物聯網和人工智能的炒作周期已經發展到企業開始看到實質性價值的階段。物聯網和人工智能的當前趨勢將對現有系統的功能和整合新技術的便利性產生巨大影響。這兩個流行詞最近反復出現，而我們也終于到了企業在很大程度上受這些趨勢影響的階段。

這兩個主題都集中在同一件事情上：數據和控制。大型公司之所以轉向物聯網解決方案，是因為這些連網設備的普及意味著對其環境的更多控制，同時也產生了更多數據一一從商業智能到安全。然后，可以利用人工智能將數百萬個數據點轉化為有意義且可操作的見解，從而為部署這些解決方案的企業提供 更多機會來自動化其業務的各個方面。對于企業來說，這是一個激動人心的時刻，因為有三大趨勢正在 匯集一起，使企業能夠從物聯網和人工智能的部署中獲得巨大價值。

1、 向邊緣轉移，物聯網技術的核心目的通常是收集大量數據并進行處理。隨著處理能力變得更便宜并且功耗變得更加 有效，越來越多的功能被推向設備邊緣。這意味著可以在本地查看圖像或其他傳感器數據，并僅將重要 數據發送回中央基礎設施或云。

例如，由于傳感器分布在一個大型園區中，因此將原始數據（例如4K HD視頻）流傳輸到云以進行處理所需的帶寬可能會非常昂貴，并導致可靠性問題。通過將基于AI的計算 機視覺技術應用于傳感器本身，只需要傳輸處理后的輸出一一這可以以極低的數據速率和遠距離無線方 式完成此任務。這一轉變可以減輕新技術對現有基礎設施造成的壓力。

2、 連接可選項，每個物聯網應用的實施環境都可能有現成的連接選項，或者適合使用的特定連接技術。因此，物聯網 供應商要想獲得成功，就必須支持從有線以太網和Wi-Fi到4G和900MHz的各種連接選項。這增加了設 備制造和部件的復雜性，但擁有這種靈活性對于供應商在當今市場上取得成功至關重要。物聯網提供的 廣泛連接選項意味著在實際應用中具有更大靈活性，并為最終用戶提供最適合他們的技術。

3、 開放式API （應用編程接口）的價值，物聯網設備可以生成大量數據。然而，只有當您有機會使數據具有可操作性并可供需要它的人員和系 統使用時，數據才有價值。許多技術提供商都認為數據應該保留在自己的環境中，但這已經是過時的理 念了。

有了開放的API，數據將不會被孤立在一個系統中，而是可以被企業中的整個生態系統所利用。其 他部門的應用程序開發人員可以發現數據的意外用途，并且可以通過將決策系統連接到包含傳感器數據 的API來實現自動化。

因此，通過利用這些趨勢，企業可以從物聯網和人工智能系統的實施中獲得巨大價值。

fqj