人工智能物联网AIoT应用场景有哪些
人工智能的应用场景
人工智能物联网AIoT在各行各业甚至我们日常生活中都被广泛应用：
智慧家居与智慧建筑建筑周围安装有物联网传感器，它可以监测人员的活动，调节温度和照明，从而最大限度地提高能源效率。AIoT也能通过面部识别技术控制进入大楼。与摄像头和AI相连接的组合能够对数据库中的人脸进行实时分析，从而决定应该允许谁进入大楼。对所有未知的人或异常活动进行记录，并向中心中心中心发出警报以做出决策。
智慧产业AIoT将加速基于任务的机器人在制造领域的应用，数字化技术将广泛用于产品设计、开发和生产。另外，AIoT可以帮助企业监测他们的卡车、船只或油轮车队，并识别不安全的驾驶员行为或需要保养的车辆。AIoT可在运输过程中帮助维持关键供应的冷链系统，如对温度非常敏感的药品等。
智能零售业AIoT可以以多种方式为零售业提供价值。利用AIoT，商家无需人工干预就能更严密地监控供应和需求，并据此补充库存，从而节省成本。利用AI分析结合追踪顾客的摄像机系统，商店可以收集关于顾客性别和产品质量偏差的信息，从而为其定制产品推荐。智能化摄像机可以帮助简化付款流程，并最小化等待时间。由AIoT控制的自动机器人可以运送货物。
智能城市AIoT可以帮助监测飞越城市的无人机的流量，并为其提供交通数据。人工智能可以分析收集到的数据，并通过调整红绿灯的车速限值和时间来减少拥堵。本系统还能快速、有效地检测和响应事故。
另外，有洪水问题的城市可以在雨水渠上安装传感器，收集数据进行分析，从而排出洪水，预防洪水。智能化电网能够主动管理电网能量不平衡，防止停电蔓延。AIoT最受关注的智能城市当然是自动驾驶汽车。电动车上可以安装很多传感器来管理车队，以优化使用，最大限度地减少事故和提高燃料效率。
明智的安全作为行业刚需的安防，是AI落地的首要场景，成为AI的必争之地。
人工智能已渗透到产业的各个方面，以安防为例，视频监控与AI、大数据、云计算、边缘计算等技术的结合越来越紧密。基于AI+视频的TSINGSEE青犀视频聚焦AI+视频新生态，实现了基于AI智能分析的EasyCVR可视化视频监控，基于AI+视频智能分析、大数据等技术的视频监控系统，可帮助城市、交通、安保、医疗、教育等多个场景实现可视感知。
通过EasyCVR将视频变成更有价值的信息，结合大数据、云计算技术，可以形成一个庞大的资源信息库，为产业发展提供强有力的信息支撑和辅助决策支持。
智慧医疗人工智能能帮助人们积极应对慢性疾病，并将昂贵的住院费用降到最低。举例来说，通过可穿戴设备收集病人数据进行分析，医生可以远程、实时监控病人的生命体征和血糖水平。AI辅助诊断也可以减少医生的工作量，缩短获得医疗建议所需的时间。最终，可以使用AR/VR和跨现实技术对虚拟病人进行培训，帮助他们恢复健康。
天气变化人类面临的最大挑战可能是气候变化。因此，AIoT可以被用来使农业和可再生能源更加智能化。农场主可以使用无人驾驶飞机调查他们的作物，确定是干旱还是水淹。自动供水技术能够帮助相应的调节水系统。AIoT也可以用来监测天气和识别疾病的爆发。而AIoT则可以用来管理可再生能源设施。比如，通过监测风轮机或太阳能发电场的风速、温度和湿度，企业就能减少灾难性损害或人员伤亡。
AIOT：人工智能和物联网急需融合
AIoT是一种改变游戏规则的融合，具有为人工智能和物联网行业创造巨大价值的潜力。人工智能通过集成、信号和数据共享为物联网增加价值。通过集成、信号和数据交换，AI提高了物联网的价值，而物联网通过提供连接、信号和数据共享提高了人工智能的价值。AIoT可以帮助公司从物联网生成的信息中创造更多的价值，从而改善他们的运营和服务。人工智能是一种计算方法，可以大幅提高物联网设备的能力，允许它们使用大数据进行分析、学习和决策，而不需要人工干预。AIoT的核心原则人工智能可以在AIoT设备的基础设施组件中找到，如程序和芯片组。物联网网络用于将所有这些部件连接在一起。然后利用API来确保任何硬件、软件或平台组件可以相互交互和通信，而不需要用户干预。物联网设备收集数据，然后人工智能对其进行分析，以提供洞察力并在运行时提高效率和生产。数据学习是人工智能提取洞察力的方法之一。分析也可以在边缘进行，这意味着物联网数据可以尽快处理，最大限度地减少带宽使用，避免潜在的数据分析延迟。物联网物联网指的是所有东西都通过互联网连接起来的概念。这包括一个由带有传感器、软件和其他技术的物体和设备组成的网络，这些技术可以通过互联网与其他设备进行通信和交换数据。智能锁、相机、手机、医疗设备和其他小工具只是物联网的一部分。目前，市场上大约有300亿台物联网设备，预计到2025年，这一数字将上升到750亿台左右。这些东西具有重要的社会功能，当与人工智能结合时，它们将继续发挥更大的作用。人工智能AIoT的另一半是人工智能。人工智能涉及使用计算机来执行以前只能由人完成的任务。这意味着使用算法对数据进行分类、分析和预测。它还包括对信息做出反应，从新数据中学习，以及随着时间的推移而改进。机器学习、深度学习和自然语言处理是最重要的人工智能技术。聊天机器人、人脸识别、身份识别、自动校正、数字助手和搜索推荐只是人类如何经常使用人工智能的几个例子。AIOT怎么用在许多行业中都有一些人工智能应用的例子。许多商业办公大楼应用传感器技术来帮助他们节省能源和电力费用。这些传感器可以判断是否有人在场，并相应地调整温度和照明水平。在商业世界，传感器和智能摄像头可能有助于办公室的安全。智能摄像头可以根据实时数据和图片识别员工，只允许授权人员进入大楼。零售业也看到了AIoT的优势。智能安全摄像头可以防止和阻止入店行窃。这些摄像头可以识别人脸，追踪惯犯，就像办公楼一样。AIoT用于自动驾驶汽车。AIoT结合了车内和车外的雷达传感器、GPS和摄像头，以获取驾驶条件、障碍和其他车辆的运行情况的信息。然后，人工智能算法可以利用从传感器获得的数据进行判断。随着越来越多的人涌向城市并生活在城市地区，智慧城市正变得越来越受欢迎。正因为如此，智慧城市变得越来越时尚。随着越来越多的人居住在城市，交通已成为一个主要问题。基于实时数据的交通监控和警报有助于减少拥堵。传感器可能被放置在阻塞点，以检测交通流量。然后，人工智能可以根据情况，使用所提供的信息来决定，如重定向交通，改变速度限制，或改变信号灯。AIOT的好处AIoT将给企业带来的切实好处可能因应用场景而异，也可能因技术部署的设置而异。然而，可以讨论AIoT部署对机构的一些广泛好处。资产和员工的实时监控至关重要，特别是在设备故障可能代价高昂甚至致命的行业。这可以持续监督所有资产，包括设备、模块和人员，以及能够在事情没有按计划进行时采取适当的行动。AIoT的无缝预测维护是其最大的优势之一。例如，智能工厂中的机器将能够识别何时需要自行维修，从而在灾难发生前被召回。机器意外故障带来的昂贵麻烦可能很快就会成为历史。AIoT通过增加更多连接设备和优化当前流程来提高物联网生态系统中的系统可扩展性。数据收集过程变得非常精确，因为用户只接收相关数据。公司使用预测分析来预测潜在的风险，并通过预见性的行动来保护自己。在设备故障、网络攻击或工作场所事故等可能发生的事件之前，可以使用快速反应程序来防范可能发生的事件。物联网中的人工智能可以从数据中识别模式，从而提供可能被忽视的见解。预测和预防分析可以用来检测故障机械或痛点，这将提高效率和员工的幸福感。工业自动化系统在人工智能自动化后可以成为主动的而不是被动的。虽然每个人都明白消费者行为不断变化的本质，以及始终如一地提供出色的客户服务是多么困难，但没有人知道AIoT能做什么。AIoT通过提供额外的数据点来提供帮助，使分析师能够更全面地了解客户的需求和行为。AIoT的潜力巨大。从确定什么东西能卖出去，到未能理解严格的市场需求，这样的研究为公司提供了有用的见解，导致了显著的收入增长。人工智能技术助力食品安全智慧监管
原标题：明略新行动――食品安全AI化“人工智能技术迭代定会在食品安全的前提下发现并解决问题，实现行业的智慧监管及管理。”明略科技CEO助理兼数字卫生业务负责人鲁邹尧在第十一届中国食品安全论坛分论坛上发言说到。
近日印发的《中共中央国务院关于深化改革加强食品安全工作的意见》（以下简称《意见》）中提出，推进“互联网+食品”监管。建立基于大数据分析的食品安全信息平台，推进大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等技术在食品安全监管领域的应用，实施智慧监管，逐步实现食品安全违法犯罪线索网上排查汇聚和案件网上移送、网上受理、网上监督，提升监管工作信息化水平。《意见》同时也提出加大科技支撑力度。将食品安全纳入国家科技计划，加强食品安全领域的科技创新，引导食品企业加大科研投入，完善科技成果转化应用机制。完善食品安全事件预警监测、组织指挥、应急保障、信息报告制度和工作体系，提升应急响应、现场处置、医疗救治能力。加强舆情监测，建立重大舆情收集、分析研判和快速响应机制。
食品安全与科技之间的关系也因此变得更加紧密。对此，鲁邹尧表示，人工智能技术的加入可提升从食品源头延伸至成品的安全保障，不仅可以帮助政府提高监管效率，同时也能帮助企业落实食品安全主体责任。
人工智能时代的汹涌浪潮正改变着越来越多的行业轨迹。为什么一家企业级人工智能产品与服务平台会进入食品安全行业？鲁邹尧谈到：“明略科技是一家以新一代人工智能技术落地为方向的企业。通过多模态人工智能和大数据技术，实现具有分析决策能力的人工智能应用。由于服务企业众多，行业分散，在探究新兴业务时发现零售与大连接是未来将保持持续增长的新领域，为此明略组建了新服务事业群，现阶段重点聚焦在餐饮和零售板块。”
鲁邹尧介绍道：“新服务事业群采用明略‘HAO’智能体系，来进行前端数据采集、打通感知、认知技术，运用知识图谱逻辑，综合机器人的视觉/听觉等终端设备，以及服务员工的能力，更好对传统服务业进行改造升级。”
明略科技创始人兼CEO吴明辉曾提到，十多年来每天和数据打交道，大数据分析及人工智能的相关应用商业模式已经纯熟于胸，以前做大数据平台搭建，后来做人工智能应用，而在更多的细分领域里，明略已经在做“感知-认知-行动”闭环的人工智能解决方案。而不断变革的技术也带来新数据的产生，从而带给各行各业商业模式的迭代。食品行业更是在迭代与摸索中探寻的新方向。
“半年来，越来越多的企业开始重视人工智能在自身行业中的应用，食品安全行业更是作为国家重点领域再次提升高度。‘明快安’多模态智慧食安平台也就是在这样的环境下诞生，力图运用大数据+AI赋能食品安全，用数据治理食品安全，用科技助力食品卫生。”鲁邹尧谈到。
市场监督管理总局在2018年4月印发的《餐饮服务明厨亮灶工作指导意见》中提到：明厨亮灶，是指餐饮服务提供者采用透明、视频等方式，向社会公众展示餐饮服务相关过程的一种形式。国家市场监督管理总局相关负责人也表示，2019年，我国餐饮行业明厨亮灶推广要达到30%以上。
但由于不同地域的环境特殊性，“明厨亮灶”的推广仍存在很大难度。鲁邹尧表示：“‘明厨亮灶’是食品安全的第一道闸门，而明略正在做的可以看做‘明厨亮灶3.0’，结合视频厨房等新形势打造了事前、事中、事后三道防线。”他具体解释道：“明快安是一款综合立体地解决食品安全问题的应用级系统，能自动辨识并发现后厨的食品安全风险点，7x24小时监管食品加工过程，预防不可预估的食安风险，并针对食安风险提供解决闭环，从而提高监管效率，降低合规成本。同时它也是一款全天候360°的智能监管系统，具备明厨亮灶基础能力的同时，还可应用于后厨人员管理和环境管理。运用人员合规性智能识算法别和卫生环境合规性智能识别算法，能有效监管后厨人员的穿戴与操作规范，食品存储条件与环境消毒卫生等食品安全核心场景。”
为了保证餐品的品质，事前的溯源便显得尤为重要，为此，鲁邹尧提到：“目前国内的冷链物流比某些低，中国只有7%，而国外可以达到80%，差别很大。为了提升冷链效率，通过大数据与人工智能算法，进行自动配载与路线优化，在通过测试后在物流成本上压缩了一大截。同时食品溯源信息及数字化后可以有效提升监管。”
吴明辉曾在采访中诙谐地提到：现在明略科技做的事很有趣，在利用AI抓老鼠。鲁邹尧说：“在‘明快安’的系统中通过有效识别老鼠行为轨迹并提供针对性的专业解决方案，帮餐厅解决后顾之忧。通过与某大型PCO公司合作，在其持续服务的中式餐厅中进行专业对比，使用明快安可以使其消杀治理的效率提升3倍。”为了让食品安全形成完整链条，明略也利用自身优势打造事后的舆情监测机制，提升食品安全后端的保障。
吴明辉曾说，一个餐饮机构一年花1万去整顿后厨的卫生安全，中国有800万家餐饮企业，如果所有餐厅都按照国家的食品安全要求去做，全中国这一块就有800亿的市场，这是一个巨大的市场。根据数据显示，2019年中国同步餐饮企业数量只占1%，营业额占比为7%，但承载的监管压力达到了23%，为了让餐饮行业在同一个起跑线起跑，让更多的企业可以有更加公平的竞争环境，明略正在努力推进‘明快安’的大规模项目落地。
人工智能目前发展最好的当属计算机视觉及听觉，业内已经有大批企业正猛攻这两个方向，而明略除皆有布局外，将知识图谱的概念深化并且放大，利用数据分析下的理解和关联打造了完整的系统级应用，在硬件技术已经成熟的当下利用优势打造属于自己的纵深地带，这或许会创造更大的社会价值。
据悉，目前，明快安已拥有多业态解决方案，定制服务了多家连锁企业，覆盖连锁餐企、食品加工厂、酒店、购物中心等客户，实现食品安全全业态覆盖。未来，明略科技也将在更多服务领域内建立细分市场的系统级应用，力图通过人工智能与数据的结合打造科技赋能的生态服务环境。（郑伟）
(责编：实习生1、张希)物联网与人工智能之间的区别与联系
物联网虽和软件工程一样，是新兴的产业，但它并不是独立存在的。
相反，它和大数据，人工智能，云计算有着密不可分的联系，今天主要讲讲它和人工智能的区别与联系。
区别一、什么是物联网?1，物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，
以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。
广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
二、什么是人工智能?人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
联系人工智能为物联网提供强有力的数据扩展
物联网可以说成是互联设备间数据的收集及共享，而人工智能将是将数据提取出来后做出分析和总结，促使互联设备间更好的携同工作
人工智能让物联网更加智能化
在物联网应用中，人工智能技术在某种程度上可以帮助互联设备应对突**况。当设备检测到异常情况时，人工智能技术会为它做出如何采取措施的进一步选择，这样可以大大提高了处理突发事件的准确度。
人工智能有助于物联网提高运营效率
人工智能通过分析、总结数据信息，从而解读企业服务生产的发展趋势并对未来事件作出预测。例如，利用人工智能监测工厂设备零件的使用情况，从数据分析中发现可能出现问题的几率，并做出预警提醒，这样一来，会从很大程度上减少故障影响，提高运营效率。
未来趋势物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。物联网就是物物相连的互联网，
福布斯将物联网描述为连接任何具有开启和关闭功能的设备(和/或彼此)的概念。这就是说，只要设备具有开关，就可能将其配置为物联网的一部分。
想象“智能家居”设备，如智能锁，当它检测到你的手机在附近时，就自动解锁;或者在我们现在生活中很常见的在楼梯口我们都是使用感应的灯泡，当检测到有移动时，自动开灯。
经预测，两个主要领域的应用可能将成为物联网的焦点，即智能城市和智能家居。有简易
物联网的发展，并与其他产生大量数据的设备和系统相结合，正在加速让人工智能成为现实，让人们得以真正从海量信息中创造出意义和价值。
人工智能人工智能是计算机科学的一个分支，它是企图了解智能的实质，模拟人类做出反应的智能机器。近年来我们不仅看到了用于精密检测的机器视觉系统、用于装配作业的初级智能机器人系统和用于微型计算机的自然语言接口以及各种专家系统，还在智能家居、智能大楼、车用系统等设备中得到了广泛的应用。
而且医疗行业人工智能的发展还有很多。值得重点注意的有iCarbonX，旨在建立数字生活的生态系统，以实现个性化的健康管理系统，FlatironHealth，旨在通过组织化数据对付癌症，帮助肿瘤学家提高护理质量。
人工智能可以帮助发现人们看不到的微妙细节和图像变化。使用大数据集，帮助预防健康人群和处于慢性病危险中人群的健康恶化在重症监护病房，人工智能可以帮助确定急性发作的早期迹象，或是心脏骤停等急性发作。
在远程病人监护中，人工智能可以实现虚拟护理，包括虚拟护理助理等工作。
物联网与人工智能应用举两个生活化的例子来看目前物联网和人工智能的应用。
首先来看Google的无人车，它控制驾驶原理是通过车子四周安装的诸多传感器，持续不断地收集车辆本身以及四周的各种精确数据，由车内的处理器进行分析和运算，再根据计算结果来控制车子行驶，并将所收集到的数据传送到中央数据库，提供给所有的无人车，每台无人车能不断的从云端更新数据库，学习各种突发状况，进而做出最佳的反应动作。
另一个例子是日本SoftBank的智能机器人Pepper，它除了机器本身的传感器、语音识别之外，还搭载了EmotionEngine的情绪辨别系统
因此可以感知使用者的情绪并作出适合的举动，并借助此云端运算自行学习情绪能力
未来计划能够作为医疗照护人员、儿童保姆、老人照护或是商家店员等方面的运用。
总结人工智能与物联网并不是相互独立的，而是相辅相成，密不可分的。有点像软件和硬件的关系，
人工智能是软件，需要物联网作为载体。物联网是硬件，需要人工智能来驱动。
作者：睡不着的海
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：
ѧϰ推理感知
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。