人工智能如何改變物聯網

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人工智能如何改變物聯網

人工智能通過使網絡和設備從過去的決策中學習,預測未來的活動,並不斷提高性能和決策能力,釋放了物聯網的真正潛力。

在過去的十年裏,物聯網已經在整個商業世界中被穩步採用。企業已經利用物聯網設備及其數據能力建立或優化,迎來了商業和消費技術的新時代。現在,隨着人工智能和機器學習的進步,物聯網設備利用 "物的人工智能 "或AIoT的可能性已經來臨。

採用並投資於AIoT的消費者、企業、經濟體和行業可以利用其力量,獲得競爭優勢。物聯網收集數據,而人工智能對其進行分析,以模擬智能行為,並支持決策過程,同時儘量減少人為干預。

為什麼物聯網需要人工智能

物聯網允許設備之間相互通信,並根據這些見解採取行動。這些設備只有在它們提供的數據中才是最好的。為了對決策有用,數據需要被收集、存儲、處理和分析。

這給企業帶來了挑戰。隨着物聯網應用的增加,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。

這是由兩個問題造成的:雲和數據傳輸。雲無法按比例處理來自物聯網設備的所有數據,而將數據從物聯網設備傳輸到雲是有帶寬限制的。無論通信網絡的規模和複雜程度如何,物聯網設備收集的大量數據都會導致延遲和擁堵。

一些物聯網應用依賴於快速、實時的決策,如自主汽車。為了有效和安全,自動駕駛汽車需要處理數據並做出即時的決定(就像人一樣)。他們不能被延遲、不可靠的連接和低帶寬所限制。

自主汽車遠不是唯一依賴這種快速決策的物聯網應用。製造業已經納入了物聯網設備,而延遲或延遲可能會影響流程或在緊急情況下限制能力。

在安全領域,生物識別技術經常被用來限制或允許進入特定區域。如果沒有快速的數據處理,可能會出現延遲,影響速度和性能,更不用説在緊急情況下的風險。這些應用需要超低的延遲和高安全性。因此,處理必須在邊緣完成。將數據傳輸到雲端並返回根本不可行。

AIoT的好處

每天,物聯網設備產生約10億字節的數據。到2025年, 全球物聯網連接設備的預測數為420億。隨着網絡的增長,數據也在增長。

隨着需求和期望的變化,物聯網是不夠的。數據在不斷增加,創造的挑戰多於機會。這些障礙限制了所有這些數據的洞察力和可能性,但智能設備可以改變這種情況,使企業能夠釋放其組織數據的真正潛力。

通過人工智能,物聯網網絡和設備可以從過去的決策中學習,預測未來的活動,並不斷提高性能和決策能力。人工智能允許設備 "為自己着想",解釋數據並做出實時決策,而不會出現數據傳輸所帶來的延遲和擁堵。

AIoT對組織有廣泛的好處,為智能自動化提供了強大的解決方案。

避免停工期

一些行業受到停機時間的阻礙,如海上石油和天然氣行業。意外的設備故障會造成巨大的停工損失。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修。

提高運營效率

人工智能處理進入物聯網設備的大量數據,並比人類更有效地檢測潛在模式。 帶有機器學習的人工智能可以通過預測改善結果所需的操作條件和修改來增強這種能力。

啟用新的和改進的產品和服務

自然語言處理正在不斷改進,使設備和人類能夠更有效地溝通。AIoT可以通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。

改善風險管理

為了適應快速變化的市場環境,風險管理是必要的。帶有物聯網的人工智能可以使用數據來預測風險,並優先考慮理想的反應,改善員工的安全,減輕網絡威脅,並最大限度地減少財務損失。

AIoT的主要工業應用

AIoT已經在徹底改變許多行業,包括製造業、汽車和零售業。以下是AIoT在不同行業的一些常見應用。

製造業

製造商一直在利用物聯網進行設備監測。更進一步,AIoT將物聯網設備的數據洞察力與人工智能能力相結合,提供預測性分析。有了AIoT,製造商可以在倉庫庫存、維護和生產方面發揮積極主動的作用。

製造業中的機器人技術可以大大改善運營。機器人啟用了植入式傳感器,用於數據傳輸和人工智能,因此它們可以不斷地從數據中學習,在製造過程中節省時間和降低成本。

銷售和營銷

零售分析從攝像頭和傳感器中獲取數據點,以追蹤顧客的行動,並預測他們在實體店中的行為,如到達結賬線的時間。這可以用來建議人員配置水平,使收銀員更有效率,提高整體客户滿意度。

大型零售商可以使用AIoT解決方案,通過對客户的洞察力來增加銷售。基於移動的用户行為和接近檢測等數據提供了有價值的見解,在顧客購物時向他們提供個性化的營銷活動,增加實體店的客流量。

汽車行業

AIoT在汽車行業有許多應用,包括維修和召回。AIoT可以預測失效或有缺陷的部件,並可以結合召回、保修和安全機構的數據,查看哪些部件可能需要更換,並向客户提供服務檢查。車輛最終在可靠性方面有更好的聲譽,製造商也獲得了客户的信任和忠誠。

AIoT最著名的,也可能是最令人興奮的應用之一是自動駕駛汽車。有了人工智能使物聯網智能化,自主車輛可以預測司機和行人在多種情況下的行為,使駕駛更安全、更高效。

醫療保健

優質醫療保健的普遍目標之一是將其擴展到所有社區。無論醫療系統的規模和複雜程度如何,醫生的時間和工作量壓力越來越大,花在病人身上的時間越來越少。在行政負擔下提供高質量醫療服務的挑戰是非常激烈的。

醫療機構也產生了大量的數據,並記錄了大量的病人信息,包括成像和測試結果。這些信息對高質量的病人護理是有價值的,也是必要的,但前提是醫療機構能夠快速獲取這些信息,為診斷和治療決策提供依據。

物聯網與人工智能相結合對這些障礙有許多好處,包括提高診斷的準確性,實現遠程醫療和遠程病人護理,並減少設施中跟蹤病人健康的行政負擔。而且也許最重要的是,AIoT可以通過處理病人信息,比人類更快地識別關鍵病人,確保病人得到有效分流。

用AIoT為未來做準備

AI和物聯網是能力的完美結合。人工智能通過智能決策增強了物聯網,而物聯網通過數據交換促進了人工智能能力。最終,這兩者的結合將為新時代的解決方案和體驗鋪平道路,改變眾多行業的業務,完全創造新的機會。