人工智能（AI）以及物聯網（IoT）等技術的發展已向人們展示：未來就是現在。聯網設備的數量逐年增加，并且產生大量的數據。人工智能的加入，能夠幫助企業從物聯網提供的海量數據中提取有意義的見解。但是如何才能得到這些見解呢？人工智能應用于物聯網有成功的案例么?讓我們往下看。

物聯網已至：你能感受到它的影響么？

物聯網設備、傳感器和芯片帶來的大量信息在一定程度上提高了人們的生活質量。物聯網將“智能”應用于家庭中，幫助品牌給客戶留下深刻的影響，并致力于提高工業設備的安全性，同時提供實時更新的患者健康數據。

然而，物聯網的發展也并非一帆風順。雖然有數十家IT企業已對外宣稱他們搭建了物聯網平臺并提供相關咨詢服務，但是顧客對物聯網所帶來的好處以及他們如何處理生成的數據仍感到迷茫。

還有一個問題，物聯網設備產生的數據量太大了，目前的方法處理能力不足。想要進一步理解這些數據，并利用它們實現商業目標仍是一項亟待解決的任務。人類無法處理、查看和理解如此多的數據，甚至計算機軟件也無法做到，但人工智能和機器學習技術的應用使其成為了可能。

物聯網和人工智能

大數據的潛力令人難以置信，但是如何將人工智能運用于物聯網呢？Deloitte表示，在2017年，以人工智能為重點的物聯網創業公司的并購數量大幅上升，并且有望創下新的記錄。

人工智能可用于管理多個相互關聯的物聯網元素。最關鍵的是，它的處理能力和學習能力對于分析物聯網傳輸設備產生的大量數據至關重要。企業可以通過利用在人工智能技術下聚合起來的實踐子集——機器學習來實現這一目標。

物聯網和機器學習

如果將物聯網比作是數據的“供應商”，那么機器學習就可以稱為數據的“挖掘者”。為了使物聯網提供的數據發揮的作用最大，需要對其進行改進。物聯網傳感器產生了無數的數據，“挖掘者”的任務則是識別出這些數據之間的關聯性，從中提取出有意義的見解，并且將它們存儲起來以供進一步研究分析。

利用傳統的方法進行數據分析時，系統需要獲取過去的數據，專家會在數據處理過程中進行解釋并給出相關報告。物聯網和機器學習更多的是用于預測。從期望的結果出發，在各個符合標準的輸入變量之間找到交互關系。當一種機器學習算法了解其最終目標時，它會“學習”物聯網數據。這些過程對于獲得理想的結果至關重要。

機器學習應用于物聯網數據的另一個優點是能夠對算法進行自動改進。隨著數據量的增加，智能系統的預測精確率會逐步提高。通過這種方式，企業可以在沒有實際“思考”的情況下做出更加合理的決策。智能系統可以解決諸多方面的問題，小至機器安全或降低功率，大到增加個性化商品和服務的供應。

人工智能在物聯網中的應用示例

下面這些例子中，有的已經成功降低了成本，有的通過將人工智能應用于物聯網創造了良好的用戶體驗，有的則是在企業中利用人工智能開創出了新的業務模式。

工業物聯網

物聯網在工業中的廣泛應用帶來了大量的數據。利用人工智能算法對已收集到的數據進行處理，企業所有者可以發現項目中存在的潛在風險，防患于未然的同時適當對其它案例做出調整。系統已逐漸學會如何識別對機器操作有影響的外部因素和內部因素。通過對優化資源和提高工業安全性，整個生產過程得以簡化。

預測性維護是人工智能應用于工業物聯網中最大的閃光點。預測性維護和透視維修意味著由機器學習算法驅動的系統可以預測工廠車間的維護需求。最重要的是，人工智能可以幫助創建具有自我修復和自校準能力的物聯網設備，如傳感器、電感器或發射器。人工智能用于工業物聯網最大優勢在于降低了維護成本和減少了停機時間。

醫療保健

醫療行業同樣會產生大量的數據。多年來，用于醫療設備、醫療保健移動應用程序、健身房追蹤器以及數字醫療記錄的傳感器設備一直在生成和收集使用者數據。人工智能結合物聯網能夠進行疾病預測、給出預防建議并能提供藥物管理。在醫療保健及疾病防控等方面，患者和醫院受益頗多。

智能家居

目前，冰箱和智能手表“通信”還只是一個不大成熟的想法。即便如此，市面上仍有“智能”真空吸塵器以及“智能”門鈴等智能家居設備。根據IDC最新數據顯示，到2020年，消費者將在智能家居生態系統中投入高達630億美元的投資。

人工智能的應用意味著智能家居的自動化程度將會更高。將眾多設備連接起來是想讓人們生活得更加輕松。最重要的是，人工智能可以讓家居生活變得更加愉悅。人工智能系統可以“學習”你的情緒和喜好，同時還能分析你與家庭成員之間的交互。憑借這些知識，整套系統可以自動調節室內溫度、改變光線強弱、播放你喜歡的音樂以及根據天氣情況開啟或關閉窗戶。當傳感器發出信號表示土壤干燥時，智能家居系統還能自動對植物澆水，當然，它們還可以在你設定的時間里開啟房間清掃工作。

結語

物聯網企業結合人工智能和機器學習技術是一次巨大的飛躍。盡管將人工智能應用于物聯網中，其安全性問題仍存在較大爭議，但這些具有顛覆性意義的技術組合已經初試成功。通過提前設想應對措施，企業可以更容易的實現設定目標。但也是這樣，智能系統分析、預測及自適應能力也要求的越來越高。