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[导读] (文章来源:CSDN) 随着廉价传感器和低成本网络连接的出现,物联网设备的数量正在激增——截至2018年,全球联网设备超过170亿台,其中“物联网”设备就超过了70亿台。但是,创建可靠的

(文章来源:CSDN)

随着廉价传感器和低成本网络连接的出现,物联网设备的数量正在激增——截至2018年,全球联网设备超过170亿台,其中“物联网”设备就超过了70亿台。但是,创建可靠的、安全的、具有远程控制和升级以及具有成本效益的设备仍是一个极为复杂的问题。

根据IoT Analytics(物联网分析),截至2018年,全球联网设备超过170亿台,其中“物联网”设备超过70亿台。物联网是各种传感器、设备和其他技术的集合,这些传感器、设备和技术并不像手机或电脑那样直接与消费者交互。相反,物联网设备帮助提供信息、控制和分析,将一个硬件设备的世界相互连接起来,并连接到更大的互联网。随着廉价传感器和低成本网络连接的出现,物联网设备的数量正在激增。

企业将被这些设备产生的海量数据所淹没,他们希望人工智能来帮助管理这些设备,并从这些大量的数据中获得更多的见地和智慧。然而,从这些系统中管理和提取有价值的信息比我们预期的要困难得多。物联网涉及很多因素和子组件,如连接性、安全性、数据存储、系统集成、设备硬件、应用程序开发,甚至网络等。另外,物联网的复杂性与功能的规模有关。通常情况下,构建支持智能设备访问的传感器很容易,但是创建可靠的、安全的、具有远程控制和升级以及具有成本效益的设备则是一个复杂得多的问题。

在最近的AI Today中,微软的Rashmi Misra分享了人工智能和物联网是如何结合在一起的,以提供更大的可视性以及实现对连接到互联网上的各种设备和传感器的控制。在微软,拉希米负责一个构建物联网和人工智能(AI)解决方案的团队,她还有各种合作伙伴,比如设备制造商、应用程序开发商、系统集成商,以及其他想要在物联网领域发挥关键作用的垂直方向的合作伙伴。她的微软团队专注于从物联网设备生成的数据中获取深入的见解和知识,并简化数据的访问和报告流程。

物联网正在改变商业模式,帮助企业从简单地生产产品和服务,转向为客户提供满意结果的企业。通过影响企业的业务模型,物联网设备和传感器与机器学习的结合创建了一个协作的、相互连接的新世界。物联网和人工智能的结合正在改变许多行业以及企业与客户之间的关系。企业现在可以通过物联网收集数据并将其转化为有用和有价值的信息。

当一个企业开始数字化转型时,物联网和人工智能的结合可能会在其行业内引发争议。企业是否使用物联网和AI进行客户交流,实现会话代理,定制用户体验,分析或优化生产力,通过物联网和AI,企业能够动态洞察每一块数据,从触摸客户的实际需求,到企业员工,再到供应商和合作伙伴以及与之交互的整个系统的各个方面。物联网设备不仅仅是将业务流程模拟到软件中,而且为系统提供了一个与现实世界的实际接口。在任何可以放置传感器或设备的地方进行测量、交互或分析,物联网设备还支持连接人工智能的云平台,以获得大量的价值信息。

当今企业在人工智能和物联网方面面临的共同挑战是物联网数据的应用、可访问性和分析。如果您有来自各种来源的数据池,您可以使用这些数据进行一些统计分析。但是,如果你想在预测未来事件中采取积极主动的行动,一个企业需要学习如何辨别这种数据和分析过程。

物联网数据的数量是巨大的,特别是在那些已经将传感器部署到单个单元级别的企业中。大量不断变化的数据很难用传统的商业智能和分析工具来管理。这就是AI介入的地方。通过使用无监督学习和聚类方法,机器学习系统可以自动识别数据中的正常和异常模式,并在偏离正常范围时发出警报,而不需要人工操作人员的干预。同样,这些支持人工智能的物联网系统可以自动显示相关的建议,而这些建议可能在海量数据中是人为看不到的。

物联网设备的普及正使未来成为一个紧密相连、即时获取信息的世界。现在需要人工智能来管理所有这些设备,并理解这些设备返回的数据。从某种程度上讲,人工智能和物联网是互利共生的,并将继续保持相互交织的关系向前发展。

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