在過去的十年中，物聯網在商業世界中得到了穩定的採用。企業已經使用物聯網設備及其數據功能建立或最佳化，開創了商業和消費者技術的新時代。現在下一波浪潮即將來臨，因為人工智慧和機器學習的進步釋放了物聯網設備利用「人工智慧」或AIoT的可能性。
採用和投資AIoT的消費者、企業、經濟體和產業可以利用其力量並獲得競爭優勢。物聯網收集數據，人工智慧對其進行分析以模擬智慧行為並以最少的人工幹預支援決策過程。
物聯網允許設備相互通訊並根據這些見解採取行動。這些設備的好壞取決於它們提供的數據。為了對決策有用，需要收集、儲存、處理和分析資料。
這給組織帶來了挑戰。隨著物聯網採用的增加，企業正在努力有效地處理數據並將其用於現實世界的決策和洞察力。
這是由於兩個問題：雲端和資料傳輸。雲端無法按比例擴展以處理來自IoT設備的所有數據，並且將數據從IoT設備傳輸到雲端是頻寬有限的。無論通訊網路的規模和複雜程度如何，物聯網設備收集的大量資料都會導致延遲和擁塞。
有些物聯網應用依賴快速、即時的決策，例如自動駕駛汽車。為了有效和安全，自動駕駛汽車需要處理數據並做出即時決策（就像人類一樣）。它們不受延遲、不可靠的連接和低頻寬的限制。
自動駕駛汽車遠非唯一依賴這種快速決策的物聯網應用。製造業已經包含物聯網設備，延遲或延遲可能會在緊急情況下影響流程或限制能力。
在安全性方面，生物辨識技術通常用於限製或允許存取特定區域。如果沒有快速的資料處理，可能會出現影響速度和效能的延遲，更不用說緊急情況下的風險了。這些應用程式需要超低延遲和高安全性。因此，必須在邊緣進行處理。將資料傳輸到雲端並返回根本不可行。
每天，物聯網裝置產生約10億GB的資料。 2025年，全球物聯網連接設備的預測為420億台。隨著網路的成長，數據也在成長。
隨著需求和期望的變化，物聯網是不夠的。數據在增加，帶來的挑戰多於機會。障礙限制了所有數據的洞察力和可能性，但智慧型設備可以改變這一點，並允許組織釋放其組織數據的真正潛力。
借助人工智慧，物聯網網路和設備可以從過去的決策中學習，預測未來的活動，並不斷提高效能和決策能力。人工智慧允許設備“獨立思考”，解釋數據並做出即時決策，而不會出現數據傳輸造成的延遲和擁塞。
AIoT為組織帶來了廣泛的好處，並為智慧自動化提供了強大的解決方案。
(1) 避免停機
一些產業受到停機時間的阻礙，例如海上石油和天然氣產業。意外的設備故障可能會導致停機時間損失慘重。為了防止這種情況，AIoT可以提前預測設備故障，並在設備出現嚴重問題之前安排維護。
(2) 提高營運效率
人工智慧處理進入物聯網設備的大量數據，並比人類更有效地檢測底層模式。具有機器學習的人工智慧可以透過預測改善結果所需的操作條件和修改來增強這種能力。
(3) 啟用新的和改進的產品和服務
自然語言處理不斷改進，使設備和人類能夠更有效地進行交流。 AIoT可以透過允許更好的數據處理和分析來增強新的或現有的產品和服務。
(4) 改善風險管理
風險管理對於適應快速變化的市場環境是必要的。人工智慧與物聯網可以使用數據來預測風險並優先考慮理想的回應，提高員工安全，減輕網路威脅，並最大限度地減少經濟損失。
AIoT已經徹底改變了許多產業，包括製造業、汽車業和零售業。以下是AIoT在不同行業的一些常見應用。
(1) 製造業
製造商一直在利用物聯網進行設備監控。更進一步，AIoT將物聯網設備的資料洞察與人工智慧功能結合，提供預測分析。借助AIoT，製造商可以在倉庫庫存、維護和生產方面發揮積極作用。
製造業中的機器人技術可以顯著改善營運。機器人配備了用於數據傳輸和人工智慧的植入感測器，因此它們可以不斷地從數據中學習，並在製造過程中節省時間並降低成本。
(2) 銷售與行銷
零售分析從攝影機和感測器獲取數據點，以追蹤客戶的活動並預測他們在實體店中的行為，例如到達收銀台所需的時間。這可用於建議人員配備水準並提高收銀員的工作效率，從而提高整體客戶滿意度。
主要零售商可以使用AIoT解決方案透過客戶洞察來增加銷售。基於行動裝置的使用者行為和接近偵測等數據提供了寶貴的洞察力，可在客戶購物時為他們提供個人化的行銷活動，從而增加實體店的客流量。
(3) 汽車
AIoT在汽車產業有許多應用，包括維護和召回。 AIoT可以預測故障或有缺陷的零件，並可以結合召回、保固和安全機構的數據，查看哪些零件可能需要更換，並為客戶提供服務檢查。車輛最終在可靠性方面獲得了更好的聲譽，製造商獲得了客戶的信任和忠誠度。
AIoT最著名、可能也是最令人興奮的應用之一是自動駕駛汽車。借助人工智慧為物聯網提供智能，自動駕駛汽車可以在多種情況下預測駕駛員和行人的行為，從而使駕駛更安全、更有效率。
(4) 健康照護
優質醫療保健的主要目標之一是將其擴展到所有社區。無論醫療保健系統的規模和複雜程度如何，醫生都面臨越來越多的時間和工作量壓力，並且花費在患者身上的時間越來越少。提供高品質醫療保健以應對行政負擔的挑戰是巨大的。
醫療機構還產生大量數據並記錄大量患者信息，包括成像和測試結果。這些資訊對於提高患者護理品質是有價值和必要的，但前提是醫療機構能夠快速存取這些資訊以告知診斷和治療決策。
物聯網與人工智慧相結合對這些障礙有很多好處，包括提高診斷準確性、實現遠距醫療和遠距患者護理，以及減少在設施中追蹤患者健康的管理負擔。也許最重要的是，AIoT透過處理患者資訊可以比人類更快地識別危重患者，確保有效地對患者進行分類。
以上是物聯網如何採用人工智慧的潛力的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
