人工智能（AI）以及物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等技術的發(fā)展已向人們展示：未來就是現(xiàn)在。聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)量逐年增加，并且產生大量的數(shù)據(jù)。人工智能的加入，能夠幫助企業(yè)從物聯(lián)網(wǎng)提供的海量數(shù)據(jù)中提取有意義的見解。但是如何才能得到這些見解呢？人工智能應用于物聯(lián)網(wǎng)有成功的案例么?讓我們往下看。

物聯(lián)網(wǎng)已至：你能感受到它的影響么？

物聯(lián)網(wǎng)設備、傳感器和芯片帶來的大量信息在一定程度上提高了人們的生活質量。物聯(lián)網(wǎng)將“智能”應用于家庭中，幫助品牌給客戶留下深刻的影響，并致力于提高工業(yè)設備的安全性，同時提供實時更新的患者健康數(shù)據(jù)。

然而，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也并非一帆風順。雖然有數(shù)十家IT企業(yè)已對外宣稱他們搭建了物聯(lián)網(wǎng)平臺并提供相關咨詢服務，但是顧客對物聯(lián)網(wǎng)所帶來的好處以及他們如何處理生成的數(shù)據(jù)仍感到迷茫。

還有一個問題，物聯(lián)網(wǎng)設備產生的數(shù)據(jù)量太大了，目前的方法處理能力不足。想要進一步理解這些數(shù)據(jù)，并利用它們實現(xiàn)商業(yè)目標仍是一項亟待解決的任務。人類無法處理、查看和理解如此多的數(shù)據(jù)，甚至計算機軟件也無法做到，但人工智能和機器學習技術的應用使其成為了可能。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能

大數(shù)據(jù)的潛力令人難以置信，但是如何將人工智能運用于物聯(lián)網(wǎng)呢？Deloitte表示，在2017年，以人工智能為重點的物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司的并購數(shù)量大幅上升，并且有望創(chuàng)下新的記錄。

人工智能可用于管理多個相互關聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)元素。最關鍵的是，它的處理能力和學習能力對于分析物聯(lián)網(wǎng)傳輸設備產生的大量數(shù)據(jù)至關重要。企業(yè)可以通過利用在人工智能技術下聚合起來的實踐子集——機器學習來實現(xiàn)這一目標。

物聯(lián)網(wǎng)和機器學習

如果將物聯(lián)網(wǎng)比作是數(shù)據(jù)的“供應商”，那么機器學習就可以稱為數(shù)據(jù)的“挖掘者”。為了使物聯(lián)網(wǎng)提供的數(shù)據(jù)發(fā)揮的作用最大，需要對其進行改進。物聯(lián)網(wǎng)傳感器產生了無數(shù)的數(shù)據(jù)，“挖掘者”的任務則是識別出這些數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，從中提取出有意義的見解，并且將它們存儲起來以供進一步研究分析。

利用傳統(tǒng)的方法進行數(shù)據(jù)分析時，系統(tǒng)需要獲取過去的數(shù)據(jù)，專家會在數(shù)據(jù)處理過程中進行解釋并給出相關報告。物聯(lián)網(wǎng)和機器學習更多的是用于預測。從期望的結果出發(fā)，在各個符合標準的輸入變量之間找到交互關系。當一種機器學習算法了解其最終目標時，它會“學習”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。這些過程對于獲得理想的結果至關重要。

機器學習應用于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的另一個優(yōu)點是能夠對算法進行自動改進。隨著數(shù)據(jù)量的增加，智能系統(tǒng)的預測精確率會逐步提高。通過這種方式，企業(yè)可以在沒有實際“思考”的情況下做出更加合理的決策。智能系統(tǒng)可以解決諸多方面的問題，小至機器安全或降低功率，大到增加個性化商品和服務的供應。

人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中的應用示例

下面這些例子中，有的已經(jīng)成功降低了成本，有的通過將人工智能應用于物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造了良好的用戶體驗，有的則是在企業(yè)中利用人工智能開創(chuàng)出了新的業(yè)務模式。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)中的廣泛應用帶來了大量的數(shù)據(jù)。利用人工智能算法對已收集到的數(shù)據(jù)進行處理，企業(yè)所有者可以發(fā)現(xiàn)項目中存在的潛在風險，防患于未然的同時適當對其它案例做出調整。系統(tǒng)已逐漸學會如何識別對機器操作有影響的外部因素和內部因素。通過對優(yōu)化資源和提高工業(yè)安全性，整個生產過程得以簡化。

預測性維護是人工智能應用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中最大的閃光點。預測性維護和透視維修意味著由機器學習算法驅動的系統(tǒng)可以預測工廠車間的維護需求。最重要的是，人工智能可以幫助創(chuàng)建具有自我修復和自校準能力的物聯(lián)網(wǎng)設備，如傳感器、電感器或發(fā)射器。人工智能用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)最大優(yōu)勢在于降低了維護成本和減少了停機時間。

醫(yī)療保健

醫(yī)療行業(yè)同樣會產生大量的數(shù)據(jù)。多年來，用于醫(yī)療設備、醫(yī)療保健移動應用程序、健身房追蹤器以及數(shù)字醫(yī)療記錄的傳感器設備一直在生成和收集使用者數(shù)據(jù)。人工智能結合物聯(lián)網(wǎng)能夠進行疾病預測、給出預防建議并能提供藥物管理。在醫(yī)療保健及疾病防控等方面，患者和醫(yī)院受益頗多。

智能家居

目前，冰箱和智能手表“通信”還只是一個不大成熟的想法。即便如此，市面上仍有“智能”真空吸塵器以及“智能”門鈴等智能家居設備。根據(jù)IDC最新數(shù)據(jù)顯示，到2020年，消費者將在智能家居生態(tài)系統(tǒng)中投入高達630億美元的投資。

人工智能的應用意味著智能家居的自動化程度將會更高。將眾多設備連接起來是想讓人們生活得更加輕松。最重要的是，人工智能可以讓家居生活變得更加愉悅。人工智能系統(tǒng)可以“學習”你的情緒和喜好，同時還能分析你與家庭成員之間的交互。憑借這些知識，整套系統(tǒng)可以自動調節(jié)室內溫度、改變光線強弱、播放你喜歡的音樂以及根據(jù)天氣情況開啟或關閉窗戶。當傳感器發(fā)出信號表示土壤干燥時，智能家居系統(tǒng)還能自動對植物澆水，當然，它們還可以在你設定的時間里開啟房間清掃工作。

結語

物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)結合人工智能和機器學習技術是一次巨大的飛躍。盡管將人工智能應用于物聯(lián)網(wǎng)中，其安全性問題仍存在較大爭議，但這些具有顛覆性意義的技術組合已經(jīng)初試成功。通過提前設想應對措施，企業(yè)可以更容易的實現(xiàn)設定目標。但也是這樣，智能系統(tǒng)分析、預測及自適應能力也要求的越來越高。