AI技术怎样推动电信行业的物联网应用发展

毫无疑问：人工智能已成为主流技术中的流行语，每个行业都在谈论如何利用AI来完成诸如食物供应，视频录像，汽车驾驶，业务流程自动化等工作。

投资者正在向基于AI的SaaS和硬件初创公司投入资金，大公司正在投资寻找实施AI的方法，以更好地改善其运营、供应链和其他业务组成部分。同时，随着物联网的不断发展，这两个组成部分并驾齐驱。 Gartner的一项研究发现，“到2022年，超过80％的企业物联网项目将具有AI组件。”

但是，人工智能将如何在物联网中使用？哪些行业最有可能实施人工智能，这将如何影响主流消费者对这项技术的整体采用和理解？既然我们已经显示出将家庭，汽车和办公室中的“事物”联系起来的意愿，那么在人工智能方面，我们是否会如此热情？

在智能家居中添加智能

我们已经看到了对话的转变，特别是在智能家庭中，自然语言处理（NLP）形式的一维人工智能正被用于语音助手，如Alexa和Google Assistant。随着智能音响的发展，这些基于人工智能的平台可以利用从用户那里收集的语音数据来执行任务、学习和优化用户体验。虽然语音助手使用NLP处理命令，但他们的能力仅限于用户输入，例如要求语音助手为您打开灯仍然是用户必须采取的额外步骤。

如果您的房屋不是根据一天中的时间，一年中的时间，当前的天气状况以及谁在家里，而是要让语音助手为您执行与智能家居相关的任务，该怎么办？或者，根据一天中的时间，在智能恒温器上的每个区域设置什么温度以及需要锁定或打开哪些接入点？

这是人工智能技术在家庭中的下一步发展，其上下文和数据主要是从家庭智能设备中的传感器中提取和利用的。这种转变将对购买，出售和享受智能家居的方式产生巨大影响。

现在有一些上下文感知智能家居的例子正在部署中，比如Vivint Sky，它是一个跟踪家中宏行为的系统，可以精确地管理和控制家中的智能家居设备。但当我们看到下一代智能家居设备进入市场时，我们发现需要解决范围、安全性和设备互操作性等关键技术问题，以便为这一物联网设备应用的新时代提供更加坚实的路线图。

作为Z-Wave联盟（由700多家支持Z-Wave无线IoT协议的全球成员公司组成的成员联盟）的执行董事，我很幸运亲眼目睹了这一增长。传感器是情境感知物联网网络的核心，因此需要无线标准，这些标准的电池寿命更长，范围更广，处理能力更强，内置的设备和网络安全性更高。

下一代Z-Wave技术（称为Z-Wave 700平台）提供了这些功能，并具有与市场上大部分流行的智能家居设备可互操作的优势。

公用事业利用大数据

在家庭之外，人工智能技术在高度依赖数据收集来分析和创建诸如公用事业和能源提供商等解决方案的行业中显示出巨大的希望。全球的实用程序都在后端通过需求响应和网格管理实施AI，在前端通过客户使用和需求实施AI，以便分析和利用大量数据。

人工智能不仅可以像过去那样捕获这些信息，还可以使公用事业和能源提供商识别需求高峰和使用模式，并根据客户行为或不断变化的天气模式和气候模式等因素做出预测，以帮助实现更多目标变革性的业务决策。

智能技术还将在帮助公用事业公司进行能源管理方面发挥作用。当公用事业可以通过实现连接的恒温器，仪表，照明和其他应用程序将数据收集从网格上的传感器扩展到家庭中的传感器时，它们可以提供可以改善预算或运营需求的策略。

电信行业使用智能来获取优势

电信行业正在蓬勃发展，并且有望继续增长。Technavio的一项研究预测，“到2020年，全球电信IoT市场的复合年增长率将达到42％以上，” IDC的一份报告指出，“63.5％的电信公司正在投资于AI系统以改善其基础设施。”

随着市场竞争的日益激烈，电信和通信服务提供商正感受到客户对提供更好的体验、新的服务和能力的更高期望。人工智能可以介入，在客户服务级别提供帮助；借助基于人工智能的聊天机器人，在降低运营或呼叫中心成本的同时启动客户。它也可以以类似于公用事业行业的方式使用，分析和提供数据驱动洞察，以向电信运营商准确显示其客户如何使用其服务，导航和更快解决出现的问题，或帮助在不需要现场支持的情况下远程在家中安装设备。

随着智能家居在主流消费者中继续变得越来越流行，电信运营商正在寻找方法来利用面向消费者的基于AI的技术（例如智能助手）来帮助销售服务。例如，Dish Network与Amazon Alexa的合作伙伴关系为其Hopper机顶盒系列增加了新的顶级功能，从而使客户能够通过语音控制来设置录音，启动应用程序和浏览菜单。

结论

足够智能的设备可以在智能环境的边缘独立运行，它们仍处于早期市场阶段。但是，随着这些新的传感设备和应用达到关键的市场规模，预计它们将对各种行业产生重大影响。

像智能家居这样的行业的开发人员正在为AI环境设计新设备，他们已经可以从各种现有的垂直行业中进行选择，这些行业已经可以通过AI进行扩展。同时，下一代传感器的机会将超越当今的知名产品和设备类别。在这样一个开放的市场中，所选的技术平台必须足够灵活，以便可以将用于现有应用程序的新产品快速推向市场，并且可以在成熟，成熟的框架之上开发新类型的产品。

无法预测下一个突破将来自何处，以及来自哪个业务或研究渠道。更容易预测的是，智能环境将继续变得更加智能，而人工智能将在未来发挥重要作用。