人工智慧(AI)和物聯網(IoT)是我們這個時代最具顛覆性的兩種技術,它們能夠感知、偵測、傾聽、預測並最終幫助人們。它們共同形成強大的協同效應,可以實現產業轉型、提高效率,並為企業和消費者創造新的價值。
人工智慧是機器執行通常需要人類智慧的任務的能力,例如推理、學習和決策。物聯網是嵌入感測器、軟體和連接性的實體物件網絡,使它們能夠收集數據並與其他設備和系統交換數據。
人工智慧和物聯網的融合正在吸引大量投資。據預測,今年全球在人工智慧和物聯網上的支出將達到1.1兆美元。人工智慧和物聯網的整合有望改變營運和資訊技術,進而改變流程、程式以及軟體驅動的流程和平台。
隨著連接設備的數量不斷增加,人工智慧對這些「東西」產生的數據進行分析和處理的潛力也越來越大,主要是大量看似連接的和先前斷開的資料來源。隨著人工智慧市場的強勁成長,光在2022年全球市場規模就達到1,197.8億美元,預計到2030年該市場將達到1,5971億美元,2022年至2030年的註冊複合年增長率為38.1%。
問題在於,使用者開始獲得直覺(使用者期望看到的結果,但需要資料支援)和非直覺(只有資料和趨勢分析才能識別的結果)的見解,這給了採用現有企業和更精簡、更平均、配備人工智慧的新進入者一個巨大的優勢。
物聯網是人工智慧進步和採用的催化劑,我們的工作方式將面臨巨大的顛覆。變革的支點當然就在我們身上。
正如我們所讀到的,物聯網正在以前所未有的速度產生大量數據。預計到2025年,連接設備的數量預計將達到300億,每年產生79.4zb的數據。如此龐大的資料量,單靠人類是無法有效處理和分析的。
人工智慧演算法透過識別物理和虛擬事件和互動的模式,提供對潛在問題和商業機會的見解,並根據影響或嚴重性、可能性和風險評級預測接下來可能發生的事情,幫忙管理這些數據氾濫。同樣重要的是,它會將指令發送給正確的人或系統。
雖然物聯網端點的數量將繼續以穩定的速度增長,但這種採用的動力在於這兩種技術,將解鎖的獨特業務和以消費者為中心的用例數量。在大型企業仍在為資料池和多個且相互衝突的專案、產品而苦苦掙扎的地方,資料多於想法和解決方案的挑戰依然存在。
然而,人工智慧對數據篩選和解釋的「人性化」速度意味著,傾聽、解釋和回應從數千到數百萬個感測器接收到的數據,將為此類舉措的投資報酬率創造高倍數的空間。
由於科技的「新穎性」和概念的新穎性,企業的數位孿生和元宇宙的概念對於大多數企業來說仍然遙不可及。然而,這並不妨礙相同的實體打開可以收集的數據點,以「數位化」其操作,以了解特定的流程、區域、設備,如生產線、蜂窩網路、重要資產組件和故障點。所有這些都使我們能夠理解正在發生的事情,之後可能發生的事情,以及下一步該做什麼。
#當我們讀到這篇文章時,物聯網和人工智慧的結合正在改變行業,而且它是在沒有任何人為監督的情況下發生的。 AIoT可用於優化網路效能、減少停機時間並改善電信業的客戶體驗。
例如,透過利用物聯網感測器和人工智慧演算法,電信產業可以監控網路流量、預測中斷並透過了解哪些元件發生故障或可能發生故障,在問題影響客戶之前主動解決問題。他們還可以識別異常事件,例如盜竊和偷竊,並提前提醒團隊,同時結合尖端技術,例如攝影機分析、運動感測器和細微技術,例如無人機、振動感測器、智慧鎖等。
礦工可以透過在移動、環境、資產位置和占用水平上使用感測器,同時監控設備狀態、操作時間、時間和工作時間,以提高安全性,並在提高ESG(環境、社會和治理)標準的同時監控生產力,偵測異常狀況,並在故障發生前進行預測,以獲得重大效益。
房地產業主可以根據當前佔用數據了解公用事業消耗,並預測趨勢,以提醒人員和系統管理資產和下游流程,如暖通空調、辦公桌、清潔計劃、會議室、停車場、照明、環境、成本分配等等。這使得建築物能夠感知、感受場所,不僅可以節省資金,還可以幫助人們提高工作效率和安全性。
為了利用人工智慧和物聯網的力量,企業需要克服一些挑戰,例如:
資料品質:人工智慧和物聯網依賴大量數據才能有效運作。並非所有數據都是可靠、準確或相關的。企業需要透過實施資料治理策略和標準來確保資料品質。
資料安全:人工智慧和物聯網對資料隱私和安全構成重大風險。資料運營商需要透過應用加密、身份驗證和授權技術來保護資料免於未經授權的存取、使用或洩漏。
數據治理:只有透過支援快速整合或從這些數據儲存中提取的環境準備好高品質、最新且可靠的數據,AIoT才會成功;這也意味著確保資料的人員、流程和技術方面處於推動這一轉變的最前沿。
資料倫理:人工智慧和物聯網提出了關於科技對人權、尊嚴和自主權影響的倫理問題。企業需要確保他們對人工智慧和物聯網的使用符合他們的價值觀和原則,並控制人工智慧代表他們的程度。
物聯網和人工智慧的結合是一個強大的結合,為跨行業的創新和轉型創造了機會。隨著物聯網不斷產生大量數據,人工智慧將扮演分類、篩選、查詢、識別和警報的角色,在管理和理解這些資訊方面發揮著至關重要的作用。最終,透過數據和機器學習幫助人們事半功倍。
隨著使用者介面的發展以滿足數據消費的速度,以及科技的進一步「人性化」滲透到我們的日常生活中,工作場所提高效率、生產力和可持續性的潛力也將隨之而來。人工智慧和物聯網(AIoT)的未來不僅光明,而且對於第四次工業革命的進步至關重要。
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