人工智能 （AI） 和物联网 （IoT） 是我们这个时代最具颠覆性的两种技术，它们能够感知、检测、倾听、预测并最终帮助人们。它们共同形成了强大的协同效应，可以改变行业，提高效率，为企业和消费者创造新的价值。

　　人工智能是机器执行通常需要人类智能的任务的能力，例如推理、学习和决策。物联网是嵌入传感器、软件和连接的物理对象网络，使它们能够收集数据并与其他设备和系统交换数据。

　　AI和IoT的融合（即AIoT）正在吸引大量投资。IDC的一份报告预测，今年全球在人工智能和物联网方面的支出将达到1.1万亿美元。AI和IoT的整合有望改变运营和信息技术，进而改变流程、程序和软件驱动的流程和平台。

　　随着连接设备的数量继续优雅地进入“平流层”，人工智能分析和处理产生的数据的潜力也越来越大——主要是作为大量看似连接和以前断开连接的数据源。

　　人工智能市场正在强劲增长，Precedence Research报告称，仅在 2022 年，全球市场规模就将达到 1197.8 亿美元，预计到 2030 年，该市场规模将达到 15971 亿美元，从 2022 年到 2030 年的年均复合增长率将达到 38.1%。

　　问题在于，用户开始在手掌中获得直观（用户期望看到的结果，但需要数据来支持它）和非直观（只有大规模数据和趋势分析才能识别的结果）的洞察力，这给采用AI的现有企业和更精干的新进入者带来了巨大的优势。

　　物联网是人工智能进步和应用的催化剂，我们的工作方式将面临巨大的颠覆。变革的支点当然就在我们身上。

       

　　IoT产生的大量数据创造了对AI的需求

　　正如我们所看到的，物联网正在以前所未有的速度产生大量数据。根据爱立信的一份报告，到 2025 年，联网设备的数量预计将达到 300 亿台，每年将产生 79.4 ZB 的数据。如此巨大的数据量仅靠人类是无法高效处理和分析的。

　　AI 算法通过识别物理和虚拟事件和交互中的模式，提供有关潜在问题和商机的见解，并根据影响或严重性、可能性和风险评级预测接下来可能发生的事情，帮助管理这些数据洪流。同样重要的是，它会将指令发送给正确的人员或系统。

　　虽然物联网端点的数量将继续以稳定的速度增长，但这种采用的动力在于这两种技术将解锁的独特业务和以消费者为中心的用例的数量。在大型企业仍在为数据池和多个（和相互冲突的）项目和产品而苦苦挣扎的情况下，拥有比想法和解决方案更多的数据的挑战仍然存在。

　　然而，AI对数据的筛选和解释进行“人性化”的速度意味着，倾听、解释和响应从数千到数百万个传感器接收到的数据，将为此类举措的高倍投资回报创造空间。

　　虽然一些商业企业的数字孪生和元宇宙的概念与大多数企业仍然遥不可及。但是，这并不排除相同的实体解开可以收集的数据点以“数字化”其操作，以了解特定的流程、区域和设备，例如生产线、蜂窝网络、重要资产组件和故障点。所有这些都导致能够理解正在发生的事情，然后可能发生的事情，以及下一步最好的事情是什么。

　　AIoT正在彻底改变行业

　　不可否认，AIoT正在改变行业，而且可能是在没有任何人类监督的情况下发生的。AIoT可用于优化网络性能，减少停机时间，并改善电信公司的客户体验。

　　例如，通过利用物联网传感器和人工智能算法，电信公司可以通过了解哪些组件出现故障或可能出现故障，监控网络流量、预测中断并在问题影响客户之前主动解决问题。他们还可以识别异常事件，并提前提醒团队，同时结合尖端技术，如摄像头分析、运动传感器、无人机和振动传感器等。

　　矿工可以通过使用有关运动、环境、资产位置和占用水平的传感器来获得重要信息，同时监控设备的状态、工作时间、时间和工作时间，以提高安全性，并监控生产状态，同时提高 ESG（环境、社会和治理）标准，检测异常情况，并在故障发生之前预测故障。

　　企业需要克服的应用挑战

　　为了更好地利用IoT和AI的价值，企业需要克服一些挑战，例如：

　　· 数据质量：AIoT依靠大量数据来有效运行。并非所有数据都是可靠、准确或相关的。企业需要通过实施数据治理策略和标准来确保数据质量。

　　· 数据安全：AIoT对数据隐私和安全构成重大风险。数据操作员需要通过应用加密、身份验证和授权技术来保护数据免遭未经授权的访问、使用或披露。

　　· 数据治理：只有通过支持快速集成的环境或从这些数据存储中提取数据，使高质量、最新和可靠的数据准备就绪，AIoT 才会成功；这也意味着确保数据的人员、流程和技术方面处于推动这一转变的最前沿。

　　· 数据伦理：AIoT引发了关于技术对人权、尊严和自主影响的伦理问题。企业需要确保他们对IoT和AI的使用符合他们的价值观和原则，并对AI可以代表他们采取行动的程度进行控制。

　　AIoT不仅仅是流行语，它们是正在重塑世界的现实。为跨行业的创新和转型创造更多机会。随着物联网继续生成大量数据，人工智能将通过扮演排序、筛选、查询、识别和警报的角色，在管理和理解这些信息方面至关重要。最终，帮助人们事半功倍的方法是通过数据和机器学习来辅助的。

　　随着用户界面的不断发展以满足数据消费的速度，以及技术的进一步“人性化”渗透到我们的日常生活中，提高工作场所效率、生产力和可持续性的潜力也将随之而来。