物聯網與人工智能的意義 人工智能在物聯網中面臨什么挑戰？

• 2018年9月26日 YangJinZhu來源：國匠智能升級 238 7
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  2018-2024年中國隱形眼鏡護理產品行業發展前景及投資風險預測分析報告

  隨著國內經濟的發展，隱形眼鏡護理產品市場發展面臨巨大機遇和挑戰。在市場競爭方面，隱形眼鏡護理產品企業數量越來越多，市場正面臨著供給與需求的不對稱，隱形眼鏡護理產品行業有進一步洗牌的...

世界各地的企業都在迅速利用物聯網( IoT )來創造新產品和服務，從而開辟新的商業機會并創造新的商業模式。 由此帶來的轉變開啟了一個新的時代，即企業如何運營并與客戶保持互動。然而，利用物聯網只是故事的一部分。

物聯網與人工智能的意義

物聯網被定義為由相互連接的物理對象、傳感器、致動器、虛擬對象、人員、服務、平臺和網絡組成的系統，它們具有單獨的標識符和獨立傳輸數據能力。物聯網應用例子包括智慧農業、智能家居、智能交通、遠程患者監控和無人駕駛汽車等。總之，物聯網是從環境中收集和交換信息的“物體”網絡。

人工智能是引擎或“大腦”，能夠根據物聯網收集的數據進行分析和決策。換句話說，物聯網收集數據，人工智能處理這些數據并使其有意義。

通過將人工智能的分析能力應用于物聯網數據收集，企業可以識別和理解收集來的所有數據，并做出更明智決策。這為消費者和企業帶來了各種好處，如主動干預、智能自動化和高度個性化體驗。它還使我們能夠找到連網設備更好協同工作的方法，并使這些系統更易于使用。

物聯網應用中的人工智

視覺大數據將允許計算機更深入地了解屏幕上的圖像，使用新的AI應用程序來理解圖像的背景。

認知系統將創建新的食譜，以吸引用戶的味覺，為每個人創建優化菜單，并自動適應當地配料。

較新的傳感器將允許計算機“收聽”收集有關用戶環境中的聲音信息。

連網和遠程操作，通過連網和智能的倉庫操作，工人將不再需要在倉庫內四處行走，來從貨架上揀貨來完成訂單。相反，貨架在小機器人平臺的引導下，可以在過道上快速移動，將正確的庫存運送到正確的地點，避免沿途碰撞。訂單交付更快、更安全、更高效。

物聯網數據還可顯示

1、幫助城市預測事故和犯罪的數據

2、讓醫生實時了解心臟起搏器或生物芯片的數據

3、通過對設備和機器進行預測性維護來優化各行業生產力的數據

4、使用連網設備創建真正智能家居的數據

5、提供自動駕駛汽車之間關鍵通信的數據

人類根本無法用傳統方法審查和理解所有這些數據，即使它們減少了數據樣本量。最大問題是如何分析所有這些設備產生的大量性能數據和信息，而從數TB機器數據中發現真知灼見無疑是一項真正挑戰，那么，我們確實需要數據科學家的幫助。

物聯網數據分析，AI可以提供幫助

數據準備：定義數據池并清理它們，這將帶我們了解暗數據、數據湖等概念。

數據發現：在定義的數據池中查找有用數據。

流數據可視化：通過定義、發現數據并以智能方式對其進行可視化處理，從而使決策過程能夠毫不拖延地進行。

數據時間序列準確性：以數據高準確性和完整性來保持對所收集數據的高度信任。

預測和高級分析：這是一個非常重要步驟，可以根據收集、發現和分析的數據做出決策。

實時地理空間和位置(物流)：保持數據的流暢和可控。

人工智能在物聯網中面臨的挑戰

兼容性：物聯網是許多部件和系統的集合，它們在時間和空間上根本不同。

復雜性：物聯網是一個復雜系統，具有許多移動部件和不間斷的數據流，使其成為一個非常復雜的生態系統。

隱私/安全/防護(PSS)：PSS始終是每項新技術或概念的問題，人工智能在不影響PSS的情況下可以提供多大幫助? 解決這類問題的新方法之一是使用區塊鏈技術。

道德和法律問題：對于許多企業來說，這是一個全新的世界，沒有先例，同時也是一個未經檢驗的領域，新的法規和案例將會迅速出現。

人工愚蠢：回到GIGO這是一個非常簡單的概念，人工智能仍然需要“訓練”才能理解人類的反應和情感，只有這樣決策才有意義。

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