如果您坐下來列出有前途的技術清單，最有可能位居榜首的兩個名稱是人工智能和物聯網。盡管這兩種技術各自都很強大，但人工智能是一種智能來源，而物聯網是唯一使設備間連接成為可能的技術——它們的融合成為智能連接的催化劑。

　　有助于提高企業和行業效率的連接。

　　雖然仍處于初期階段，但以下是人工智能和物聯網融合的不同用例，我們可以看到它們將在未來成為主流。

　　前 4 個 AIoT 用例

　　1. 醫療保健可穿戴設備

　　使用可穿戴設備來持續監控和跟蹤用戶習慣和偏好已經在醫療保健行業產生了大量有影響力的用例。一方面，物聯網有助于在多種設備類型之間建立聯系，另一方面，人工智能將組合數據轉換為可以在使用戶更健康方面發揮重要作用的洞察力。

　　2. 無人機監控和交付

　　部署用于監控大區域的無人機可以幫助實時監控交通并調整交通流量。人工智能可以在這里結合分析數據，然后通過調整速度限制和紅綠燈時間來決定如何緩解交通擁堵——所有這些都不需要人工參與。

　　與此類似，無人機也可用于向消費者交付產品。當我們談到將人工智能和物聯網結合起來用于無人機送貨或送貨機器人方面的業務時，我們預計使用它們最多的行業是電子商務和食品配送行業。這也意味著該領域已經成熟，可以進行創新和更新的用例。

　　3. 車隊管理

　　人工智能和物聯網的結合用于車隊管理，以監控車隊的車輛，降低燃料成本，并跟蹤車輛的維護。這一系列用例是通過混合 GPS 和其他傳感器以及 AI 系統繪制的。

　　在自動駕駛汽車中可以看到這方面的進步，自動駕駛汽車利用聲納、雷達、攝像頭和 GPS 收集有關駕駛條件的數據，然后使用人工智能根據物聯網收集的數據做出決策。

　　4. 智能家居

　　響應您的命令的房屋不再是虛構的片段。它們是人工智能和物聯網如何結合的最好例子。憑借利用電子設備、閃電和電器的承諾，AIoT 驅動的智能家居行業的估值在 2020 年至 2025 年期間必將達到 2460 億美元，復合年增長率超過 25%。

　　到目前為止，我們已經研究了人工智能和物聯網在工業前沿的應用。現在讓我們更接近AIoT 的日常業務用例。

　　這是對它們的一瞥：

　　？ 借助客戶的多設備數據做出明智的業務決策

　　？ 提高供應鏈效率

　　？ 加強安全措施

　　？ 消除系統停機時間

　　AIoT 的工作示例

　　DHL：全球物流品牌，通過智能卡車的模式將物聯網的創新與人工智能相結合。它是一種敏捷模型，可以創建智能交通系統，降低駕駛員的疲勞感，讓他們在路上花費更少的時間。

　　該品牌通過指出該技術組合將其運輸時間降低了 50%，同時將實時跟蹤精度提高到 90% 以上，來保證 AIoT 的功能。

　　倫敦城市機場：它是世界上第一個使用物聯網、人工智能和跨技術網絡來監控乘客的旅行細節并為他們提供知情數據的機場。它們使機組人員能夠跟蹤乘客的行蹤、監控登機流量、更新登機口位置以及行李詳細信息、位置等，所有這些都是在最佳人工智能和物聯網合并的背后。

　　結論

　　人工智能和物聯網的融合帶來了多個行業和業務級別用例的承諾。制造業、餐飲業、按需醫療保健等一系列行業的企業已經開始意識到這些技術在提高效率和抗競爭方面的潛力。

　　審核編輯：郭婷