探讨人工智能在物联网中的应用

人工智能（AI）以及物联网（IoT）等技术的发展已向人们展示：未来就是现在。联网设备的数量逐年增加，并且产生大量的数据。人工智能的加入，能够帮助企业从物联网提供的海量数据中提取有意义的见解。但是如何才能得到这些见解呢？人工智能应用于物联网有成功的案例么?让我们往下看。

物联网已至：你能感受到它的影响么？

物联网设备、传感器和芯片带来的大量信息在一定程度上提高了人们的生活质量。物联网将“智能”应用于家庭中，帮助品牌给客户留下深刻的影响，并致力于提高工业设备的安全性，同时提供实时更新的患者健康数据。

然而，物联网的发展也并非一帆风顺。虽然有数十家IT企业已对外宣称他们搭建了物联网平台并提供相关咨询服务，但是顾客对物联网所带来的好处以及他们如何处理生成的数据仍感到迷茫。

还有一个问题，物联网设备产生的数据量太大了，目前的方法处理能力不足。想要进一步理解这些数据，并利用它们实现商业目标仍是一项亟待解决的任务。人类无法处理、查看和理解如此多的数据，甚至计算机软件也无法做到，但人工智能和机器学习技术的应用使其成为了可能。

物联网和人工智能

大数据的潜力令人难以置信，但是如何将人工智能运用于物联网呢？Deloitte表示，在2017年，以人工智能为重点的物联网创业公司的并购数量大幅上升，并且有望创下新的记录。

人工智能可用于管理多个相互关联的物联网元素。最关键的是，它的处理能力和学习能力对于分析物联网传输设备产生的大量数据至关重要。企业可以通过利用在人工智能技术下聚合起来的实践子集——机器学习来实现这一目标。

物联网和机器学习

如果将物联网比作是数据的“供应商”，那么机器学习就可以称为数据的“挖掘者”。为了使物联网提供的数据发挥的作用最大，需要对其进行改进。物联网传感器产生了无数的数据，“挖掘者”的任务则是识别出这些数据之间的关联性，从中提取出有意义的见解，并且将它们存储起来以供进一步研究分析。

利用传统的方法进行数据分析时，系统需要获取过去的数据，专家会在数据处理过程中进行解释并给出相关报告。物联网和机器学习更多的是用于预测。从期望的结果出发，在各个符合标准的输入变量之间找到交互关系。当一种机器学习算法了解其最终目标时，它会“学习”物联网数据。这些过程对于获得理想的结果至关重要。

机器学习应用于物联网数据的另一个优点是能够对算法进行自动改进。随着数据量的增加，智能系统的预测精确率会逐步提高。通过这种方式，企业可以在没有实际“思考”的情况下做出更加合理的决策。智能系统可以解决诸多方面的问题，小至机器安全或降低功率，大到增加个性化商品和服务的供应。

人工智能在物联网中的应用示例

下面这些例子中，有的已经成功降低了成本，有的通过将人工智能应用于物联网创造了良好的用户体验，有的则是在企业中利用人工智能开创出了新的业务模式。

工业物联网

物联网在工业中的广泛应用带来了大量的数据。利用人工智能算法对已收集到的数据进行处理，企业所有者可以发现项目中存在的潜在风险，防患于未然的同时适当对其它案例做出调整。系统已逐渐学会如何识别对机器操作有影响的外部因素和内部因素。通过对优化资源和提高工业安全性，整个生产过程得以简化。

预测性维护是人工智能应用于工业物联网中最大的闪光点。预测性维护和透视维修意味着由机器学习算法驱动的系统可以预测工厂车间的维护需求。最重要的是，人工智能可以帮助创建具有自我修复和自校准能力的物联网设备，如传感器、电感器或发射器。人工智能用于工业物联网最大优势在于降低了维护成本和减少了停机时间。

医疗保健

医疗行业同样会产生大量的数据。多年来，用于医疗设备、医疗保健移动应用程序、健身房追踪器以及数字医疗记录的传感器设备一直在生成和收集使用者数据。人工智能结合物联网能够进行疾病预测、给出预防建议并能提供药物管理。在医疗保健及疾病防控等方面，患者和医院受益颇多。

智能家居

目前，冰箱和智能手表“通信”还只是一个不大成熟的想法。即便如此，市面上仍有“智能”真空吸尘器以及“智能”门铃等智能家居设备。根据IDC最新数据显示，到2020年，消费者将在智能家居生态系统中投入高达630亿美元的投资。

人工智能的应用意味着智能家居的自动化程度将会更高。将众多设备连接起来是想让人们生活得更加轻松。最重要的是，人工智能可以让家居生活变得更加愉悦。人工智能系统可以“学习”你的情绪和喜好，同时还能分析你与家庭成员之间的交互。凭借这些知识，整套系统可以自动调节室内温度、改变光线强弱、播放你喜欢的音乐以及根据天气情况开启或关闭窗户。当传感器发出信号表示土壤干燥时，智能家居系统还能自动对植物浇水，当然，它们还可以在你设定的时间里开启房间清扫工作。

结语

物联网企业结合人工智能和机器学习技术是一次巨大的飞跃。尽管将人工智能应用于物联网中，其安全性问题仍存在较大争议，但这些具有颠覆性意义的技术组合已经初试成功。通过提前设想应对措施，企业可以更容易的实现设定目标。但也是这样，智能系统分析、预测及自适应能力也要求的越来越高。