為什麼人工智能和機器學習與物聯網緊密結合

物聯網(IoT)的未來潛力無限。到2025年，全球物聯網連接配接裝置的總安裝基數估計将增長到近310億。從聯網汽車、智能城市、智能家居裝置到聯網工業裝置，一波激動人心的物聯網應用浪潮即将湧現，帶來通過直覺的人機互動生活。

物聯網的這些進步将通過提高網絡靈活性和自動化不同用例的能力來加速。物聯網的潛力不僅在于部署數十億台裝置，還在于利用來自這些裝置的資料來擷取可操作的見解。據預測，未來四年，全球物聯網裝置将産生90ZB的資料。

有些技術不可避免地結合在一起。人工智能(AI)和物聯網是兩種技術在緊密連接配接的同時互相補充的完美例子。在物聯網應用程式快速增長的世界中，跨龐大的裝置網絡連接配接和共享資料，組織需要分析。

這是在他們不斷從大量物聯網資料中學習時做出快速決策和發現深刻見解的能力。人工智能是分析的重要組成部分，有助于擴大物聯網的整體價值。通過利用深度/機器學習(ML)和人工智能，企業可以預測客戶和網絡的需求，自動執行預防措施，并根據派生的行為洞察力定制産品和服務。

自主系統的關鍵方面是更好的決策，并為在任何環境中工作的工業機器、智能城市和裝置提供自動智能行為。物聯網傳感器将實體世界數字化，資料以不同的速度産生——這些資料有時像視訊格式一樣原始，或者像RFID資料一樣結構化。為了在邊緣處理這些資料，無論是原始資料還是結構化資料，都需要深度機器學習模型。

例如，智慧城市項目需要安裝高清交通攝像頭以更好地執法。這些攝像頭需要捕捉速度、登記号碼并标記非法駕駛活動。傳感器需要在源頭對資料進行統計壓縮，從噪聲中提取資訊以集中發送相關資訊，并幫助提供有關環境中裝置的本地見解。

雖然資料以不同的速度被攝取，但它需要提供準确的上下文。此外，這些事件需要處理的速度以及需要存儲多少才能獲得可操作的見解也很關鍵。此類系統需要曆史資料來提高洞察力并提供更好的決策。雖然以不同的層和形狀捕獲資料，但它們需要近乎實時地融合在一起，以獲得最佳洞察力。

這是機器學習和深度學習工具幫助産生有用見解的地方。這些工具不僅指導傳感器捕捉什麼，而且将層融合在一起以實時向當局分享報告。人工智能、機器學習和分析可以幫助優化客戶生命周期(在這種情況下是執法部門)，并讓他們有效地利用所有資源來加強他們的活動。來自資料的洞察力驅動客戶的生命周期，制定使用正确資源的計劃并防範風險。

IoT中的AI和ML分析通過使用語義将原始資料轉換為可操作的見解來實作生産力、效率和有效性的提升。它通過利用大資料的數量和種類帶來的挑戰來提供價值，進而提供可操作的資訊和改進的決策制定。人工智能和機器學習的融合為資源受限的物聯網裝置在效率、準确性、生産力和總體成本節約方面的進步鋪平了道路。當AI和ML分析算法與IoT協同工作時，組織可以使用它來實作更好的整體通信、實時需求計算以及更好的資料可控性。

當今組織面臨的常見挑戰是物聯網資料的應用程式、可通路性和分析。雖然大多數人使用AI和ML來運作某種形式的統計分析，但領先者正在使用它來主動并預測事件以獲得未來的洞察力。通過利用持續流入其内部系統的大量資料，這種支援AI的物聯網系統可以自動、持續地為這些組織提供相關見解。

這些技術正在以不斷降低的成本實作更高水準的自動化和生産力。随着消費者、企業和政府開始以各種不同的方式控制物聯網，通過分析優化資料将改變我們的生活方式，讓我們做出更好的選擇。

本文轉載自51CTO，本文一切觀點和機器智能技術圈子無關。

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