为什么人工智能和机器学习与物联网紧密联结

发布时间：2023-08-14 14:34:58 所属栏目：应用来源：

导读：物联网(IoT)的未来潜力无限。到2025年，全球物联网连接设备的总安装基数估计将增长到近310亿。从物联网汽车、智能城市、智能家居设备到物联网工业设备，一波激动人心的物联网应用浪潮即将涌现，带来通过直观的人机交

物联网(IoT)的未来潜力无限。到2025年，全球物联网连接设备的总安装基数估计将增长到近310亿。从物联网汽车、智能城市、智能家居设备到物联网工业设备，一波激动人心的物联网应用浪潮即将涌现，带来通过直观的人机交互生活。

物联网的这些进步将通过提高网络敏捷性和自动化不同用例的能力来加速。物联网的潜力不仅在于部署数十亿台设备，通过采集数据自这些装置，再运用之获得有意义的洞见。据预测，未来四年，全球物联网设备将产生90ZB的数据。

有些技术不可避免地结合在一起。人工智能(AI)和物联网是两种技术在紧密连接的同时相互补充的完美例子。在物联网应用程序快速增长的世界中，跨越庞大的设备网络连接和共享数据，组织需要分析。

自主系统的关键方面是更好的决策，并为在任何环境中工作的工业机器、智能城市和设备提供自动智能行为。物联网传感器将物理世界数字化，数据以不同的速度产生——这些数据有时像视频格式一样原始，或者像RFID数据一样结构化。为了在边缘处理这些数据，无论是原始数据还是结构化数据，都需要深度机器学习模型。

虽然数据以不同的速度被摄取，但它需要提供准确的上下文。此外，这些事件需要处理的速度以及需要存储多少才能获得可操作的见解也很关键。此类系统需要历史数据来提高洞察力并提供更好的决策。尽管数据的收集方式各异、形态不一，但其必须被迅速整合才能发挥最大的影响力并获得深入的见解。

这是机器学习和深度学习工具帮助产生有用见解的地方。这些工具不仅指导传感器捕捉什么，而且将层融合在一起以实时向当局分享报告。人工智能、机器学习和分析可以帮助优化客户生命周期(在这种情况下是执法部门)，并让他们有效地利用所有资源来加强他们的活动。利用数据所得到的启示来规划一个客户的生命周期，编制使用合适资源的行动方案以及规避潜在的风险。

IoT中的AI和ML分析通过使用语义将原始数据转换为可操作的见解来实现生产力、效率和有效性的提升。它通过利用大数据的数量和种类带来的挑战来提供价值，进而提供可操作的信息和改进的决策制定。人工智能和机器学习的融合为资源受限的物联网设备在效率、准确性、生产力和总体成本节约方面的进步铺平了道路。通过结合 AI 和ML 分析算法及 IoT 技术，该组织可以实现更佳的整合并即时通讯处理能力及更好掌控数据的能力。

（编辑：汽车网）

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