物聯(lián)網(wǎng)通過幫助公司從簡單地制造產品和服務轉變?yōu)槟軌驗榭蛻魩砥谕Y果的公司，正在改變商業(yè)模式。通過影響組織的業(yè)務模型，將支持IoT的設備和傳感器與機器學習相結合，創(chuàng)建了一個協(xié)作且相互聯(lián)系的世界，使之與成果和創(chuàng)新保持一致。物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的這種結合正在改變許多行業(yè)以及企業(yè)與客戶之間的關系。企業(yè)現(xiàn)在可以使用物聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)并將其轉換為可用的有價值的信息。
當企業(yè)將數(shù)字化轉型原則應用于其業(yè)務時，IoT和AI的結合會在其行業(yè)內引發(fā)變革。無論企業(yè)是使用IoT和AI來吸引客戶，為客戶實施對話代理，定制用戶體驗，獲取分析結果還是通過洞察力和預測來優(yōu)化生產力，IoT和AI的使用都會為企業(yè)創(chuàng)造動態(tài)，使企業(yè)能夠獲得高質量深入了解每條數(shù)據(jù)，從客戶實際查看和接觸的內容到員工，供應商和合作伙伴如何與生態(tài)系統(tǒng)的不同方面進行交互。物聯(lián)網(wǎng)設備不只是以近似真實世界的方式在軟件中對業(yè)務流程進行建模，還可以為系統(tǒng)提供與真實世界的實際接口。
大量的IoT數(shù)據(jù)，尤其是在已將傳感器或標簽部署到單個單位級別的組織中，意義重大。使用傳統(tǒng)的商業(yè)智能和分析工具很難管理大量不斷變化的數(shù)據(jù)，這就是AI的用武之地。通過使用無監(jiān)督學習和聚類方法，機器學習系統(tǒng)可以自動識別數(shù)據(jù)中的正常和異常模式，并在事物偏離已觀察到的規(guī)范時發(fā)出警報，而無需人工進行設置。同樣，這些支持AI的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以自動浮出水面，而對于這些海量數(shù)據(jù)而言，可能看不見的相關洞察力幾乎使這些洞察力不可見。
企業(yè)正在以多種不同方式實施支持AI的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。解決方案公司正在生產預打包的代碼和模板，其中包括針對特定應用領域的經過測試的模型。其他公司則在利用云提供商利用外部CPU的能力來創(chuàng)建客戶解決方案，以構建和培訓自己的模型。一些解決方案將AI功能集中在本地解決方案或基于云的產品中，而其他解決方案旨在分散AI功能，將機器學習模型推向邊緣，以使數(shù)據(jù)與設備保持接近并提高性能。有多種方法可以實現(xiàn)該技術，而挑戰(zhàn)在于應用和適當訪問它。
國內物聯(lián)網(wǎng)卡采購平臺物聯(lián)商城(www.wlk.cn)表示，今天，我們看到人工智能和物聯(lián)網(wǎng)都取得了長足的發(fā)展。這些技術相結合，可在降低成本的同時實現(xiàn)更高水平的自動化和生產率。隨著消費者，企業(yè)和政府開始在各種環(huán)境中控制物聯(lián)網(wǎng)，我們的世界將發(fā)生巨大變化，并允許我們所有人做出更好的選擇。從零售到供應鏈再到醫(yī)療保健，它已經在迅速改變著一切。
物聯(lián)網(wǎng)設備的激增使未來成為一個互聯(lián)互通的即時訪問信息世界。現(xiàn)在需要AI來管理所有這些設備并理解從它們返回的數(shù)據(jù)。通過這些方式，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)是非常共生的，并且將繼續(xù)保持相互交織的關系。
