世界各地的企业都在迅速利用物联网( IoT )来创造新产品和服务，从而开辟新的商业机会并创造新的商业模式。 由此带来的转变开启了一个新的时代，即企业如何运营并与客户保持互动。然而，利用物联网只是故事的一部分。
物联网与人工智能的意义
物联网被定义为由相互连接的物理对象、传感器、致动器、虚拟对象、人员、服务、平台和网络组成的系统，它们具有单独的标识符和独立传输数据能力。物联网应用例子包括智慧农业、智能家居、智能交通、远程患者监控和无人驾驶汽车等。总之，物联网是从环境中收集和交换信息的“物体”网络。
人工智能是引擎或“大脑”，能够根据物联网收集的数据进行分析和决策。换句话说，物联网收集数据，人工智能处理这些数据并使其有意义。
通过将人工智能的分析能力应用于物联网数据收集，企业可以识别和理解收集来的所有数据，并做出更明智决策。这为消费者和企业带来了各种好处，如主动干预、智能自动化和高度个性化体验。它还使我们能够找到连网设备更好协同工作的方法，并使这些系统更易于使用。
物联网应用中的人工智能
视觉大数据将允许计算机更深入地了解屏幕上的图像，使用新的AI应用程序来理解图像的背景。
认知系统将创建新的食谱，以吸引用户的味觉，为每个人创建优化菜单，并自动适应当地配料。
较新的传感器将允许计算机“收听”收集有关用户环境中的声音信息。
连网和远程操作，通过连网和智能的仓库操作，工人将不再需要在仓库内四处行走，来从货架上拣货来完成订单。相反，货架在小机器人平台的引导下，可以在过道上快速移动，将正确的库存运送到正确的地点，避免沿途碰撞。订单交付更快、更安全、更高效。
物联网数据还可显示
1、帮助城市预测事故和犯罪的数据
2、让医生实时了解心脏起搏器或生物芯片的数据
3、通过对设备和机器进行预测性维护来优化各行业生产力的数据
4、使用连网设备创建真正智能家居的数据
5、提供自动驾驶汽车之间关键通信的数据
人类根本无法用传统方法审查和理解所有这些数据，即使它们减少了数据样本量。最大问题是如何分析所有这些设备产生的大量性能数据和信息，而从数TB机器数据中发现真知灼见无疑是一项真正挑战，那么，我们确实需要数据科学家的帮助。
物联网数据分析，AI可以提供帮助
数据准备：定义数据池并清理它们，这将带我们了解暗数据、数据湖等概念。
数据发现：在定义的数据池中查找有用数据。
流数据可视化：通过定义、发现数据并以智能方式对其进行可视化处理，从而使决策过程能够毫不拖延地进行。
数据时间序列准确性：以数据高准确性和完整性来保持对所收集数据的高度信任。
预测和高级分析：这是一个非常重要步骤，可以根据收集、发现和分析的数据做出决策。
实时地理空间和位置(物流)：保持数据的流畅和可控。
人工智能在物联网中面临的挑战
兼容性：物联网是许多部件和系统的集合，它们在时间和空间上根本不同。
复杂性：物联网是一个复杂系统，具有许多移动部件和不间断的数据流，使其成为一个非常复杂的生态系统。
隐私/安全/防护(PSS)：PSS始终是每项新技术或概念的问题，人工智能在不影响PSS的情况下可以提供多大帮助? 解决这类问题的新方法之一是使用区块链技术。
道德和法律问题：对于许多企业来说，这是一个全新的世界，没有先例，同时也是一个未经检验的领域，新的法规和案例将会迅速出现。
人工愚蠢：回到GIGO这是一个非常简单的概念，人工智能仍然需要“训练”才能理解人类的反应和情感，只有这样决策才有意义。
文章来源：物联之家网
由此可见，将人工智能集成到物联网正在成为当今物联网生态系统成功的先决条件。因此，企业应当如何通过将人工智能和物联网结合来提升价值？
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