物联网(IoT)和人工智能(AI)之间是否存在很大的差异呢
我相信你已经听说过物联网(IoT)和人工智能(AI)。但是，你知道这两个概念之间有什么区别吗?或者，人们是不是认为物联网和人工智能代表折同样的事情，这两个词实际上是可以被交互使用的?
让我们先来谈谈人工智能。在英文中，人工智能(ArtificialIntelligence)简称AI，AI能根据大量的历史资料和实时观察(real-timeobservation)找出对于未来预测性的洞察(predictiveinsights)。由于同时分析过去的和实时的数据，AI能容易注意到有哪些资料属于例外，并做出合理、合适的推断，而数据对于人工智能的重要性也就不言而喻了。因此，若要使AI引擎变得更聪明、更强大，方法及过程其实就如同在种植物(或甚至像是养小孩!)。唯一的区别在于：AI需要的是持续的数据流入，而不是水，肥料和食物。对于人工智能来说，它可以处理和从中学习的数据越多，其预测的准确率也会越高。
谈了以上的内容，乍看之下，我们好像只需要人工智能就可以了。然而，物联网(IoT)其实肩负了一个至关重要的任务：资料收集。概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括：家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器(sensor)便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。
移动贝果(MoBagel)在IoT和AI的发展初期，便已经发现它们的庞大潜力。起初，我们向客户提供了仪表板，上面包含实时的信息，像是：冷气机的使用情况，或灯泡的每日用电量。然而，设备监控只是移动贝果解决方案中的一小部分而已。我们还有物联网人工智能引擎Decanter™，已经成功帮助我们的许多客户抓住重要的销售契机，并享受利润成长。透过Decanter™，我们用各式各样的方法来强化公司的营运绩效，例如：找出向消费者发送促销信息的最佳时机。
在了解了AI和IoT之间的关系以及相关的应用后，我们可以了解到其实不需要把人工智能(AI)和物联网(IoT)这两个概念完全区分开来。AI可以最大化IoT带来的价值，而IoT能为AI提供所需的数据流。只有它们被同时使用时，才能同时实现AI和IoT的利益及优势。
物联网+人工智能，未来大有可为
物联网在大数据、云计算和人工智能的推动下，已经有了一定的变化，主要体现在三个方面，其一是物联网平台；其二是数据分析；其三是应用。其中物联网平台涉及到云计算技术，数据分析涉及到大数据技术，而应用则主要指的是人工智能技术。人工智能目前处在物联网体系的最高层，不仅各大技术最终均指向了人工智能，同时人工智能也是能否发挥出物联网巨大价值的关键，可以说万物互联的背后必然要求万物智能。
物联网与人工智能的结合是二者发展的必然结果，物联网需要通过人工智能发挥出更大的作用，以便于把物联网的应用边界不断拓展，这也是产业互联网发展的核心诉求之一，而人工智能也同样需要物联网这个重要的平台来完成落地应用。随着人工智能和物联网的应用越来越广泛，有必要了解这两种技术如何协同工作，以使企业和普通人受益。
物联网设备产生大量数据，而人工智能和机器学习可以用来分析和跟踪这些数据。以这种方式将人工智能与物联网相结合，可以创造出“智能设备”，并在没有人为干预的情况下做出明智决策。物联网带来的可能性是无限的。
连网设备和传感器的快速扩展，使得
人工智能在物联网中的作用
你有没有想过我们周围的一切是如何变得如此聪明的?
这些小玩意是如何做出类似人类的决定的?
我们又是如何通过点击一个按钮来改变周围环境的?
所有这些奇迹的答案都在流行词物联网和人工智能当中，它们是当今最强大的技术，当它们混合在一起时，会导致出现更强大的技术，这些技术将具有改变周围世界的能力。
现在，在讨论物联网和人工智能如何帮助组织和人员以及将两者融合起来的必要性之前，我想向大家简要介绍一下人工智能和物联网作为两种不同的技术及其在当今世界的相关性，以便更好地理解。
物联网
你有没有想过智能空调是如何收集所有关于室外温度的数据并相应地调节室内温度的?
这个问题的答案就在于物联网这个术语，它是KevinAshton在1999年宝洁公司时提出的。
物联网是指连接到互联网上，能够收集和处理数据以做出明智决策的所有事物或设备。这些设备可以像我们家里的空调一样简单，也可以像可穿戴设备和智能汽车一样复杂。
物联网的重要性在于它可以帮助收集实时数据，而组织或人员则可以在此基础上做出更实际、更智能的决策，因为理论信息和知识从来都不足以进行有效的决策。因此，物联网的受欢迎程度正在呈指数级增长，这一事实可以从BusinessInsider所进行的一项调查中得到验证，该调查预测，到2027年，物联网设备将超过410亿台，而2019年还仅为80亿台。
人工智能
人工智能，也称为机器智能，是指在类似人类智能的机器中模拟智能的过程，从而使得机器能够像人类一样思考和行动。
人工智能的三个主要阶段是：
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这些阶段都将利用人工智能算法，这些算法旨在帮助机器通过使用实时数据来做出智能决策，然后相应地采取行动。
人工智能的一个例子是自动驾驶汽车，它有能力像人类一样做出决定，如是否右转或左转，是否停车，检测交通，调整速度等。
融合人工智能和物联网的力量
在分别理解了物联网和人工智能的力量之后，我们现在可以进一步了解人工智能和物联网融合的必要性了。当人工智能与物联网相结合时，我们就得到了一种叫做人工智能物联网(AIoT)的东西。
将人工智能与物联网相结合的主要原因是，虽然物联网设备的目的是收集所有数据并将其传输到通常的云端或任何其他空间，但在这些空间中，人工智能，被认为是AIoT的大脑，将实际上最终做出决策或是模拟机器的行动或响应。
为了更好更深入地进行理解，我们可以再次考虑我们上面所讨论的智能空调的例子。智能空调内装有传感器，传感器实际上是负责检测室外的温度的。但是传感器只能收集数据，仅仅收集数据并不能达到智能设备的目的。正是与物联网设备相结合的人工智能组件实际上做出了智能决策。因此，空调中的人工智能组件最终将有助于调节室温。一家名为ASHARE的公司正在制造一种这样的AIoT空调。
为了更好地理解这些设备的决策过程，下面阐述了AIoT设备所遵循的步骤。
(1)数据收集
数据是通过安装在物联网设备中的传感器所收集的。这些传感器是实际设备的一部分，可以有多个传感器连接到一个设备上，以便收集不同类型的数据。
例如，一个设备可以有多个传感器，如照相机、全球定位系统、加速度计等，以便收集不同种类的数据。
(2)数据传输
由于数据量巨大，收集的数据通常会传输到云中进行存储。云存储有助于降低存储成本，因为组织不必花费巨资安装硬件来存储大量数据。
(3)数据处理
如果不进行处理，存储在云中的数据将毫无用处。处理数据包括了从云中提取相关数据、清理数据并使其不存在任何异常、转换为标准格式、然后应用算法来获取见解等各个阶段。
(4)数据预测
机器学习和深度学习算法是预测未来事件的关键。在建立相关模型后，就可以根据所获得的结果来进行预测。
(5)行动
在做出预测后，最后一步就是让机器根据所生成的见解来采取行动。
讨论的步骤清楚地描述了将物联网与人工智能相结合的相关性。前者有助于从不同的资源中收集数据，而后者则有助于设备从收集的数据中获得有意义的见解，并采取明智的行动。
因此，我们可以说，物联网的价值是在其分析和行动阶段所确定的，没有人工智能就没有意义。
将人工智能与物联网进行集成的好处
(1)改善客户体验
我们可以使用大量的AIoT设备来极大地改善客户体验，因为这些设备能够学习用户的偏好并进行相应的调整。
例如，智能家居中的恒温器能够在没有任何人为干预的情况下自行调节温度。
(2)互联智能
随着人工智能开始嵌入物联网，我们将可以体验到更多的“互联智能”，因为预测分析(会发生什么?)，规范性分析(应该做什么?)以及适应性分析(需要考虑哪些适当的行动?系统应如何适应新的变化?)，全部可以由单个设备来进行处理。
(3)降低计划外停机时间
在工业装置中，机器故障和停机是一个常见的问题，这种计划外的停机时间会花费大量的资金，因为运营可能会被突然停止。但是这个问题可以通过AIoT来得到解决，AIoT有助于持续监控所有的设备，并识别出最终有助于及时预测机器故障的模式。
德勤在一项调查中发现，在制造部门，机器的预测性维护有助于将设备可用性提高10-20%，并将整体维护成本降低5-10%。
(4)新的产品和服务
将人工智能嵌入物联网可以直接帮助创建出新的强大的产品和服务，这些产品和服务将具有收集和分析数据的能力，并可以根据情况来做出智能的、类似人类的决策。
例如，麻省理工学院人工实验室的3名成员开发的iRobotRoomba使用了物联网和人工智能技术来高效地清洁房间。这个机器人真空吸尘器有一套嵌入式传感器，可以帮助它检测路上的障碍物和地板上的所有污点。它可以通过记住房子的布局，使用最经济的运动方式来进行清洁。
(5)实时监控和操作
支持人工智能的物联网设备也有助于实施严格的监控活动。关于实时监控的一个例子是Google地图，当我们在选择路线时，它就会帮助我们。他们会监控实时交通，并向我们提供所有的信息，如到达某个地方的估计时间和合适的路线。
(6)增强的风险管理
大量将物联网与人工智能相结合的应用程序也可以用于帮助组织预测和管理各种风险和威胁，如员工安全、网络威胁、财务损失等。
AI嵌入式物联网设备的真实案例
(1)交通管理
交通是城市地区的一个现实问题，人们始终需要有效的交通管理来避免拥堵。如果交通管理必须由人类来完成，那么它可能就会很困难，因为这只会导致混乱。然而，AIoT是解决这个问题的一个聪明的解决方案。现在，使用无人机可以有效地管理实时交通，无人机可以监控大面积的区域并传输交通数据，然后使用人工智能来进行分析，以做出最终决策，如可以在没有人工干预的情况下调整交通信号灯。
这个系统的一个例子就是阿里云开发的产品ET城市大脑。该系统具有检测交通事故、违章停车的能力，并能根据需要来改变交通信号灯。
IJETSR还发表了一篇研究论文，解释了无人机可以如何使用人工智能来管理交通的工作原理以及交通管理无人机的未来。
(2)自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是嵌入了人工智能的物联网设备的另一个使用案例。特斯拉的自动驾驶汽车就是最好的例子。在安装的传感器和人工智能的帮助下，该车能够通过确定周围环境的状况来做出类似人类的决定。例如，他们可以通过确定最佳车速、天气和路况，来做出有效的决策。
(3)智能家居
物联网与人工智能的融合也导致了智能家居概念的出现。当智能家居通过物联网将所有设备连接了起来，这些设备就具有了在人工智能的帮助下做出智能决策的能力。智能家居通过赋予我们远程控制设备的能力，能够使我们的生活变得更加轻松。例如，我们可以预先决定打开电视的时间，或者在发生火灾时打电话给消防部门。即使我们不在家，也可以根据需要来打开或关闭电器。
(4)人体传感器
保持健康是当今人们所面临的一大挑战。由于工作繁忙，时不时地去看医生进行定期检查对很大一部分人来说也是困难的，但是这个问题也可以通过诸如健身跟踪器之类的可穿戴设备来解决，这些设备将有助于跟踪血糖水平、心跳、胆固醇水平等，从而有助于健康管理。
建筑公司也可以使用这些传感器来检测工人的姿势，以避免在工作时受到任何伤害。
国际创新技术与探索工程杂志(IJITEE)发表了一篇论文，解释了物联网与人工智能的结合将如何有助于姿势识别。
(5)制造业机器人
制造业也在制造过程中使用了机器人，这些机器人只不过是另一种形式的人工智能嵌入式物联网设备。它们将有助于通过节省加工时间和成本来提高制造工艺。
一个例子是眼镜制造商通过使用机器人来制造高精度的镜片。
(6)人脸识别
人脸识别器是AIoT的另一个重要用例。人脸识别对于犯罪调查部门，甚至是在办公室中为了考勤而检测员工面部的公司来说也变得很重要了。
目前使用人脸识别器的另一个有趣的领域是购物中心和其他公共场所，以检查人们是否佩戴了口罩，并相应地惩罚违规者。
(7)零售分析
管理零售店的员工是一项重要的任务，因为员工过多和过少都会导致运营效率的低下。然而，通过使用传感器和人工智能，就可以观察到进入商店的人及其在商店内的移动，以估计他们到达收银台所需的时间。然后就可以相应地增加或减少柜台人员，以减少结账时间并提高生产率。
捕获的数据也可以在将来用于确定高峰时间，并提前制定管理策略。
(8)智能建筑
物联网和人工智能的另一个交叉领域是智能办公楼。因此，不仅是住宅，整个建筑也可以安装AIoT，以提高运营效率和管理成本。例如，一些公司就在他们的建筑中安装了AIoT设备网络，这些设备可以检测人员的存在，并相应地调整温度，或者在没有人的情况下关闭设备，从而提高能效，并最终降低成本。
也可以有其他设备来帮助检测火灾或建筑物中可能发生的任何其他故障。
关键要点
物联网和人工智能的结合导致了一种非常强大的技术，即AIoT，这种技术可以通过为设备提供收集数据的能力，然后通过分析数据来做出类似人类的决策，从而有助于使生活变得更加轻松和智能。AIoT让人们可以在不需要物理干预的情况下，只需点击一个按钮，就可以控制家里的电器、汽车、健康等所有的一切，让人们的生活更加轻松。在机器人、智能建筑和其他员工可穿戴设备的帮助下，AIoT同样能够使企业变得高效和智能，从而实现利润的最大化和效率提高。它还拥有借助实时交通检测地图、交通管理系统、人脸识别器等技术来帮助和管理全球大量人员的能力。
AIoT：物联网与人工智能的完美结合
人们可以将工业物联网想象成企业的神经系统：它是一个传感器网络，可以从生产工厂的各个角落收集有价值的信息，并将其存储在数据库中以进行数据分析和利用。工业物联网对于测量和获取数据以做出明智的决定是必要的。但是接下来会发生什么?企业应该如何处理所有这些数据?人们通常了解根据可靠的信息才能做出正确的决策，虽然这听起来很简单，但实现该目标并不是那么容易。本文将超越物联网，重点关注数据以及如何通过物联网人工智能(AIoT)和数据分析来利用它。
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以下将专门讨论分析阶段，这个过程首先将数据转化为信息，然后转化为知识(有时也称为业务逻辑)。然而，最终不会偏离物联网的核心主题，因为没有大数据的物联网对人们来说毫无意义。
大数据和数据分析几十年来，特别是在20世纪10年代，人们目睹了数字技术大规模生成的数据(结构化和非结构化)的惊人泛滥。在工业世界的特殊情况下，充分利用大量信息对业务成功至关重要。
这种处理业务数据的需求催生了“大数据”、“数据科学”和“数据分析”等可互换的术语，人们可以将它们统称为用来检查设备网络捕获的数据所遵循的流程，目的是揭示模糊的趋势、模式或相关性。这样做的根本目标是使用新型知识改进业务。
因为它是最近创建的一个术语，所以对大数据有不同的定义。Gartner公司提供的其中一个术语概述了三个关键方面：数据量、数据种类和捕获速度。这些通常被称为3V，尽管其他定义对此进行了扩展，并将其变成了5V，增加了数据的真实性及其为业务带来的价值。
但是，对于什么是大数据和不合格的数据进行理论探讨并没有多大意义，因为由于数据收集设备无处不在，大数据分析和处理已经适用于大范围的工业世界。
物联网和大数据物联网和大数据如何相互关联?物联网连接的主要点通常是数据库。一般来说，物联网的工作在数据库中结束;换句话说，物联网的目标是以或多或少有序的方式将所有获取的数据转储到公共存储库中。大数据领域首先访问该存储库以操作获取的数据并获取所需的信息。
无论如何，将物联网的大数据分析可视化为一个工具箱是很有用的。根据人们想要从数据中获取的信息和知识的类型，将从数据中提取一种或另一种工具。许多这些工具以传统算法的形式出现，以及对这些算法的改进或改编，具有非常相似的统计和代数原理。
其回答是，现在可用的数据量比最初构想所述算法时要大得多，但更重要的是，当今机器的计算能力允许更大规模地使用这些技术，为旧方法提供新用途。
但是不要给人一种印象，“一切都已经被发明，当前的数据分析趋势没有带来任何新的东西。”事实上恰恰相反，数据生态系统非常广泛，近年来出现了重大创新。
其中增长最快的领域之一是人工智能，人工智能并不是新兴技术，因为早在1956年就诞生了这一术语。然而，人工智能是一个如此广泛的概念，其影响如此广泛，以至于它通常被认为是一门独立的学科。然而事实上，在某些方面，人工智能在大数据和数据分析中扮演着不可或缺的角色。而如今出现了AIoT的自然演变。
AIoT：物联网的人工智能数据量的指数级增长需要采用新的分析方法。在这种情况下，人工智能变得尤为重要。根据《福布斯》杂志的报道，主导科技行业的两大趋势是物联网(IoT)和人工智能。
物联网和人工智能是两种相互独立的技术，其相互影响很大。虽然物联网可以被认为是数字神经系统，但人工智能同样是一种先进的大脑，能够做出控制整个系统的决策。IBM公司表示，物联网的真正潜力只有通过引入AIoT才能实现。
但什么是人工智能，它与传统算法有何不同?
当机器模仿人类的认知功能时，人们通常会谈论人工智能。也就是说，它以与人类相同的方式解决问题，或者假设机器能够找到理解数据的新方法。人工智能的优势在于它能够生成新算法来解决复杂问题，而这是关键，因为其独立于程序员的输入。因此，人们可以将人工智能视为发明算法的算法，特别是机器学习(这是人工智能中预计增长潜力最大的部分)。
物联网人和人工智能的结合为人们带来了AIoT的概念，即能够自行做出决策、评估这些决策的结果，并随着时间不断改进的智能互联系统。
这种组合可以通过多种方式完成，在此强调其中的两种：
(1)一方面，可以继续将人工智能概念化为一个处理各种决策的集中式系统。在这种情况下指的是云平台中的一个系统，它集中接收所有遥测数据并相应地采取行动。这将被称为云人工智能(CloudAI)。
(2)另一方面，还必须谈论隐喻神经系统的一个非常重要的部分：反射。反射是神经系统做出的自主决定，无需将所有信息发送到中央处理器(大脑)。这些决定是在其外围做出的，靠近数据的来源。这称为边缘人工智能(EdgeAI)。
边缘人工智能和云人工智能的用例云人工智能提供了一个全面的分析过程，将整个系统考虑在内，而边缘人工智能则为人们提供了快速响应和自主权。但与人体一样，这两种反应方式并不相互排斥，实际上可以互补。
例如，给水控制系统可以在检测到泄漏时立即关闭阀门，同时向中央系统发送通知，中央系统可以在那里做出更高级别的决策，例如打开通过另一个回路引导水的替代阀门。
这种可能性是无限的，可以超越反应性维护的这个简化示例，复杂的系统能够预测可能发生的事件，从而实现预测性维护的可能性。
AIoT用于数据分析的另一个例子可以在智能电网中找到，在智能电网的边缘，通常有智能设备分析每个节点的电力流量，并在本地做出负载平衡决策，同时它将所有这些数据发送到云平台进行分析，以生成更全面的能源战略。宏观层面的分析将允许在区域层面做出负载平衡决策，甚至通过关闭水电站或启动购电流程来减少或增加电力生产。