人工智能預示著一個美麗新世界：計算機可以計劃、制定策略、評估選擇、計算概率，并做出明智的選擇。但實際上人工智能做任何事情的前提是物聯網(loT)。可以說，如果人工智能是大腦，物聯網就是讓 AI 具備行動能力的身體。

物聯網還提供 AI 所需的數據，以做出明智的決定。就像人類的眼睛，耳朵，鼻子和皮膚感知我們周圍的世界，并將這些信息發送給大腦進行處理，物聯網中數十億的傳感器和攝像頭收集大量的環境和操作數據進行分類，分析，由人工智能轉化為可操作的見解。反過來，這些見解和決定中的一部分又可以通過物聯網和終端設備(例如機器人，無人駕駛飛機和工業機器)來實施。

正是這種明顯的協同關系，在未來的五到十年間，將在全球范圍產生數千億甚至數萬億美元的價值。 為什么物聯網是人工智能創造商業價值的強大合作伙伴。 我們先看看目前最常用的四類物聯網用例。 對于許多公司來說，這是物聯網投資回報的快速途徑：

連接操作：通過智能和互聯的倉庫操作，亞馬遜的員工不再需要在倉庫里工作來完成貨物訂單。 取而代之的是，貨架上的貨物通過小型機器人平臺的運輸，將正確的貨物運送到正確的地方，沿途沒有碰撞。訂單履行更快，更安全，更高效。

遠程操作：國際航運公司馬士基集團管理各種配有傳感器的航運集裝箱，以監控其位置以及是否滿載或空運，從而使公司能夠有效地將其運輸到其他需要的地方。 該系統還能跟蹤冷藏集裝箱內的溫度，二氧化碳和氧氣含量，以保持貨物不受損壞，并加快交貨和檢驗過程。 這個物聯網 + 人工智能供應鏈戰略迄今為公司節省了 1 億美元。

預測分析：全球工程巨頭西門子與分析公司 Teradata 合作開展了一個項目，展示了高鐵能夠真正與航空公司競爭，首先關注馬德里與巴塞羅那之間的高鐵線路。 這列高鐵能夠以每小時 200 英里的速度行駛，這對乘客來說是一個有吸引力的選擇。 該公司利用來自火車，軌道和外部天氣資源的物聯網數據來預測和優化以確保按時到達。憑借按時抵達的保證，高鐵已經獲取了 60% 相同路線的原來屬于航空公司的客戶。

預防性維護：法國電力供應商 Enedis 使用大數據和分析來防止 400000 多臺發電機組的停電故障。 電力運營商從網絡上的智能電表和傳感器收集大量物聯網數據，并將其與天氣信息和10 年的歷史斷電記錄相結合。通過利用所有這些結構化和非結構化的數據，公司已經開發了學習系統來預測什么時候在哪些地方可能出現重大問題，并推薦執行具體維護措施，防患于未然。

這四個應用場景都是經過驗證的，可以幫助企業的物聯網 + AI 項目。 通過早期的成功，可以幫助企業創造勢能，以處理更多變革性的解決方案。許多領域都有豐富機會，其中包括：

新的商業機會和收入來源：智能聯網安全帽制造商 Guardhat 是一個例子，使用傳感器，攝像頭，分析和其他技術幫助工人在黑暗或危險的環境中找到方向，避免與移動的裝備發生碰撞，原理危險的區域。 這種支持 AI 的產品與基于云的系統相結合，可用于多種環境，包括石油和天然氣，采礦，建筑，制造和其他行業。

新商業模式：日本工業設備制造商 FANUC 使用“幾乎不需要人工操作”的功能從機器收集數據，由制造商轉變為數據挖掘 AI + 物聯網業務。 遠程監控，分析和預測性維護服務可降低客戶成本并提高生產正常運行時間。通用汽車公司的報告顯示，盡管到目前為止，他們 33000 個 FANUC 機器人中只有一部分連接到人工智能系統，但在過去的兩年里已經防止了大約 100 次裝配線事故。每次停工都將花費公司1、2 百萬美元，節省了大量的資金。

新的商業結構： 在許多傳統行業中，客戶往往只向單一供應商尋求完整的端到端解決方案，通常使用封閉的專有技術。今天，物聯網憑借其靈活性，成本和推向市場時間優勢，推動了開放式技術模式的轉變，即解決方案和技術提供商與客戶一起形成了合作伙伴的生態系統。 在這個協作的“共同經濟”中，物聯網和人工智能功能由多個玩家提供最佳的功能，集成到面向客戶的解決方案中。

為消費者提供新的價值主張：物聯網幫助企業提供新的客戶體驗，以及比以往更快，更準確的服務。 例如，在醫療保健方面，遠程監測功能可以提供家庭診斷，并提示患者服藥。 24×7 的實時數據流減少了老年人或殘疾病人到醫院的需求，同時在需要干預時提醒護理人員。

作為人工智能大腦的身體，物聯網為集中式 AI 系統的智能計算和分析功能提供輸入(數據)和輸出(動作)。 在未來，我希望 AI 系統也可以去中心華。 事實上，美國軍方已經在嘗試使用無人機互動的“群集”，并協作設計完成其集體任務的最佳途徑。