人工智能和物聯(lián)網(wǎng)都是單獨的一種創(chuàng)新，然而，使它們更加融合的地方是它們更引人入勝。正如科學家和行業(yè)專家所指出的那樣，由于物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的應用是獨立有趣的，因此它們的結合用例具有更大的潛力。物聯(lián)網(wǎng)正在變得更加輝煌。企業(yè)正在將人工智能(特別是機器學習)融合到其物聯(lián)網(wǎng)應用程序中。

隨著投資的涌入，大量新產(chǎn)品的涌現(xiàn)以及大型企業(yè)組織的興起，人工智能正在推動物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的發(fā)展。制定IoT戰(zhàn)略，評估潛在的新IoT項目或試圖從當前IoT部署中獲取價值的組織可能需要探索AI的角色。

AI和IoT的結合被稱為AIoT，無論是在Edge還是在云中，都是一個了不起的工具。這種創(chuàng)新的目標在這里和這里都被稱為“人工智能”，目的是逐步實現(xiàn)精通的IoT操作，改善人機交互以及升級數(shù)據(jù)管理和分析。只要適當實現(xiàn)，這些AI分析就可以將IoT數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有價值的數(shù)據(jù)，以改善決策流程。

邊緣的人工智能采用了緊湊的體系結構，但它提供了一種令人難以置信的計算方法，該方法試圖推動以本地數(shù)據(jù)為依據(jù)的決策。邊緣小工具越出色，它的成本就越高，但是它可以在本地處理和存儲大量數(shù)據(jù)，從而減少了在其他地方進行處理的需求。

邊緣計算以這種方式與國際企業(yè)相關。根據(jù)Tractica的預測，到2025年，全球AI邊緣設備的出貨量將從2018年的1.614億臺增加到每年26億臺。

關于單位體積，一些基本的AI賦能的邊緣設備是頭戴式顯示器，智能汽車傳感器，消費和商業(yè)機器人，無人機和監(jiān)控攝像頭。邊緣計算同樣可以擴展到包括PC和平板電腦，移動電話以及最先進的揚聲器的處理強度。實際上，微軟，谷歌，亞馬遜和其他公司等眾多公司都在大力投入資源，探索有關基于人工智能的邊緣計算解決方案答案的不同解決方案。

通過人工智能進行的預測對于提高企業(yè)的運營生產(chǎn)力非常有幫助。通過人工智能獲得的綜合深入見解可用于從頭開始改善常規(guī)業(yè)務流程，從而可以提高運營效率并減少支出。

通過精確的預測，您可以獲取有關業(yè)務中時間和成本高昂的任務的經(jīng)驗，并使它們自動化以提高效率水平。此外，對于那些大規(guī)模處理飛機和輪船的組織，通過人工智能獲得的見解可以幫助他們修改程序，改善設備設置并按時更新庫存，以節(jié)省不必要的成本。

避免延遲問題

使用邊緣計算，沒有令人信服的理由將數(shù)據(jù)移到云中進行處理。隨后，不存在延遲問題。這種現(xiàn)實加快了公司的實時決策速度。對于某些應用，例如飛機監(jiān)控，醫(yī)療

成像，自動駕駛及其他方面，實時響應至關重要，因為物聯(lián)網(wǎng)機器的持續(xù)性能決定了基于AI的選擇。

預測分析

預測分析暗示了分析的一部分，該分析著眼于現(xiàn)有信息，并根據(jù)結果來預測可能的未來情況。聲明物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是預測性維護的基礎，這并不是歪曲。當前，公司正在使用物聯(lián)網(wǎng)設備以自動方式報告任何事件或疑慮，類似于設備故障等，而無需人工干預。

無論如何，通過包含人工智能，該策略將使機器能夠執(zhí)行預測分析。這意味著企業(yè)可以選擇提前發(fā)現(xiàn)潛在的災難和失望并進行維護工作。因此，不幸的是，由于甚至在故障發(fā)生之前就已經(jīng)確定了狀況，因此不幸的幾率大大降低了。這將包括在節(jié)省大型組織的費用以及幫助他們規(guī)避業(yè)務困難方面的巨大優(yōu)勢。