世界各地的企業都在迅速利用物聯網（ IoT ）來創造新產品和服務，從而開辟新的商業機會并創造新的商業模式。 由此帶來的轉變開啟了一個新的時代，即企業如何運營并與客戶保持互動。然而，利用物聯網只是故事的一部分。

        為了讓企業充分發揮物聯網潛力，他們需要將物聯網與快速發展的人工智能（ AI ）技術相結合，使“智能機器”能夠模擬智能行為，并在很少或沒有人為干預情況下做出明智決策。

         物聯網被定義為由相互連接的物理對象、傳感器、致動器、虛擬對象、人員、服務、平臺和網絡組成的系統，它們具有單獨的標識符和獨立傳輸數據能力。物聯網應用例子包括智慧農業、智能家居、智能交通、遠程患者監控和無人駕駛汽車等。總之，物聯網是從環境中收集和交換信息的“物體”網絡。

        物聯網有時被業內人士稱為是第四次工業革命（工業4.0）的推動者，并引發了廣泛領域的技術變革。Gartner預測，到2020年，全球將有208億臺連網設備投入使用，但最近的預測顯示，2020年這一數字將超過500億臺設備。其他報告也預測了各種行業將實現巨大增長，例如估計到2020年醫療物聯網價值約為1170億美元，并預測在同一年將有2.5億輛連網汽車上路。物聯網的發展為許多企業帶來了令人興奮的機會，也讓我們的個人生活變得更加輕松愜意，同時提高了許多企業的效率、生產力和安全性。

       另一方面，人工智能是引擎或“大腦”，能夠根據物聯網收集的數據進行分析和決策。換句話說，物聯網收集數據，人工智能處理這些數據并使其有意義。你可以在健身追蹤器和Google Home、亞馬遜Alexa和Apple Siri等設備中看到這些系統的協同工作。

       隨著更多連網設備的出現，更多數據可為企業提供驚人的洞察力，但也卻對如何分析這些數據提出了新的挑戰。收集這些數據對任何人都沒有好處，除非有辦法理解所有這些數  據。這就是人工智能（AI）的用武之地，理解大量數據也是人工智能的完美之處。

      通過將人工智能的分析能力應用于物聯網數據收集，企業可以識別和理解收集來的所有數據，并做出更明智決策。這為消費者和企業帶來了各種好處，如主動干預、智能自動化和高度個性化體驗。它還使我們能夠找到連網設備更好協同工作的方法，并使這些系統更易于使用。

       這反過來又促使了更高的采用率。我們需要提高人工智能數據分析的速度和準確性，以確保物聯網實現其承諾的愿景。收集數據是一回事，但對數據進行排序、分析和理解卻是另外一回事。這就是為什么當物聯網開始滲透到我們生活的方方面面時，為了跟上正在收集大量數據的速度，而去開發更快、更精確人工智能的重要原因了。

       雖然物聯網令人印象深刻，但如果沒有一個好的人工智能系統，物聯網真的不算什么。這兩種技術都需要達到相同發展水平，才能像我們認為的那樣完美地運作。科學家們正在試圖找到開發更智能數據分析軟件和設備的方法，以實現安全有效的物聯網。這可能需要一段時間才能實現，因為人工智能的發展落后于物聯網。

      將人工智能集成到物聯網正在成為當今物聯網生態系統成功的先決條件。因此，企業必須迅速行動，以確定如何通過將人工智能和物聯網結合來提升價值。

       唯一能夠跟上物聯網生成數據并獲得其隱藏洞察力的方法，是讓人工智能成為物聯網的催化劑。

（本文轉載自電子發燒友網，如有侵權，請聯系刪除）