人工智能和物聯(lián)網(wǎng)都是單獨(dú)的一種創(chuàng)新，然而，使它們更加融合的地方是它們更引人入勝。正如科學(xué)家和行業(yè)專家所指出的那樣，由于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的應(yīng)用是獨(dú)立有趣的，因此它們的結(jié)合用例具有更大的潛力。物聯(lián)網(wǎng)正在變得更加輝煌。企業(yè)正在將人工智能(特別是機(jī)器學(xué)習(xí))融合到其物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序中。

隨著投資的涌入，大量新產(chǎn)品的涌現(xiàn)以及大型企業(yè)組織的興起，人工智能正在推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的發(fā)展。制定IoT戰(zhàn)略，評估潛在的新IoT項(xiàng)目或試圖從當(dāng)前IoT部署中獲取價(jià)值的組織可能需要探索AI的角色。

AI和IoT的結(jié)合被稱為AIoT，無論是在Edge還是在云中，都是一個(gè)了不起的工具。這種創(chuàng)新的目標(biāo)在這里和這里都被稱為“人工智能”，目的是逐步實(shí)現(xiàn)精通的IoT操作，改善人機(jī)交互以及升級(jí)數(shù)據(jù)管理和分析。只要適當(dāng)實(shí)現(xiàn)，這些AI分析就可以將IoT數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有價(jià)值的數(shù)據(jù)，以改善決策流程。

邊緣的人工智能采用了緊湊的體系結(jié)構(gòu)，但它提供了一種令人難以置信的計(jì)算方法，該方法試圖推動(dòng)以本地?cái)?shù)據(jù)為依據(jù)的決策。邊緣小工具越出色，它的成本就越高，但是它可以在本地處理和存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，從而減少了在其他地方進(jìn)行處理的需求。

邊緣計(jì)算以這種方式與國際企業(yè)相關(guān)。根據(jù)Tractica的預(yù)測，到2025年，全球AI邊緣設(shè)備的出貨量將從2018年的1.614億臺(tái)增加到每年26億臺(tái)。

關(guān)于單位體積，一些基本的AI賦能的邊緣設(shè)備是頭戴式顯示器，智能汽車傳感器，消費(fèi)和商業(yè)機(jī)器人，無人機(jī)和監(jiān)控?cái)z像頭。邊緣計(jì)算同樣可以擴(kuò)展到包括PC和平板電腦，移動(dòng)電話以及最先進(jìn)的揚(yáng)聲器的處理強(qiáng)度。實(shí)際上，微軟，谷歌，亞馬遜和其他公司等眾多公司都在大力投入資源，探索有關(guān)基于人工智能的邊緣計(jì)算解決方案答案的不同解決方案。

通過人工智能進(jìn)行的預(yù)測對于提高企業(yè)的運(yùn)營生產(chǎn)力非常有幫助。通過人工智能獲得的綜合深入見解可用于從頭開始改善常規(guī)業(yè)務(wù)流程，從而可以提高運(yùn)營效率并減少支出。

通過精確的預(yù)測，您可以獲取有關(guān)業(yè)務(wù)中時(shí)間和成本高昂的任務(wù)的經(jīng)驗(yàn)，并使它們自動(dòng)化以提高效率水平。此外，對于那些大規(guī)模處理飛機(jī)和輪船的組織，通過人工智能獲得的見解可以幫助他們修改程序，改善設(shè)備設(shè)置并按時(shí)更新庫存，以節(jié)省不必要的成本。

避免延遲問題

使用邊緣計(jì)算，沒有令人信服的理由將數(shù)據(jù)移到云中進(jìn)行處理。隨后，不存在延遲問題。這種現(xiàn)實(shí)加快了公司的實(shí)時(shí)決策速度。對于某些應(yīng)用，例如飛機(jī)監(jiān)控，醫(yī)療

成像，自動(dòng)駕駛及其他方面，實(shí)時(shí)響應(yīng)至關(guān)重要，因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)機(jī)器的持續(xù)性能決定了基于AI的選擇。

預(yù)測分析

預(yù)測分析暗示了分析的一部分，該分析著眼于現(xiàn)有信息，并根據(jù)結(jié)果來預(yù)測可能的未來情況。聲明物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是預(yù)測性維護(hù)的基礎(chǔ)，這并不是歪曲。當(dāng)前，公司正在使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備以自動(dòng)方式報(bào)告任何事件或疑慮，類似于設(shè)備故障等，而無需人工干預(yù)。

無論如何，通過包含人工智能，該策略將使機(jī)器能夠執(zhí)行預(yù)測分析。這意味著企業(yè)可以選擇提前發(fā)現(xiàn)潛在的災(zāi)難和失望并進(jìn)行維護(hù)工作。因此，不幸的是，由于甚至在故障發(fā)生之前就已經(jīng)確定了狀況，因此不幸的幾率大大降低了。這將包括在節(jié)省大型組織的費(fèi)用以及幫助他們規(guī)避業(yè)務(wù)困難方面的巨大優(yōu)勢。