現在，企業已經從強大的物聯網生態中有了很大收穫。據極智網瞭解，物聯網裝置銷量不斷重新整理紀錄，這些裝置產生的資料需要強大的儲存和分析能力。值得關注的是，當前正在崛起的人工智慧技術或許能給物聯網生態面臨的資料難題提供一劑良方。雖然機器學習是提高計算機人工智慧水平的一種重要方法，但是更重要的是物聯網將從中獲益。隨著物聯網的不斷髮展，以及聯網裝置的普及，物聯網行業就會面臨著創新的問題，而人工智慧能夠推動物聯網創新的發展，因為人工智慧透過機器學習能夠掌握強大的資料分析能力，能在人類的幫助下做出最佳決策。這意味著資料必須被及時分析，以保持企業和聯網裝置之間資訊流和反饋的持續性。為了有效地分析物聯網資料，企業正在轉向機器學習人工智慧，以發現實現物聯網承諾的模式和方法。人工智慧與物聯網融合利用人工智慧實時分析資料的聯網裝置正在崛起，而且受到消費者的歡迎。企業是物聯網潛力最大的賣家，遠超過消費者，而且企業對聯網裝置的熱情也很高。未來的人工智慧將著重開發自然語言能力，這有利於進一步展示物聯網的潛力。能與人直接互動的物聯網裝置將鼓勵人工智慧不斷創新，而人工智慧技術的發展反過來講進一步推動物聯網的發展。

物聯網的目標是什麼？不應該就是人工智慧嗎？

所以你說物聯網和人工智慧到底哪個更有前景？人工智慧是結果，物聯網是達到結果所要經歷的過程。5G之後，萬物互聯成為一個重要期待，所有的裝置，不只是手機接入到網際網路，開發出更多的聯網功能。站在當下這個角度，很多的創新你在如今是無法推測出來。比如如今有些冰箱就有線上點送的功能，你在冰箱螢幕上購物。但是這些功能有普及過程。所謂物聯網，就是透過將裝置接入網際網路，然後採集資料。透過資料去分析消費者行為，又或者形成機器自己的實時預判。最後就產生了人工智慧。

人工智慧的關鍵，演算法，並聯計算和資料。如今演算法並不神秘，並聯計算主要在於AI晶片，一個是邏輯式的，比如TPU，另一種是模仿大腦神經突觸的，比如NPU。這些晶片在不同領域越來越專業。剩下最最關鍵的，就是資料。

人工智慧發展，並不如我們所認為的那麼順利，雖然我們現在智慧音箱還是不錯的運用，人臉識別和無人駕駛也進行的順暢。但是總體上人工智慧沒有達到很多人的預期。所謂人工智慧不夠智慧。這源自於機器學習是透過資料中來，一方面資料量級不夠，另一方面資料總體變化較快。比如無人駕駛，如今成熟的方案是感測器+攝像頭+環境引數設定。就這樣，只能在固定區域內執行。也就是說你從北京市跨到上海市，可能就會出一些問題。

所以，物聯網和人工智慧的前景，從短期見效來看，一定是物聯網。這是個發展階段問題，如果在石器時代，你想要發展鐵器難度會很大，因為高爐熱量無法到達，你要一步一步來。技術進步有時候要更迭數代人。大多數時候我們都過於樂觀，比如上世紀60-70年代，由於登月，人類普遍認為我們2000年末能登陸火星，可是70年代登月之後，人類幾乎在這方面停滯了很多年。人工智慧也是，我們真正認識到人工智慧時代要來，實際上還是2015年的事，僅僅4年，對於技術來說是非常短暫的。

如今依然是一個數據積累階段，雲計算已經成熟，包括大量資料儲存的IDC，這是資料的基礎，未來的物聯網，是增加資料專案，比如我們收集家電的一些資料，收集工業生產的一些資料，實現更多的產品定製。而真正的人工智慧要成氣候，提高生產率，那還是個漫長的過程。

你是選擇可見的，還是選擇遠期的？對於年輕人，你可以將時間線拉長，對於中年人，我們應該靠攏我們看得見的那些創新。所以針對不同的人，其實依然是不同的選擇。

人工智慧的發展現狀處於成長期，由於相關人才的數量比較少，人工智慧的人才市場處於空缺，出現了供不應求的狀況。加之國家釋出相關政策促進人工智慧的發展；一些省份也比較重視人工智慧的發展