隨著廉價感測器和低成本網路連線的出現，物聯網裝置的數量正在激增——截至2018年，全球聯網裝置超過170億臺，其中“物聯網”裝置就超過了70億臺。但是，建立可靠的、安全的、具有遠端控制和升級以及具有成本效益的裝置仍是一個極為複雜的問題......

在最近的AI Today中，微軟的Rashmi Misra分享了人工智慧和物聯網是如何結合在一起的，以提供更大的可視性以及實現對連線到網際網路上的各種裝置和感測器的控制。在微軟，拉希米負責一個構建物聯網和人工智慧(AI)解決方案的團隊，她還有各種合作伙伴，比如裝置製造商、應用程式開發商、系統整合商，以及其他想要在物聯網領域發揮關鍵作用的垂直方向的合作伙伴。她的微軟團隊專注於從物聯網裝置生成的資料中獲取深入的見解和知識，並簡化資料的訪問和報告流程。

物聯網正在改變商業模式，幫助企業從簡單地生產產品和服務，轉向為客戶提供滿意結果的企業。透過影響企業的業務模型，物聯網裝置和感測器與機器學習的結合建立了一個協作的、相互連線的新世界。物聯網和人工智慧的結合正在改變許多行業以及企業與客戶之間的關係。企業現在可以透過物聯網收集資料並將其轉化為有用和有價值的資訊。

當一個企業開始數字化轉型時，物聯網和人工智慧的結合可能會在其行業內引發爭議。企業是否使用物聯網和AI進行客戶交流，實現會話代理，定製使用者體驗，分析或最佳化生產力，透過物聯網和AI，企業能夠動態洞察每一塊資料，從觸控客戶的實際需求，到企業員工，再到供應商和合作夥伴以及與之互動的整個系統的各個方面。物聯網裝置不僅僅是將業務流程模擬到軟體中，而且為系統提供了一個與現實世界的實際介面。在任何可以放置感測器或裝置的地方進行測量、互動或分析，物聯網裝置還支援連線人工智慧的雲平臺，以獲得大量的價值資訊。

人工智慧幫助理解物聯網資料

當今企業在人工智慧和物聯網方面面臨的共同挑戰是物聯網資料的應用、可訪問性和分析。如果您有來自各種來源的資料池，您可以使用這些資料進行一些統計分析。但是，如果你想在預測未來事件中採取積極主動的行動，一個企業需要學習如何辨別這種資料和分析過程。

物聯網資料的數量是巨大的，特別是在那些已經將感測器部署到單個單元級別的企業中。大量不斷變化的資料很難用傳統的商業智慧和分析工具來管理。這就是AI介入的地方。透過使用無監督學習和聚類方法，機器學習系統可以自動識別資料中的正常和異常模式，並在偏離正常範圍時發出警報，而不需要人工操作人員的干預。同樣，這些支援人工智慧的物聯網系統可以自動顯示相關的建議，而這些建議可能在海量資料中是人為看不到的。

企業正在以多種不同的方式實施支援人工智慧的物聯網系統。有關解決方案公司開始提供打包好的程式碼和模板，其中包括針對特定應用領域(如航運和物流、製造、能源、環境、建築和設施運營)的測試模型。其他公司正在建立客戶解決方案，構建和培訓自己的模型，利用雲供應商的外部CPU能力。一些解決方案將人工智慧功能整合在預置解決方案或基於雲的產品中，而另一些解決方案則旨在分散人工智慧功能，將機器學習模型推向邊緣，以保持資料接近裝置並提高效能。有許多方法可以實現這種AI技術，而挑戰在於如何應用它並適當地訪問它。

今天，我們看到人工智慧和物聯網的大規模增長。這些技術結合在一起可以實現下一個級別的自動化和生產力，同時降低成本。隨著消費者、企業和政府開始在各種環境中部署物聯網，我們的世界將發生巨大變化。它已經迅速地改變了從零售到供應鏈再到醫療保健的一切。透過智慧能源解決方案，人工智慧的物聯網正在改變能源行業。在智慧能源解決方案中，一個城市或城鎮希望透過安裝太陽能電池板的房屋來建立一個非本地化的電力交易。Rashmi分享了一個物聯網如何改變供應鏈和物流的例子。在那個例子中，牛奶很容易受到溫度變化的影響。如果你生產的牛奶從一個地方運輸到另一個地方，你可以使用物聯網來跟蹤牛奶運輸過程中的每一個環節。透過更多的智慧裝置，無論是私營企業還是公共部門都將產生巨大的影響。

物聯網裝置的普及正使未來成為一個緊密相連、即時獲取資訊的世界。現在需要人工智慧來管理所有這些裝置，並理解這些裝置返回的資料。從某種程度上講，人工智慧和物聯網是互利共生的，並將繼續保持相互交織的關係向前發展。

根據IoT Analytics（物聯網分析），截至2018年，全球聯網裝置超過170億臺，其中“物聯網”裝置超過70億臺。物聯網是各種感測器、裝置和其他技術的集合，這些感測器、裝置和技術並不像手機或電腦那樣直接與消費者互動。相反，物聯網裝置幫助提供資訊、控制和分析，將一個硬體裝置的世界相互連線起來，並連線到更大的網際網路。隨著廉價感測器和低成本網路連線的出現，物聯網裝置的數量正在激增。

2019年4月2日，漢諾威下薩克森州：漢諾威博覽會上的Fischertechnik展臺上有一個學習工廠，並透過傳送帶進行產品分類(GETTY IMAGES)。

企業將被這些裝置產生的海量資料所淹沒，他們希望人工智慧來幫助管理這些裝置，並從這些大量的資料中獲得更多的見地和智慧。然而，從這些系統中管理和提取有價值的資訊比我們預期的要困難得多。物聯網涉及很多因素和子元件，如連線性、安全性、資料儲存、系統整合、裝置硬體、應用程式開發，甚至網路等。另外，物聯網的複雜性與功能的規模有關。通常情況下，構建支援智慧裝置訪問的感測器很容易，但是建立可靠的、安全的、具有遠端控制和升級以及具有成本效益的裝置則是一個複雜得多的問題。

人工智慧如何改變物聯網？

在最近的AI Today中，微軟的Rashmi Misra分享了人工智慧和物聯網是如何結合在一起的，以提供更大的可視性以及實現對連線到網際網路上的各種裝置和感測器的控制。在微軟，拉希米負責一個構建物聯網和人工智慧(AI)解決方案的團隊，她還有各種合作伙伴，比如裝置製造商、應用程式開發商、系統整合商，以及其他想要在物聯網領域發揮關鍵作用的垂直方向的合作伙伴。她的微軟團隊專注於從物聯網裝置生成的資料中獲取深入的見解和知識，並簡化資料的訪問和報告流程。

物聯網正在改變商業模式，幫助企業從簡單地生產產品和服務，轉向為客戶提供滿意結果的企業。透過影響企業的業務模型，物聯網裝置和感測器與機器學習的結合建立了一個協作的、相互連線的新世界。物聯網和人工智慧的結合正在改變許多行業以及企業與客戶之間的關係。企業現在可以透過物聯網收集資料並將其轉化為有用和有價值的資訊。

當一個企業開始數字化轉型時，物聯網和人工智慧的結合可能會在其行業內引發爭議。企業是否使用物聯網和AI進行客戶交流，實現會話代理，定製使用者體驗，分析或最佳化生產力，透過物聯網和AI，企業能夠動態洞察每一塊資料，從觸控客戶的實際需求，到企業員工，再到供應商和合作夥伴以及與之互動的整個系統的各個方面。物聯網裝置不僅僅是將業務流程模擬到軟體中，而且為系統提供了一個與現實世界的實際介面。在任何可以放置感測器或裝置的地方進行測量、互動或分析，物聯網裝置還支援連線人工智慧的雲平臺，以獲得大量的價值資訊。

人工智慧和物聯網沒有從屬關係，既不相互依存，又不完全獨立。

本質上人工智慧是在探索智慧的產生。細想，人之所以成為高等生物，只因為人在所謂的進化過程從突然產生了智慧。這或許是進化論最難讓人信服的原因。為何單單隻有人類進化出了智慧之能？或許神創論更能巧妙而沒有違和感的解釋。

我認為，人工智慧或許是人類開啟滅絕之路的快速解決方案，它改變的不是物聯網，而是整個社會體系。

當一個機器人有了智慧，它會早一步殺死那個想拔它插線電源的人。

首先，中國政府工作報告對物聯網的定義是：透過資訊感測裝置，按照約定的協議，把任何問題以及網際網路連線起來，進行資訊互動和通訊，以實現智慧識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路，他是在網際網路基礎上延伸和擴充套件的網路。

其次，人工智慧（簡稱AI）是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，簡單而言之是機器透過資料學習，模擬人的思維做事。

最後，在物聯網體系架構的應用層，可以幫助應用層功能很好的實現，大致如下：

l在企業現代化管理中，物聯網和人工智慧的結合最佳化企業與企業之間的關係，可以透過物聯網收集資料，AI將其轉化為有用和有價值的資訊。

l物聯網裝置支援連線人工智慧的雲平臺，以獲得大量的價值資訊。l人工智慧助力物聯網大資料分析，物聯網大資料的數量級巨大、實時要求高，實際應用中大量資料很難用傳統方式管理。AI可透過不需要人工操作人員的干預的無監督學習和聚類方法，機器學習系統可以自動識別資料中的正常和異常模式。人工智慧為物聯網提供強有力的資料擴充套件人工智慧讓物聯網更加智慧化人工智慧有助於物聯網提高運營效率

人工智慧與物聯網的結合能夠很好地改善當前的商業生態環境，物聯網的未來包含人工智慧，物聯網及人工智慧的強大結合將帶給社會巨大的改變。

人工智慧如何改變物聯網，物聯網又如何體現人工智慧的威力？兩者應該是相互促進發展的關係。

物聯網萬物互聯的海量資料，如何精確、快速處理，需要靠人工智慧做到正確的辨識、發現異常、預測未來。物聯網的海量資料，也將是人工智慧訓練，演算法最佳化的資料來源。海量的資料應用，促進人工智慧的進化。人工智慧結合物聯網（AIoT）是未來的發展趨勢，而這種趨勢，也將影響到各行各業，甚至會進行產業顛覆。當AI遇上IoT，開啟了智慧物聯無限大的想象空間，也開啟了人工智慧在應用層面更多的可能性。

AI、IoT“一體化”後，“人工智慧”逐漸向“應用智慧”發展。以智慧城市為例，對於一個城市來說，AIoT在交通、環保、安防方面更是有最直接的應用場景，既有大量的基礎資料存在，也存在著巨大的剛需。

人工智慧可以最大化物聯網帶來的價值，而物聯網能為人工智慧進化提供所需的資料流。兩者相輔相成，相互促進，才能同時實現人工智慧和物聯網的利益及優勢。