警報(bào)，所以你可以利用這些信息和其他因素訓(xùn)練一個(gè)預(yù)測(cè)模型，比如天氣模式或歷史模式，這樣你的設(shè)備就可以預(yù)測(cè)是否會(huì)很快出現(xiàn)另一個(gè)寒潮。

這種類型的分析有助于降低加熱系統(tǒng)或空調(diào)等與維護(hù)設(shè)備相關(guān)的成本，因?yàn)檫@些系統(tǒng)是根據(jù)其位置專門設(shè)計(jì)的熱/冷溫度。但是，如果他們?cè)谏芷谥胁欢ㄆ诒O(jiān)測(cè)，加熱/冷卻循環(huán)(尤其是冬季)之間的循環(huán)造成的磨損會(huì)隨著時(shí)間的推移而降低效率。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以用來(lái)在不說(shuō)話或打字的情況下給家里或工作中的機(jī)器下達(dá)指令。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)不僅僅是兩種技術(shù)一起工作。事實(shí)上，它們?cè)谀承╊I(lǐng)域是相輔相成的，這樣人們就可以在不說(shuō)話或打字的情況下，在家或工作時(shí)給機(jī)器下達(dá)指令。

在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中使用AI可以創(chuàng)建一個(gè)可以從環(huán)境中學(xué)習(xí)并相應(yīng)適應(yīng)的系統(tǒng)。這使得它們比傳統(tǒng)方法更高效，傳統(tǒng)方法注重預(yù)定義的規(guī)則(例如，如果它們符合這些條件，就這樣做”。例如，自動(dòng)駕駛汽車可以比人類司機(jī)更好地識(shí)別交通模式，因?yàn)樗梢垣@得包括天氣預(yù)報(bào)在內(nèi)的各種關(guān)于道路狀況的數(shù)據(jù)。因此，如果預(yù)測(cè)今天晚上會(huì)下大雨，汽車不僅會(huì)知道日落前還有多少時(shí)間，還會(huì)知道天黑后是否有足夠的停車位在城市里開(kāi)車。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究智能代理的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)。智能代理是一種能夠感知環(huán)境并采取行動(dòng)，最大限度地提高實(shí)現(xiàn)某一目標(biāo)的成功機(jī)會(huì)的軟件。已應(yīng)用于工程、哲學(xué)、法律、生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)50多年。

人工智能是最有前途的技術(shù)之一，它將在使物聯(lián)網(wǎng)工作更加智能化方面發(fā)揮重要作用。使用人工智能與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合智能解決方案可以幫助我們解決與數(shù)據(jù)收集、分析和決策相關(guān)的問(wèn)題，更為我們工作節(jié)省很多勞動(dòng)力及時(shí)間。

標(biāo)簽：人工智能,物聯(lián)網(wǎng),人工智能技術(shù),物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用