（文章來源：CSDN）

隨著廉價傳感器和低成本網絡連接的出現，物聯網設備的數量正在激增——截至2018年，全球聯網設備超過170億臺，其中“物聯網”設備就超過了70億臺。但是，創建可靠的、安全的、具有遠程控制和升級以及具有成本效益的設備仍是一個極為復雜的問題。

根據IoT Analytics（物聯網分析），截至2018年，全球聯網設備超過170億臺，其中“物聯網”設備超過70億臺。物聯網是各種傳感器、設備和其他技術的集合，這些傳感器、設備和技術并不像手機或電腦那樣直接與消費者交互。相反，物聯網設備幫助提供信息、控制和分析，將一個硬件設備的世界相互連接起來，并連接到更大的互聯網。隨著廉價傳感器和低成本網絡連接的出現，物聯網設備的數量正在激增。

企業將被這些設備產生的海量數據所淹沒，他們希望人工智能來幫助管理這些設備，并從這些大量的數據中獲得更多的見地和智慧。然而，從這些系統中管理和提取有價值的信息比我們預期的要困難得多。物聯網涉及很多因素和子組件，如連接性、安全性、數據存儲、系統集成、設備硬件、應用程序開發，甚至網絡等。另外，物聯網的復雜性與功能的規模有關。通常情況下，構建支持智能設備訪問的傳感器很容易，但是創建可靠的、安全的、具有遠程控制和升級以及具有成本效益的設備則是一個復雜得多的問題。

在最近的AI Today中，微軟的Rashmi Misra分享了人工智能和物聯網是如何結合在一起的，以提供更大的可視性以及實現對連接到互聯網上的各種設備和傳感器的控制。在微軟，拉希米負責一個構建物聯網和人工智能(AI)解決方案的團隊，她還有各種合作伙伴，比如設備制造商、應用程序開發商、系統集成商，以及其他想要在物聯網領域發揮關鍵作用的垂直方向的合作伙伴。她的微軟團隊專注于從物聯網設備生成的數據中獲取深入的見解和知識，并簡化數據的訪問和報告流程。

物聯網正在改變商業模式，幫助企業從簡單地生產產品和服務，轉向為客戶提供滿意結果的企業。通過影響企業的業務模型，物聯網設備和傳感器與機器學習的結合創建了一個協作的、相互連接的新世界。物聯網和人工智能的結合正在改變許多行業以及企業與客戶之間的關系。企業現在可以通過物聯網收集數據并將其轉化為有用和有價值的信息。

當一個企業開始數字化轉型時，物聯網和人工智能的結合可能會在其行業內引發爭議。企業是否使用物聯網和AI進行客戶交流，實現會話代理，定制用戶體驗，分析或優化生產力，通過物聯網和AI，企業能夠動態洞察每一塊數據，從觸摸客戶的實際需求，到企業員工，再到供應商和合作伙伴以及與之交互的整個系統的各個方面。物聯網設備不僅僅是將業務流程模擬到軟件中，而且為系統提供了一個與現實世界的實際接口。在任何可以放置傳感器或設備的地方進行測量、交互或分析，物聯網設備還支持連接人工智能的云平臺，以獲得大量的價值信息。

當今企業在人工智能和物聯網方面面臨的共同挑戰是物聯網數據的應用、可訪問性和分析。如果您有來自各種來源的數據池，您可以使用這些數據進行一些統計分析。但是，如果你想在預測未來事件中采取積極主動的行動，一個企業需要學習如何辨別這種數據和分析過程。

物聯網數據的數量是巨大的，特別是在那些已經將傳感器部署到單個單元級別的企業中。大量不斷變化的數據很難用傳統的商業智能和分析工具來管理。這就是AI介入的地方。通過使用無監督學習和聚類方法，機器學習系統可以自動識別數據中的正常和異常模式，并在偏離正常范圍時發出警報，而不需要人工操作人員的干預。同樣，這些支持人工智能的物聯網系統可以自動顯示相關的建議，而這些建議可能在海量數據中是人為看不到的。

物聯網設備的普及正使未來成為一個緊密相連、即時獲取信息的世界。現在需要人工智能來管理所有這些設備，并理解這些設備返回的數據。從某種程度上講，人工智能和物聯網是互利共生的，并將繼續保持相互交織的關系向前發展。