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(cè)到外部信息時(shí)，將其替換為人和機(jī)器可以區(qū)分的信號(hào)，而它的AI可以幫助構(gòu)建智能機(jī)器，從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，從而在幾乎沒(méi)有人為干擾的情況下支持決策過(guò)程。

物聯(lián)網(wǎng)與AI結(jié)合，這種新技術(shù)浪潮可以帶來(lái)新的機(jī)遇，改變整個(gè)行業(yè)的運(yùn)營(yíng)方式。我們匯總了5個(gè)新興的人工智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。

自動(dòng)駕駛

自動(dòng)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(gè)很好的例子。自動(dòng)駕駛汽車（AV）裝有傳感器，需要不斷收集關(guān)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(dǎo)航系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)協(xié)商環(huán)境并執(zhí)行復(fù)雜的路徑規(guī)劃。

光學(xué)檢驗(yàn)

基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的質(zhì)量檢測(cè)是人工智能最大的應(yīng)用領(lǐng)域之一。自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)掃描工業(yè)機(jī)械的質(zhì)量缺陷，一旦它們被識(shí)別，半監(jiān)督ML算法模型將圖像分類為故障類別或預(yù)測(cè)計(jì)劃維護(hù)。

基于AI的物聯(lián)網(wǎng)解決方案為企業(yè)提供預(yù)測(cè)性維護(hù)應(yīng)用，以提前預(yù)測(cè)設(shè)備故障。

網(wǎng)絡(luò)安全

根據(jù)Gartner的調(diào)查，到2020年將有200億個(gè)IoT設(shè)備連接在一起。據(jù)Statista預(yù)測(cè)，到2030年，全球?qū)惭b約500億個(gè)IoT設(shè)備，從可穿戴設(shè)備到火車運(yùn)行的所有設(shè)備都將使用該設(shè)備。這種普遍性將使它們成為攻擊的誘人目標(biāo)。

作為對(duì)策，支持AI的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)可以檢測(cè)到網(wǎng)絡(luò)漏洞，保護(hù)有價(jià)值的數(shù)據(jù)并阻止AI系統(tǒng)可以了解正?；顒?dòng)模式的網(wǎng)絡(luò)攻擊，并確定異?；顒?dòng)的發(fā)生時(shí)間，從而減少發(fā)生頻率錯(cuò)誤警報(bào)，并可能顯示發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)攻擊。

主動(dòng)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(guān)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(shí)時(shí)更新給醫(yī)生和護(hù)理人員，以提醒他們?nèi)魏沃卮蟮慕】凳录?。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)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(wú)需進(jìn)行任何人工干預(yù)來(lái)維護(hù)記錄，并使醫(yī)務(wù)人員騰出更多精力來(lái)應(yīng)對(duì)諸如個(gè)人護(hù)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(guān)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(guò)去的效率中學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)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(guān)行人和行人的數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)節(jié)省多達(dá)80％的能源支出。AI功能以及機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法會(huì)解析從IoT傳感器生成的數(shù)據(jù)，以跟蹤實(shí)時(shí)能耗。
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