隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的采用，當前的商業(yè)世界正在發(fā)生變化。物聯(lián)網(wǎng)正在幫助明顯地從各種來源捕獲大量數(shù)據(jù)。但是，由于無法計算的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，因此收集、處理和分析數(shù)據(jù)變得很復(fù)雜。

　　當前正在經(jīng)歷快速變革發(fā)展的兩個信息學領(lǐng)域是人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。由于人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是相互關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域，它們之間的協(xié)同作用極大地提升了每個元素的功能，因此不會看到通?？梢灶A(yù)期的資源競爭。了解這一點的方法是了解人工智能在處理大量數(shù)據(jù)時發(fā)揮最佳作用，而物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備是提供必要數(shù)據(jù)流的理想熱點。

　　重新定義業(yè)務(wù)

　　人工智能和物聯(lián)網(wǎng)正在重新思考企業(yè)的表現(xiàn)方式。一方面，人工智能具有開創(chuàng)性的機器學習子集，它通過實時分析以及人與機器之間的更大交互作用，為執(zhí)行更出色的任務(wù)提供了方法；另一方面，物聯(lián)網(wǎng)通過有效的智能技術(shù)增加了設(shè)備與人之間的通信規(guī)模。物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的轉(zhuǎn)換使彼此的應(yīng)用程序更加不同且具有開創(chuàng)性。

　　物聯(lián)網(wǎng)

　　物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是兩項離散的創(chuàng)新，會對不同行業(yè)產(chǎn)生重大影響。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是數(shù)字傳感系統(tǒng)，而人工智能則轉(zhuǎn)變?yōu)榇竽X，它決定著控制整個系統(tǒng)的決策。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的強大結(jié)合，人工智能物聯(lián)網(wǎng)提供了智能的、相互連接的系統(tǒng)，可以自我修復(fù)和自我校正。

　　在過去3-5年中，獲取大量數(shù)據(jù)的能力有所提高。這些進步帶來了新的風險以及對安全性和隱私性的擔憂。大量的組織專有信息和用戶數(shù)據(jù)正成為全球政府部門和暗網(wǎng)黑客的誘人目標。這種擴展的功能也伴隨著新的責任。

　　傳感器現(xiàn)在將應(yīng)用于所有事物。目前，這推斷可以從每個事務(wù)或流程中實時收集大量數(shù)據(jù)。在客戶服務(wù)部門，制造環(huán)境以及人們家中的消費產(chǎn)品中，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備引領(lǐng)著這一數(shù)據(jù)收集過程。任何帶有芯片組的設(shè)備都可以與網(wǎng)絡(luò)連接，并每天每一分鐘開始流式傳輸大量信息。

　　當前，復(fù)雜的算法使我們能夠從每個可能的角度進行預(yù)測分析。機器學習（ML）是AI（人工智能）的子集，其工作流程得以升級，并通過每次新的協(xié)作為客戶簡化了解決問題的過程。

　　綜合效應(yīng)

　　物聯(lián)網(wǎng)通過互聯(lián)網(wǎng)和人工智能通過設(shè)備連接收集大量信息，特別是通過其突破性的系統(tǒng)，機器學習有助于吸收和評估這些數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中的機器學習通過難以置信的先進傳感器幫助識別設(shè)計并檢測數(shù)據(jù)收集中的故障。這項創(chuàng)新可以在不確定的時間范圍內(nèi)確定內(nèi)在的事物，例如對空氣、溫度、濕度、污染、聲音、振動、光線等的刺激。與傳統(tǒng)創(chuàng)新相比，物聯(lián)網(wǎng)和機器學習使操作數(shù)據(jù)速度提高了20倍，并且精度更高。這就是為什么使用人工智能技術(shù)的組織看到收入增長的原因

　　進行這種遷移有多種原因。一種是幫助減少網(wǎng)絡(luò)流量，因為IoT設(shè)備可以創(chuàng)建大量的數(shù)據(jù)。與從所有受監(jiān)控的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備流式傳輸?shù)臄?shù)據(jù)相比，我們目前認為的大數(shù)據(jù)似乎很少。將處理過程重新定位到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的另一種合法性是，在很多情況下，數(shù)據(jù)的價值都是非常短暫的。

　　這確實是人工智能創(chuàng)新使用的絕招。為了幫助其零售店，亞馬遜利用物聯(lián)網(wǎng)為客戶提供更便捷的購物體驗。由于沒有收銀員，甚至沒有收銀臺，因此存在的傳感器將簡化整個周期。例如，利用傳感器確定您的活動。就像市場或零售店一樣，事物經(jīng)過精心安排，當您獲得任何產(chǎn)品時，它會自動將其添加到卡車中，第二秒鐘您將其保留下來，就會從卡車中取出它。它連接到您的付款方式，因此當您帶著物品離開商店時，總金額將從您的帳戶或在線錢包中扣除。與自動駕駛汽車類似，他們利用計算機視覺，深度學習算法和傳感器組合，實現(xiàn)了創(chuàng)新。

　　結(jié)論

　　實際上，必須立即處理數(shù)據(jù)，否則其值將變?yōu)榱?。實際情況是在過程控制循環(huán)中利用提取的數(shù)據(jù)時。如果有不間斷的流動反應(yīng)器，為提高所生產(chǎn)產(chǎn)品的質(zhì)量，應(yīng)不斷應(yīng)用反饋。