AIoT助推自主時代 人工智能将為物聯網基礎設施提供新的競争優勢

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人工智能和物聯網(AIoT)是技術領域中的比較新的參與者之一，并且已經獲得了迅速的關注。這要歸功于其出色的智能認知，邊緣計算和自主功能的結合。盡管物聯網無疑具有強大的功能，但即使在高峰時期，網際網路絡也隻能發揮作用。

物聯網已經非常成熟，并且仍将繼續增長，到2027年将使用超過410億個物聯網裝置。此外，Gartner預測，到2022年，超過80%的企業物聯網項目将包括AI元件。但是為什麼會這樣呢?卡上的廣泛采用?

想象一下，以物聯網為基礎的基礎架構是否可以通過自我修複功能運作。

不僅要進行自我修複，還應具有進行預測性維護并自動調整外部變量的能力。由于能夠分析IoT裝置收集的大量實時資料并基于此資料做出自主的智能決策，是以AI有望提供這些收益。

對于使用IoT技術的任何企業來說，AIoT都有潛力提高生産力和效率。預計AIoT也将特别适用于制造業，自動駕駛汽車和機器人技術。讓我們探讨當人工智能與物聯網融合時，這些行業将會發生什麼。

通過AIoT領先于制造優勢

智能工廠和倉庫是物聯網技術最早的采用者。世界經濟論壇在2018年已經确定了1000多家智能工廠。但是，随着越來越多的生産工廠和工廠加入這一趨勢，它們所擁有的競争優勢逐漸減弱。

人工智能将為已經擁有物聯網基礎設施的組織提供下一個競争優勢。AIoT将進一步增強工廠裝置的功能，例如遠端傳感器，智能電表和生産機器，因為它們可以處理大量資料并允許裝置對環境做出智能反應。這些變化使産品可以更快地進入市場，生産線可以自動響應外部市場需求，并從營運資料中提供新的業務見解。

進行正常的IoT設定-并添加AI。

借助IoT設定，機器可以将自動服務更新發送到系統，以便可以安排維護維修。通過添加AI，該過程變得完全自動化。計算機系統将下達所需零件的訂單并建立計劃。

諾基亞生産–芬蘭。

諾基亞在芬蘭奧盧的生産基地生産率提高了30%，現在他們能夠更快地将産品推向市場50%。全數字方法與諸如數字雙胞胎和智能自動化等優秀技術相結合，使之成為可能。

農業專家是主要的補充。

德國數字農業專家巴斯夫與Ontera Inc.聯手打造了一個智能回報系統，可以直接根據農業需求進行調整。該項目使用計算機視覺來監視作物和氣候條件，并将其回報給植物。如果發現有害生物損害或維生素缺乏的迹象，則工廠将相應地調整配方。該配方可確定農作物僅在該時間點收到所需的配方，減少不必要的處理，并有助于提高作物的整體産量。

AIoT助推了自主時代

自治是向在其數字化轉型戰略中采用物聯網的組織承諾的另一項關鍵傳遞成果。許多公共和私人建築物都渴望采用物聯網的功能來改善其作業系統，并進行實時服務調整。智能加熱系統是這種趨勢如何形成的一個例子。

AIoT可幫助監視變量，例如天氣，污染水準或特定位置的勞工數量，并自動調整建築物内的裝置。知道确切的入住人數可以改善建築物使用者的條件，防止不必要的能源消耗，并為預測分析奠定基礎。

總部位于多倫多的Ecobee使用了一系列基于AI的智能恒溫器，這些恒溫器會根據來自占用和濕度傳感器的實時資料，外部溫度讀數以及基于先前使用者行為模式的預測不斷進行調整。Ecobee的最新功能甚至将系統與使用時能源定價聯系起來，進而使AI模型在比較便宜的時候優先考慮能源使用。

在談到AIoT的未來時，我們談到了自動駕駛汽車。麥肯錫預測，到2030年，将有多達15%的汽車實作自動駕駛。人工智能将資料提供給控制系統，進而使車輛能夠準确地響應物體，控制速度并改變方向。

在自動駕駛汽車用例中，預先存在的AI将與新的IoT基礎設施融合，以幫助汽車實時掌握交通狀況，道路封閉和天氣狀況。交通和市政基礎設施中内置的連接配接裝置越多，帶來的好處就越強，例如減少交通流量，這将成為現實。

愛立信和Veoneer合作開發了互聯車輛雲，以支援該技術的廣泛采用。該合作夥伴關系将提供車對車(V2V)和車對一切(V2X)連接配接，以確定道路上的每輛自動駕駛汽車都具有比較新的實時資料。雲技術以最小的延遲處理這些資料。

如何通過AIoT增強機器人技術

整個機器人行業在2019年實作了顯着增長，僅6月一項就投資了11億美元。與人類智力一樣，我們的外部環境也會影響我們做出的決策。觸手可及的實時AIoT機器人可以做出更明智的決策，并且更接近于現實智能。

像Starship Technologies制造的送貨機器人一樣，在許多城市中都很熟悉，它們可以幫助品牌快速，可靠地運送消費品和商業商品。這些機器人已經依靠物聯網的強大功能來幫助他們導航并到達目的地。現在，公司正在探索AI如何使用自然語言處理來幫助這些機器人與客戶進行交流。随着送貨上門服務的持續普及，機器人極有可能随着這一趨勢而增長。

AIoT還有望使外科手術機器人更加有用。智能手術室連接配接到醫療裝置，實時成像和患者健康資料。外科手術機器人可以使用這些資料來調整精細手術過程中的決策，進而改善患者預後。

更高水準的生産率和精度

有時，AI的功能受到可用于訓練，檢測模式和進行預測的算法的可用資料量的限制。随着行業繼續采用物聯網的優勢，并且互聯裝置的數量不斷增長，人工智能的潛力也随之增加。

AIoT利用這些連接配接環境中可用的海量資料池來做出更明智的自主決策和更準确的預測分析。總體而言，這有助于組織提高生産力，建立更有效的流程，甚至改善整體客戶體驗。

雖然傳統上與硬體相關的行業(例如制造業，自動駕駛汽車和機器人技術)是該技術的早期采用者，但是将IoT內建到其流程中的任何行業都可以從AIoT所承諾的相同的生産率提升中受益。

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原文釋出時間：2020-06-08

本文作者：AI國際站

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