隨著物聯(lián)網(wǎng)(IOT)的使用，當(dāng)前的商業(yè)世界正在發(fā)生變化。物聯(lián)網(wǎng)正在幫助從各種來(lái)源明顯捕獲大量數(shù)據(jù)。然而，收集、處理和分析數(shù)據(jù)變得非常復(fù)雜，因?yàn)闊o(wú)法計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。

人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IOT)是目前發(fā)展迅速的兩個(gè)信息學(xué)領(lǐng)域。由于人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是相互關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域，它們之間的協(xié)同作用大大提高了每個(gè)元素的功能，因此通常沒(méi)有預(yù)期的資源競(jìng)爭(zhēng)。了解這一點(diǎn)的方法是了解人工智能在處理大量數(shù)據(jù)方面的最佳作用，而物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備是提供必要數(shù)據(jù)流的理想熱點(diǎn)。

一，重新定義業(yè)務(wù)。

人工智能和物聯(lián)網(wǎng)正在重新思考企業(yè)的表現(xiàn)。一方面，人工智能是一個(gè)開(kāi)創(chuàng)性的機(jī)器學(xué)習(xí)子集，通過(guò)實(shí)時(shí)分析和更大的互動(dòng)，為執(zhí)行更好的任務(wù)提供了方法；另一方面，物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)有效的智能技術(shù)增加了設(shè)備和人之間的通信規(guī)模。物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的轉(zhuǎn)換使其應(yīng)用程序更加不同和具有開(kāi)創(chuàng)性。

二，物聯(lián)網(wǎng)。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是兩種離散創(chuàng)新，對(duì)不同行業(yè)影響很大。物聯(lián)網(wǎng)(IOT)是一種數(shù)字傳感系統(tǒng)，而人工智能則轉(zhuǎn)化為大腦，它決定了控制整個(gè)系統(tǒng)的決策。人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的強(qiáng)大結(jié)合，人工智能物聯(lián)網(wǎng)提供了自我修復(fù)和自我校正的智能連接系統(tǒng)。

在過(guò)去的3-5年里，獲取大量數(shù)據(jù)的能力有所提高。這些進(jìn)步給安全和隱私帶來(lái)了新的風(fēng)險(xiǎn)和擔(dān)憂(yōu)。大量的組織專(zhuān)有信息和用戶(hù)數(shù)據(jù)正成為全球政府部門(mén)和黑網(wǎng)黑客的誘人目標(biāo)。這種擴(kuò)展功能也伴隨著新的責(zé)任。

傳感器現(xiàn)在將應(yīng)用于一切。目前，這一推論可以從每個(gè)事務(wù)或流程中實(shí)時(shí)收集大量數(shù)據(jù)。在客戶(hù)服務(wù)部門(mén)、制造環(huán)境和人們家中的消費(fèi)品中，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備引領(lǐng)著這一數(shù)據(jù)收集過(guò)程。任何帶芯片組的設(shè)備都可以與網(wǎng)絡(luò)連接，每天每分鐘流量傳輸大量信息。

目前，復(fù)雜的算法使我們能夠從每一個(gè)可能的角度進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是人工智能(AI)的子集，它的工作流程得到了升級(jí)，并通過(guò)新的合作簡(jiǎn)化了解決問(wèn)題的過(guò)程。

三，綜合效應(yīng)。

物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能通過(guò)設(shè)備連接收集大量信息，特別是通過(guò)其突破性系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)有助于吸收和評(píng)估這些數(shù)據(jù)。通過(guò)難以置信的先進(jìn)傳感器，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中的機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助識(shí)別和檢測(cè)數(shù)據(jù)收集中的故障。這種創(chuàng)新可以在不確定的時(shí)間范圍內(nèi)確定內(nèi)部事物，如刺激空氣、溫度、濕度、污染、聲音、振動(dòng)、光線等。與傳統(tǒng)創(chuàng)新相比，物聯(lián)網(wǎng)和機(jī)器學(xué)習(xí)使操作數(shù)據(jù)的速度提高了20倍，精度更高。這就是為什么使用人工智能技術(shù)的組織看到了收入增長(zhǎng)。

這種遷移的原因有很多。一是幫助減少網(wǎng)絡(luò)流量，因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)設(shè)備可以創(chuàng)建大量數(shù)據(jù)。與所有被監(jiān)控的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備流傳輸?shù)臄?shù)據(jù)相比，我們目前認(rèn)為的大數(shù)據(jù)似乎很少。將處理過(guò)程重新定位為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的另一個(gè)合法性是，在許多情況下，數(shù)據(jù)的價(jià)值非常短。這確實(shí)是人工智能創(chuàng)新的絕招。

結(jié)論：
事實(shí)上，數(shù)據(jù)必須立即處理，否則其值將變?yōu)榱?。?shí)際情況是在過(guò)程控制循環(huán)中使用提取的數(shù)據(jù)。如果有連續(xù)的流動(dòng)反應(yīng)器，反饋應(yīng)不斷應(yīng)用，以提高生產(chǎn)產(chǎn)品的質(zhì)量。

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