預計到2020年底，全球活躍的物聯網設備數量將增長至100億臺，到2025年將增至220億臺。這些物聯網設備將配備傳感器，可產生大量具有經濟價值的數據，而未來的物聯網所有者可以從他們的設備中獲取利益。

傳感器的世界

從基本的傳感器數據采集到執行器控制，物聯網設備可以顯著提高任何應用的性能，并為工程師提供寶貴的數據。雖然物聯網設備在技術上已經存在了20多年（根據定義，計算機可以被視為物聯網設備），但它也只是在近十年內才開始流行起來。即便如此，物聯網設備也經歷了許多技術變革和挑戰，包括快速改進的微控制器、向IPV6的轉移以及與物聯網設備相關的安全問題。現在，2020年已經到來，物聯網設備的重要性繼續提升，并且隨著它的不斷發展，帶來的機會也越來越大。

物聯網和人工智能如何互補？

雖然許多行業都在物聯網設備的幫助下得到了改善，但人工智能產業是迄今為止受益最大的。為了提高人工智能系統的性能，它們需要數據來學習，但是這些數據必須包括輸入和相應的輸出，例如，語音識別系統將使用口語作為其輸入，然后將轉換后的文本作為其輸出。此外，通過使用神經網絡，人工智能系統可以調整自身，為特定的給定輸入產生正確的輸出。那么，物聯網和人工智能如何互補？

如果說提高人工智能需要大量的輸入和輸出數據，那么物聯網設備就是人工智能的圣杯。就單個設備而言，其產生的少量數據本身不足以讓人工智能系統提高自身，但物聯網設備的豐富特性，加上它們全天候傳輸數據的能力，為人工智能系統提供了一個龐大的數據池。其結果是催生出了高度精確的語音文本系統，如Alexa和OK Google中使用的系統。

數據如何有價值？

可以看出，物聯網設備產生的數據對AI系統而言是無價的，但對任何了解經濟學基礎知識的人來說，同樣的數據也可以成為收入來源。像亞馬遜和谷歌這樣的大公司可以通過他們的平臺獲取數據，但是那些開發人工智能系統卻無法訪問數百萬臺設備的公司很難訓練他們的人工智能。因此，這些開發者最有可能從能夠訪問相關物聯網設備的公司那里購買數據，進而為物聯網所有者提供收入機會。

不過，雖然物聯網數據交易尚處于起步階段，但它還是引發了諸多爭議，例如，Facebook等公司被發現將用戶數據出售給第三方，然后第三方將這些數據用于廣告和定位目的。因此，那些想要出售數據的物聯網設備運營公司需要謹慎對待所要出售數據。諸如語音之類的數據可能不容易出售，并且很容易違反隱私法規，而諸如溫度讀數之類的數據則完全可以接受。此外，即使出售的數據是合法的，但它也可能會引起數據所有人的不滿，他們不希望自己的數據被賣掉。

處理能力有價值？

數據并不是物聯網設備可以提供的唯一潛在收入來源，它的閑置也可以帶來利潤。過去，企業擁有的大型設備通常在夜間不使用，并且考慮到此類大型機系統可能花費不菲，因此它們在夜間的閑置實質上是一種浪費。取而代之的是，企業可以在不使用大型設備時將其處理能力出售給需要功能強大系統的外部用戶，并根據使用該系統的時間進行收費。如今，這一概念仍在使用，Amazon通過其Amazon Web Services提供服務，該服務根據用戶所需的處理能力向用戶收費，Microsoft Azure也是如此。雖然單個物聯網設備不能提供太多的計算能力(如果有的話)，但數千個設備的組合構成了一個潛在的有效并行計算系統。當物聯網設備不使用時(即在傳感器讀數之間處于空閑狀態)，其處理時間可以出售給外部用戶。這些用戶需要執行大型并行任務，而在專用設備上執行這些任務可能過于昂貴。雖然這可能會導致依賴長期電池供電的便攜式物聯網設備出現問題，但那些永久供電的設備(如主電源)可以全天候使用，以最大限度地提高其利用率。

結論

物聯網設備的最大特點是它們的集群能力。它們的集群能力使AI系統的訓練以及大規模網絡計算成為可能。雖然物聯網產業仍處于起步階段，但不久之后，物聯網設備將成為潛在的收入來源，并開始通過閑置資產獲得回報。