聚焦：人工智能與物聯網

摘要： 讓咱們來看看人工智能和物聯網，並探討其在智能家居，醫療保健和工業物聯網中的應用。

人工智能（AI）以及物聯網（IoT）等技術的發展已向人們展現：將來就是如今。聯網設備的數量逐年增長，而且產生大量的數據。人工智能的加入，可以幫助企業從物聯網提供的海量數據中提取有意義的看法。可是如何才能獲得這些看法呢？人工智能應用於物聯網有成功的案例麼?讓咱們往下看。

物聯網已至：你能感覺到它的影響麼？

物聯網設備、傳感器和芯片帶來的大量信息在必定程度上提升了人們的生活質量。物聯網將「智能」應用於家庭中，幫助品牌給客戶留下深入的影響，並致力於提升工業設備的安全性，同時提供實時更新的患者健康數據。

然而，物聯網的發展也並不是一路順風。雖然有數十家IT企業已對外宣稱他們搭建了物聯網平臺並提供相關諮詢服務，可是顧客對物聯網所帶來的好處以及他們如何處理生成的數據仍感到迷茫。

還有一個問題，物聯網設備產生的數據量太大了，目前的方法處理能力不足。想要進一步理解這些數據，並利用它們實現商業目標還是一項亟待解決的任務。人類沒法處理、查看和理解如此多的數據，甚至計算機軟件也沒法作到，但人工智能和機器學習技術的應用使其成爲了可能。

物聯網和人工智能

大數據的潛力使人難以置信，可是如何將人工智能運用於物聯網呢？Deloitte表示，在2017年，以人工智能爲重點的物聯網創業公司的併購數量大幅上升，而且有望創下新的記錄。

人工智能可用於管理多個相互關聯的物聯網元素。最關鍵的是，它的處理能力和學習能力對於分析物聯網傳輸設備產生的大量數據相當重要。企業能夠經過利用在人工智能技術下聚合起來的實踐子集——機器學習來實現這一目標。

物聯網和機器學習

若是將物聯網比做是數據的「供應商」，那麼機器學習就能夠稱爲數據的「挖掘者」。爲了使物聯網提供的數據發揮的做用最大，須要對其進行改進。物聯網傳感器產生了無數的數據，「挖掘者」的任務則是識別出這些數據之間的關聯性，從中提取出有意義的看法，而且將它們存儲起來以供進一步研究分析。

利用傳統的方法進行數據分析時，系統須要獲取過去的數據，專家會在數據處理過程當中進行解釋並給出相關報告。物聯網和機器學習更多的是用於預測。從指望的結果出發，在各個符合標準的輸入變量之間找到交互關係。當一種機器學習算法瞭解其最終目標時，它會「學習」物聯網數據。這些過程對於得到理想的結果相當重要。

機器學習應用於物聯網數據的另外一個優勢是可以對算法進行自動改進。隨着數據量的增長，智能系統的預測精確率會逐步提升。經過這種方式，企業能夠在沒有實際「思考」的狀況下作出更加合理的決策。智能系統能夠解決諸多方面的問題，小至機器安全或下降功率，大到增長個性化商品和服務的供應。

人工智能在物聯網中的應用示例

下面這些例子中，有的已經成功下降了成本，有的經過將人工智能應用於物聯網創造了良好的用戶體驗，有的則是在企業中利用人工智能開創出了新的業務模式。

工業物聯網

物聯網在工業中的普遍應用帶來了大量的數據。利用人工智能算法對已收集到的數據進行處理，企業全部者能夠發現項目中存在的潛在風險，防患於未然的同時適當對其它案例作出調整。系統已逐漸學會如何識別對機器操做有影響的外部因素和內部因素。經過對優化資源和提升工業安全性，整個生產過程得以簡化。

預測性維護是人工智能應用於工業物聯網中最大的閃光點。預測性維護和透視維修意味着由機器學習算法驅動的系統能夠預測工廠車間的維護需求。最重要的是，人工智能能夠幫助建立具備自我修復和自校準能力的物聯網設備，如傳感器、電感器或發射器。人工智能用於工業物聯網最大優點在於下降了維護成本和減小了停機時間。

醫療保健

醫療行業一樣會產生大量的數據。多年來，用於醫療設備、醫療保健移動應用程序、健身房追蹤器以及數字醫療記錄的傳感器設備一直在生成和收集使用者數據。人工智能結合物聯網可以進行疾病預測、給出預防建議並能提供藥物管理。在醫療保健及疾病防控等方面，患者和醫院受益頗多。

智能家居

目前，冰箱和智能手錶「通訊」還只是一個不大成熟的想法。即使如此，市面上仍有「智能」真空吸塵器以及「智能」門鈴等智能家居設備。根據IDC最新數據顯示，到2020年，消費者將在智能家居生態系統中投入高達630億美圓的投資。

人工智能的應用意味着智能家居的自動化程度將會更高。將衆多設備鏈接起來是想讓人們生活得更加輕鬆。最重要的是，人工智能可讓家居生活變得更加愉悅。人工智能系統能夠「學習」你的情緒和喜愛，同時還能分析你與家庭成員之間的交互。憑藉這些知識，整套系統能夠自動調節室內溫度、改變光線強弱、播放你喜歡的音樂以及根據天氣狀況開啓或關閉窗戶。當傳感器發出信號表示土壤乾燥時，智能家居系統還能自動對植物澆水，固然，它們還能夠在你設定的時間裏開啓房間清掃工做。

結語

物聯網企業結合人工智能和機器學習技術是一次巨大的飛躍。儘管將人工智能應用於物聯網中，其安全性問題仍存在較大爭議，但這些具備顛覆性意義的技術組合已經初試成功。經過提早設想應對措施，企業能夠更容易的實現設定目標。但也是這樣，智能系統分析、預測及自適應能力也要求的愈來愈高。

本文做者：【方向】

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