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)的使用正在激增，到今年年底，預計將有多達500億個互聯(lián)設備。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。
為了說明其潛力，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?qū)崟r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(zhì)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(zhì)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
人工智能和物聯(lián)網(wǎng)——5個不斷發(fā)展的用例
根據(jù)Gartner的調(diào)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?qū)惭b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?；顒幽Ｊ降木W(wǎng)絡攻擊，并確定異?；顒拥陌l(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?nèi)魏沃卮蟮慕】凳录＝Y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。
簡而言之，從財富500強到初創(chuàng)企業(yè)，各個行業(yè)對日益智能化的物聯(lián)網(wǎng)的需求都將繼續(xù)增長。利用人工智能增強物聯(lián)網(wǎng)有可能打開創(chuàng)造新產(chǎn)品的機會。機器學習、自然語言處理(NLP)和其他破壞性技術鼓勵企業(yè)間的交互加速。
人工智能物聯(lián)網(wǎng)將繼續(xù)推動數(shù)據(jù)處理和智能業(yè)務的發(fā)展，并將在未來幾年中繼續(xù)發(fā)揮作用。
京公網(wǎng)安備 11010502049343號