物联网（IoT）和人工智能（AI）等技术告诉我们，未来就是现在。值得注意的是，这些技术概念完美地相互补充。连接设备的数量只会扩大，并且它们产生的数据量将会激增。人工智能可以帮助组织从物联网提供的大数据中获得有意义的见解，但是你如何得到这些见解？有没有人在物联网中使用过AI？
物联网在行动：你能感受到它的影响吗？
无限的信息流从物联网设备，传感器和芯片流出，赋予人们生活各个方面的能力。物联网将“智能”放在家中，帮助品牌给客户留下深刻印象，使工业设备更安全，并提供有关患者健康状况的实时更新。
但是，利用物联网的业务优势并不像看起来那么容易。数十家IT供应商正在宣布物联网平台并提供咨询服务，但他们的客户通常甚至都没有意识到他们的业务领域会从物联网中受益以及他们应该如何处理生成的数据。
另一个问题是物联网设备产生的数据量超过了可接受的处理方法，理解机器数据并使用它来实现所需的业务目标是一项非常重要的任务。人类无法处理，审查和解释这么多数据。即便是计算机软件也无法做到，这是AI和机器学习（ML）算法的用武之地。
人工智能和物联网：我们为什么需要它？
大数据的潜力令人难以置信，物联网中的AI帮助我们如何解锁它。人工智能和物联网初创公司的在2017年快速增长，并有望在未来达到创纪录的数字。专注于人工智能的物联网初创公司处理智能推理和快速数据分析，展示跨行业数据能力。
人工智能是管理多个连接的IoT元素的功能解决方案。最重要的是，它无限的处理和学习能力对于理解物联网设备传输的大量数据至关重要。公司可以通过使用称为机器学习的强大的AI子集来实现这一目标。
物联网和机器学习
物联网是数据“供应商”，而机器学习是数据“矿工”。为了使物联网提供的数据有效，需要对其进行改进。数十个物联网传感器和外部因素产生了无数的数据点。这里的“矿工”任务是识别它们之间的相关性，从这些变量中提取有意义的因素并将其传输到存储器以进行进一步分析。
利用传统的数据分析方法，系统需要过去的数据，一些专家会根据数据处理来解释和报告结果。物联网和机器学习更适合预测，它从期望的结果开始，并搜索输入变量之间的交互以满足标准。因此，当ML算法收到目标时，它会“学习”物联网数据，这些因素对于实现设定结果至关重要。
将ML应用于物联网数据的另一个优点是能够自动改进其算法。随着接收和聚合的数据越来越多，智能系统会返回更准确的预测。通过这种方式，企业可以在没有实际“思考”的情况下获得最合理的决策。
物联网中的AI示例
让我们仔细看看已经成功降低成本，创造更好的用户体验并在物联网中利用AI开辟新业务模式的行业和企业。也许，这些例子会让您考虑在您的业务中实施AI和IoT。
工业物联网（IIoT）
物联网设备与工业设备的广泛使用提供了大量数据，通过将AI算法应用于收集的数据，企业所有者可以检测潜在问题，提前修复并将这些见解应用于其他案例。该系统逐渐被教导识别对机器操作有影响的外部和内部因素。通过优化资源和提高工业安全性，整个生产过程得以简化。
预测性维护是IIoT中使用的最显眼的AI展示。预测性或透视性维护意味着由机器学习算法驱动的系统可以预测对工厂车间的维护需求。最重要的是，人工智能可以帮助创建自我修复和自校准的物联网设备，如传感器，电感器或发射器。根据所描述的容量，AI增加到IIoT的最大好处是降低了维护成本和停机时间。
卫生保健
医疗行业也是大量数据的产生地。来自医疗设备，医疗保健移动应用程序，健身追踪器和数字医疗记录的传感器多年来一直在生成和收集患者数据。AI和IoT方法可以帮助预测疾病，建议预防性维护和提供药物管理。在健康保护或疾病控制方面，患者和医院将欢迎AI和物联网方法带来的好处。
智能家居
冰箱与智能手表“通信”的想法仍然只是一个概念。即便如此，市场上仍有“智能”真空吸尘器，门铃和闪电系统供应充足。根据IDC的数据，到2020年，消费者将在智能家居生态系统中投入630亿美元的投资。
人工智能意味着智能家居的自动化程度更高。由于连接对象的整个想法是为了让生活更轻松，更多的自动化听起来很棒。最重要的是，AI可以让智能家居生活更加愉快。AI系统可以“学习”您的心情和偏好，并分析您与家庭对象的交互。凭借这些知识，它可以调节增加或降低温度，调整照明，播放你喜欢的音乐，并根据天气关闭或打开窗户。
总结
人工智能和机器学习作为其子领域，是积极利用物联网的企业的一次巨大飞跃。尽管某些问题在很大程度上与物联网中AI的安全性有关，但这些颠覆性技术的组合已经被成功尝试过。通过提前采取行动，业务目标变得更容易实现。分析，预测和自动适应特定需求的能力非常珍贵。
