根據Gartner的調查,到2020年,全球將有超過200億臺互聯設備。當今的企業已經從強大的互聯勞動力中受益匪淺,但是隨著支持物聯網(IoT)的設備向前發展,市場飽和,是否有可能讓他們超越自己的利益?

畢竟,盡管物聯網設備的持續激增導致需要存儲和保留的數據激增,但物聯網領域的進步仍然受到可計算數據的速度和效率以及價值提取的約束。有趣的是,當前人工智能技術的興起可能為當今數字世界所面臨的數據泛濫提供了解決方法。

隨著這兩個領域的迅速創新發生,我們可以從它們的融合道路中期待什么?在這個數字化轉型的時代,一個常見的問題和一個重要的區別是機器學習和AI之間的區別。機器學習是一門賦予計算機學習和發現見解的能力的科學,而無需對計算機進行明確的編程。相反,人工智能是使計算機模仿人類決策和學習過程的科學。

盡管機器學習是在人類級AI上取得進步的一種方法,但必須注意的是,在這種情況下,物聯網世界可能將從AI中受益最多。這是由于互聯世界內發展和擴張的步伐加快。人工智能最適合跟上物聯網創新,因為人工智能通過機器學習的數據分析功能需要最少的人工干預并幫助人類做出最佳決策。

物聯網數據可以立即通知行動,對我們而言最有價值。這意味著必須立即,準確地分析數據,以在企業及其連接的設備中保持連續的信息和反饋流。

不幸的是,通過顯式編程編寫算法的傳統方法太耗時且容易出錯,以至于許多物聯網設備都無法理解。為了有效地分析IoT數據,企業正在轉向基于機器學習的AI來尋找模式和相關性,以實現IoT的承諾。

如今,利用AI來幫助進行實時分析的互聯設備已經面世,并且廣泛采用的趨勢正在上升。舉世矚目的例子包括Nest等智能恒溫器,它們利用AI來學習用戶的溫度偏好并相應地調整能源使用。此外,特斯拉出售的所有汽車都通過網絡運行。當一輛汽車學到東西時,整個車隊就會學習并受益。

重要的是要記住,企業企業最有可能購買比家庭和政府部門更大規模的物聯網設備。因此,他們可以最快地從物聯網投資中受益。實際上,根據最近的一份分析師報告,到2019年,全球對企業服務和產品的投資預計將達到2550億美元。

同一份報告還預測,到2019年,僅企業物聯網市場將超過智能手機和平板電腦市場的總和。在企業部門中,人工智能已經通過幫助實時決策制定了標志。AI的功能對于企業同時有效處理與這些組件相關的事務(時間,金錢和風險)特別有價值。這可以包括銷售預測,信息管理和各種形式的自動化。

在AI的未來,開發更多自然語言功能將有助于進一步實現物聯網世界的潛力。基于自然語言的數據描述將提供一種在各種類型的Internet設備之間通信和理解數據的通用方法。這種方法不僅可以使我們打破物聯網類型之間的數據孤島,而且可以擴展為允許人類通過語音或文本直接與物聯網進行通信。

物聯網和人工智能發燒友應該對這兩種技術發展共生關系的未來充滿期待。隨著一種技術的蓬勃發展,另一種技術將產生更多的機會。旨在幫助人們并與人們直接互動的物聯網鼓勵AI的發展帶來創新,因為它需要人類水平的語言技能以及推理,學習和提供建議的能力。