AI（人工智能）和IoT（物聯(lián)網(wǎng)）的融合為全球企業(yè)釋放了巨大的潛力。

物聯(lián)網(wǎng)傳感器檢測到外部信息時，將其替換為人和機器可以區(qū)分的信號，而它的AI可以幫助構建智能機器，從這些數(shù)據(jù)中學習，從而在幾乎沒有人為干擾的情況下支持決策過程。

物聯(lián)網(wǎng)與AI結合，這種新技術浪潮可以帶來新的機遇，改變整個行業(yè)的運營方式。我們匯總了5個新興的人工智能物聯(lián)網(wǎng)應用。

自動駕駛

自動駕駛總是激發(fā)人們的想象力，但它是人工智能和物聯(lián)網(wǎng)如何協(xié)同工作的一個很好的例子。自動駕駛汽車（AV）裝有傳感器，需要不斷收集關于周圍環(huán)境的海量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)使用人工智能模型處理成智能洞察力，使車輛的導航系統(tǒng)能夠實時協(xié)商環(huán)境并執(zhí)行復雜的路徑規(guī)劃。

光學檢驗

基于計算機視覺的質量檢測是人工智能最大的應用領域之一。自動光學檢測掃描工業(yè)機械的質量缺陷，一旦它們被識別，半監(jiān)督ML算法模型將圖像分類為故障類別或預測計劃維護。

基于AI的物聯(lián)網(wǎng)解決方案為企業(yè)提供預測性維護應用，以提前預測設備故障。

網(wǎng)絡安全

根據(jù)Gartner的調查，到2020年將有200億個IoT設備連接在一起。據(jù)Statista預測，到2030年，全球將安裝約500億個IoT設備，從可穿戴設備到火車運行的所有設備都將使用該設備。這種普遍性將使它們成為攻擊的誘人目標。

作為對策，支持AI的網(wǎng)絡安全系統(tǒng)可以檢測到網(wǎng)絡漏洞，保護有價值的數(shù)據(jù)并阻止AI系統(tǒng)可以了解正常活動模式的網(wǎng)絡攻擊，并確定異常活動的發(fā)生時間，從而減少發(fā)生頻率錯誤警報，并可能顯示發(fā)生了網(wǎng)絡攻擊。

主動保健

隨著COVID-19的爆發(fā)，物聯(lián)網(wǎng)和AI（AIIoT）的融合已受到廣泛關注，以滿足智能健康監(jiān)控和大流行性管理的需求。

可穿戴式物聯(lián)網(wǎng)傳感器可跟蹤患者生命體征并將其實時更新給醫(yī)生和護理人員，以提醒他們任何重大的健康事件。結合機器學習算法的AI可以分析大量數(shù)據(jù)，從而深入了解人的整體健康狀況。這樣就無需進行任何人工干預來維護記錄，并使醫(yī)務人員騰出更多精力來應對諸如個人護理之類的重要工作。隨著COVID-19的爆發(fā)，物聯(lián)網(wǎng)和AI的融合受到了廣泛關注，以滿足智能健康監(jiān)控和大流行管理的需求。

能源管理

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以在降低能耗方面發(fā)揮作用。在任何行業(yè)中，HVAC系統(tǒng)都占建筑總能耗的很大一部分，并且占總能耗的很大一部分。一般系統(tǒng)占建筑物能源消耗的40％。從過去的效率中學習的機器學習程序已被證明可以減少20％的能源消耗。

配備IoT傳感器的智能路燈可收集有關行人和行人的數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)節(jié)省多達80％的能源支出。AI功能以及機器學習和深度學習算法會解析從IoT傳感器生成的數(shù)據(jù)，以跟蹤實時能耗。
責任編輯：YYX