AIOT：人工智能和物联网急需融合

本篇文章给大家分享《AIOT：人工智能和物联网急需融合》，覆盖了科技周边的常见基础知识，其实一个语言的全部知识点一篇文章是不可能说完的，但希望通过这些问题，让读者对自己的掌握程度有一定的认识(B 数)，从而弥补自己的不足，更好的掌握它。

AIoT是一种改变游戏规则的融合，具有为人工智能和物联网行业创造巨大价值的潜力。人工智能通过集成、信号和数据共享为物联网增加价值。通过集成、信号和数据交换，AI提高了物联网的价值，而物联网通过提供连接、信号和数据共享提高了人工智能的价值。AIoT可以帮助公司从物联网生成的信息中创造更多的价值，从而改善他们的运营和服务。人工智能是一种计算方法，可以大幅提高物联网设备的能力，允许它们使用大数据进行分析、学习和决策，而不需要人工干预。

AIoT的核心原则

人工智能可以在AIoT设备的基础设施组件中找到，如程序和芯片组。物联网网络用于将所有这些部件连接在一起。然后利用API来确保任何硬件、软件或平台组件可以相互交互和通信，而不需要用户干预。

物联网设备收集数据，然后人工智能对其进行分析，以提供洞察力并在运行时提高效率和生产。数据学习是人工智能提取洞察力的方法之一。分析也可以在边缘进行，这意味着物联网数据可以尽快处理，最大限度地减少带宽使用，避免潜在的数据分析延迟。

物联网

物联网指的是所有东西都通过互联网连接起来的概念。这包括一个由带有传感器、软件和其他技术的物体和设备组成的网络，这些技术可以通过互联网与其他设备进行通信和交换数据。智能锁、相机、手机、医疗设备和其他小工具只是物联网的一部分。目前，市场上大约有300亿台物联网设备，预计到2025年，这一数字将上升到750亿台左右。这些东西具有重要的社会功能，当与人工智能结合时，它们将继续发挥更大的作用。

人工智能

AIoT的另一半是人工智能。人工智能涉及使用计算机来执行以前只能由人完成的任务。这意味着使用算法对数据进行分类、分析和预测。它还包括对信息做出反应，从新数据中学习，以及随着时间的推移而改进。机器学习、深度学习和自然语言处理是最重要的人工智能技术。聊天机器人、人脸识别、身份识别、自动校正、数字助手和搜索推荐只是人类如何经常使用人工智能的几个例子。

AIOT怎么用

在许多行业中都有一些人工智能应用的例子。许多商业办公大楼应用传感器技术来帮助他们节省能源和电力费用。这些传感器可以判断是否有人在场，并相应地调整温度和照明水平。在商业世界，传感器和智能摄像头可能有助于办公室的安全。智能摄像头可以根据实时数据和图片识别员工，只允许授权人员进入大楼。零售业也看到了AIoT的优势。智能安全摄像头可以防止和阻止入店行窃。这些摄像头可以识别人脸，追踪惯犯，就像办公楼一样。

AIoT用于自动驾驶汽车。AIoT结合了车内和车外的雷达传感器、GPS和摄像头，以获取驾驶条件、障碍和其他车辆的运行情况的信息。然后，人工智能算法可以利用从传感器获得的数据进行判断。

随着越来越多的人涌向城市并生活在城市地区，智慧城市正变得越来越受欢迎。正因为如此，智慧城市变得越来越时尚。随着越来越多的人居住在城市，交通已成为一个主要问题。基于实时数据的交通监控和警报有助于减少拥堵。传感器可能被放置在阻塞点，以检测交通流量。然后，人工智能可以根据情况，使用所提供的信息来决定，如重定向交通，改变速度限制，或改变信号灯。

AIOT的好处

AIoT将给企业带来的切实好处可能因应用场景而异，也可能因技术部署的设置而异。然而，可以讨论AIoT部署对机构的一些广泛好处。

资产和员工的实时监控至关重要，特别是在设备故障可能代价高昂甚至致命的行业。这可以持续监督所有资产，包括设备、模块和人员，以及能够在事情没有按计划进行时采取适当的行动。

AIoT的无缝预测维护是其最大的优势之一。例如，智能工厂中的机器将能够识别何时需要自行维修，从而在灾难发生前被召回。机器意外故障带来的昂贵麻烦可能很快就会成为历史。

AIoT通过增加更多连接设备和优化当前流程来提高物联网生态系统中的系统可扩展性。数据收集过程变得非常精确，因为用户只接收相关数据。

公司使用预测分析来预测潜在的风险，并通过预见性的行动来保护自己。在设备故障、网络攻击或工作场所事故等可能发生的事件之前，可以使用快速反应程序来防范可能发生的事件。

物联网中的人工智能可以从数据中识别模式，从而提供可能被忽视的见解。预测和预防分析可以用来检测故障机械或痛点，这将提高效率和员工的幸福感。工业自动化系统在人工智能自动化后可以成为主动的而不是被动的。

虽然每个人都明白消费者行为不断变化的本质，以及始终如一地提供出色的客户服务是多么困难，但没有人知道AIoT能做什么。AIoT通过提供额外的数据点来提供帮助，使分析师能够更全面地了解客户的需求和行为。AIoT的潜力巨大。从确定什么东西能卖出去，到未能理解严格的市场需求，这样的研究为公司提供了有用的见解，导致了显著的收入增长。

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