自計算機發明之后，人類一直在尋找“下一件改變世界的大事”。雖然當下大多數人使用的手機都比最早問世的超級計算機快，但身處時代之中的人們，還是很少去認識，或者反思世界變化的速度和方向。大數據、人工智能和物聯網是近年來被濫用最多的三個術語，許多人不知道這三個技術是如何聯系在一起的，也不知道它們如何為我們所期望的技術進步鋪平的道路。

本文將闡述這些概念，并進一步探討它們在工業中的重要性、面臨的阻礙以及未來的發展方向。1989年，在萬維網發布之后的幾年中，互連的機器數量大幅增加。1994年至2000年間，當GPS變得切實可行時，計算機和連接設備產生的數據量急劇增加，該設備網絡的潛力很快就發揮出來了。

1999年，“物聯網”這個術語首先由麻省理工學院的凱文·阿什頓（Kevin Ashton）創造，他假設：“如果計算機知道世上所有事物的知識，那么它們會在沒有任何人類幫助的情況下使用自己收集的數據。這樣一來，我們能夠跟蹤并計算所有內容，大大減少浪費、損失和成本。”

隨著GPS技術的興起，RFID標簽用于會員卡系統，掌上電腦市場升溫，企業能夠“看到”他們的流程，而且各種條件都非常適合信息爆炸的出現。由于現有工具處理的數據量過多，2005年，Roger Mougalas首次使用“大數據”這一術語。

2007年iPhone的推出標志著“大數據”進軍消費領域，從那時起，智能手機、可穿戴設備、平板電腦和各種智能設備的崛起改變了我們對物理世界和數字世界的看法。與此同時，社交媒體和電子商務的興起也導致了“數字角色”概念的出現，數據的驚人價值越來越有目共睹。21世紀也出現了公司專門成立的數據部門，以幫助企業管理組織數據并用其來改進流程。

聯合創始人兼LatentView Analytics主席Venkat Viswanathan在消費者營銷領域體驗到了數據的力量，并對商業環境也產生了興趣。Viswanathan表示，“實現這一轉變是由于數字化的數據更加精細，公司正在從消費者領域獲取創意，并將其應用于行業中。”

工業環境已經被用于技術和數據的收集，因為僅使用數據就可實時影響下達的決策，如檢查壓力水平、溫度等。直到專業傳感器的數據變得精細化及存儲成本的下降時，人們才考慮將數據存儲起來供以后分析使用。Viswanathan說：“隨著存儲成本下降以及云存儲在過去5至8年間投入使用，我們終于有機會回顧歷史數據并發現數據當中的模式。”

一旦數據存儲成為各個企業的可行選擇，云就可以收集龐大而詳細的數據集，人工智能終于有了堅實的基礎。多年來，人工智能研究經歷了多次研究，其中算法技術的發展由于興趣或投資的缺乏而陷入困境。隨著越來越多數據的可用性的增強，人工智能研究分為越來越細的應用，最新一代算法在基礎領域取得了巨大的進步，例如自然語言處理、計算機視覺和機器翻譯，這是因為出現了數量巨大且可供學習的信息。

可用于訓練的各種來源的數據的激增，使得人工智能系統獲得了巨大的改進，這種現象被稱為“數據的不合理有效性”，這表明即使是簡單的算法，只要有足夠的數據，也可以得出準確的結論。結合幾十年的工作來完善這些算法，從而去執行類人化的表現而完成特定的任務，人工智能終于有了值得全力以赴的一面——用于獲取有現實意義的結果。

大數據的發展必然推動了人工智能領域，正如紅木軟件首席問題解決官Devin Gharibian-Saki所說：“人工智能系統的運行基于統計模型，因此如果沒有大量數據來支持人工智能，就無法運行人工智能。”

現在，我們可以運用大量傳感器、物聯網設備，甚至是用戶數據，在所有業務領域進行預測和決策，但前提是用戶必須了解這些數據的含義和來源。“你必須知道你最終想要什么，否則，所有數據、技術和傳感器都是無用的。”Gharibian-Saki說道。特別是在一個任何可測量的環境中，數據丟失的風險比以往更大。企業必須記住，孤立地使用物聯網、大數據或人工智能無法快速取勝，Gharibian-Sak接著說：“我們總是尋找能夠解決所有問題的一個方案，但物聯網設備、傳感器、機器人技術和人工智能是同一系統中的不同所有組成部分，如果沒有這種整體觀點，將需要很長時間才能取得巨大成功。”

物聯網、大數據和人工智能相互融合并創建自動化生態系統。物聯網設備收集數百萬條標準的數據，然后在云中進行整理，用于訓練和改進人工智能算法。物聯網、大數據和人工智能相互聯系，相互促進。未來，必將帶來新世界的巨變。