人工智能和物联网如何颠覆关键行业
积累知识,胜过积蓄金银!毕竟在科技周边开发的过程中,会遇到各种各样的问题,往往都是一些细节知识点还没有掌握好而导致的,因此基础知识点的积累是很重要的。下面本文《人工智能和物联网如何颠覆关键行业》,就带大家讲解一下知识点,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~

人工智能(AI)和物联网(IoT)已经分别推动了制造业和银行业等行业的重大发展,但这两种技术结合起来,在广泛的行业中提供了强大的机会。
物联网已经创造了一个由相互连接的设备组成的实时通信网络,已经成为一个价值数十亿美元的产业。据Statista估计,到2024年,它的收入将超过1.3万亿美元。
与此同时,自面向消费者的生成式人工智能程序发布以来,人工智能经历了巨大的增长。
以下是一些领先行业如何使用这些技术,以及行业领导者如何看待这种使用在未来的发展。
保险
目前,人工智能在保险领域的作用是提高效率和处理速度。保险平台Root的首席运营官Charlotte Koep表示:“许多人正处于保险理赔领域试验人工智能,进展正快速。然而,现在还为时过早,这种方法仍然是非常混合的,需要仔细的人工审查和干预。”
如果你曾经佩戴过智能手表来跟踪你的运动以获得医疗救助,或者你的驾驶受到汽车保险公司的监控,那么你已经注意到了保险业目前将大部分物联网重点放在了哪里。
这两种技术的结合在行业中还有一段路要走,但人工智能很可能是物联网一直在寻找的在保险领域真正有用的优势,特别是影响定价和定制的能力。
物流
由于车辆随时分散在不同的地理位置,物联网已经被广泛应用于车队管理。
GoMetro首席执行官Justin Coetzee表示:“无论是远程信息处理还是跟踪提供商,都能在一个屏幕上看到自己的车辆和分包商的车辆,这对物流行业产生了真正的影响。”
车队优化系统能够收集、聚合和分析来自仪表板和驾驶员摄像头以及便携式跟踪单元的物联网硬件。这使车队经理能够深入了解车辆的运行细节;甚至检查轮胎压力和温度。
电信
Euphoria Telecom技术总监Nic Laschinger表示:“人工智能工具在正确实施的情况下,可以根据特定客户的个人数据向电话提供商提供个性化建议。
“这种个人接触以及更快解决客户疑问的能力可以改善客户对公司的体验——建立忠诚度和信任度。”
如果一家企业有一个联络中心,人工智能工具可以分析通话数据,并提供对客户偏好、行为和情绪等方面的进一步见解。这些可以用来进一步改善客户体验。、
联络中心
CLEVVA首席执行官Ryan Falkenberg补充道:“人工智能正在帮助‘增强’联络中心,虚拟代理能够在多个平台上以多种语言回答查询。”
“人工智能驱动的虚拟代理可以越来越多地在无人协助的情况下实现销售、服务和支持对话的自动化。
这意味着人工代理将被要求接听的电话数量和类型正在发生巨大变化。”
同时,物联网有可能降低呼叫量,因为设备可以越来越自我解决;降低了对服务相关查询的要求。
未来,这可能会提供积极主动的客户服务解决方案——物联网允许智能对象将问题直接传达给制造商;甚至可能有助于在问题发生之前预防问题。
教育
教育科技初创公司Mindjoy的学习主管David Morgan报告称:“人工智能和物联网的融合不仅代表着技术的融合,也代表着教育的复兴。”
尽管由于抄袭和学生可能提交人工智能生成的作品而引起了一些担忧,
Morgan表示,人工智能对教师和学习者来说都是一个宝贵的工具。使用该技术的学习者已经经历了“前所未有的学习参与度飞跃”,教师能够提高他们的技能并扩大他们的影响力。
物联网在教育中的应用一直参差不齐,主要是因为硬件的相关成本可能很快就会过时。
但物联网正在教育部门的商业应用、智能照明和高效供暖和制冷解决方案中取得进展,所有这些都在通过降低运营成本而不牺牲服务质量来改变学校环境。
人才
人才点播平台Outsize的Niclas Thelander表示,人工智能正越来越多地用于人才招聘和管理。
尽管人工智能在南非的普及是渐进的,但Thelander认为,一旦采用速度开始加快,人工智能在该行业的使用将呈指数级增长。
“我们离那一刻越来越近了,”他说。“我们已经在使用生成型人工智能来提高营销和项目需求范围界定等领域的效率,但人工智能在该行业的最大影响可能是更好地将人才技能与客户需求相匹配。”
好了,本文到此结束,带大家了解了《人工智能和物联网如何颠覆关键行业》,希望本文对你有所帮助!关注golang学习网公众号,给大家分享更多科技周边知识!
李彦宏内部讲话谈大模型:闭源才有真正的商业模式
- 上一篇
- 李彦宏内部讲话谈大模型:闭源才有真正的商业模式
- 下一篇
- 将 Docker 容器日志获取到 Elasticsearch 的最佳方式是什么?
-
- 科技周边 · 人工智能 | 21小时前 |
- Tokenizer padding_side 影响批量生成的对齐
- 206浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 23小时前 | python · 人工智能 · 数据迭代 Hugging Face Datasets streaming IterableDataset 大语料
- Datasets streaming 读取大语料的迭代方式
- 337浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | python · Transformers generate 停止条件 批量输出
- Transformers generate 的停止条件与批量输出
- 133浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · LoRa 显存优化 bitsandbytes QLoRA 4-bit量化
- bitsandbytes 量化模型配合 LoRA 训练的显存边界
- 249浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · LoRa PEFT load_adapter set_adapter 适配器切换
- PEFT LoRA 适配器按任务切换的加载方案
- 268浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · LoRa PEFT merge_and_unload 适配器合并
- PEFT 适配器合并后为什么输出会变化
- 221浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- Tokenizer 左填充和右填充应该怎么选
- 399浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- Safetensors 为什么支持按需读取权重切片
- 258浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- MLflow Model Alias 怎么替代固定版本号部署
- 360浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 | 索引优化 · 向量数据库 · 向量检索 FAISS Index Factory IVF PQ
- FAISS Index Factory 字符串怎么组合索引结构
- 100浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 2天前 |
- 知识库切片重叠率怎么影响检索结果
- 268浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 264次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 315次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 300次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 273次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 92次使用
-
- 本地大模型反复输出同一句话怎么调整生成参数
- 2026-09-06 501浏览
-
- Python 调用大模型时如何用结构化输出校验 JSON:从解析失败到可重试
- 2026-08-29 501浏览
-
- AI写作工具免费版安装教程(含豆包Clawdbot)
- 2026-05-30 501浏览
-
- WPS AI能自动生成PPT吗?输入主题一键制作演示文稿
- 2026-05-27 501浏览
-
- Canva手机闪退解决方法及适配指南
- 2026-05-25 501浏览
