（文章來(lái)源：百家號(hào)）

當(dāng)公司將數(shù)字化轉(zhuǎn)型原則應(yīng)用于其業(yè)務(wù)時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的結(jié)合會(huì)在其行業(yè)內(nèi)造成破壞。無(wú)論企業(yè)是使用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能來(lái)吸引客戶，為客戶實(shí)現(xiàn)定制用戶體驗(yàn)，獲取分析結(jié)果還是通過(guò)預(yù)測(cè)來(lái)優(yōu)化生產(chǎn)力，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的使用都會(huì)為企業(yè)提高生產(chǎn)力，使企業(yè)能夠獲得高質(zhì)量深入了解每條數(shù)據(jù)，從客戶到員工，供應(yīng)商和合作伙伴如何與生態(tài)系統(tǒng)的不同方面進(jìn)行交互。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備不只是以近似真實(shí)世界的方式在軟件中對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行建模，還可以為系統(tǒng)提供與真實(shí)世界的實(shí)際接口。在可以放置傳感器或設(shè)備以進(jìn)行測(cè)量，交互或分析的任何地方，都可以將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到支持人工智能的云端以增加大量?jī)r(jià)值。

很多互聯(lián)網(wǎng)公司如今在人工智能和物聯(lián)網(wǎng)方面面臨的共同挑戰(zhàn)是在應(yīng)用程序，可訪問(wèn)性和IoT數(shù)據(jù)分析方面。如果擁有來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)，則可以使用該數(shù)據(jù)進(jìn)行一些統(tǒng)計(jì)分析。但是，如果想要主動(dòng)預(yù)測(cè)事件以采取相應(yīng)的后續(xù)措施，例如何時(shí)更換鉆頭或預(yù)測(cè)機(jī)器的故障，企業(yè)需要學(xué)習(xí)如何使用這些技術(shù)來(lái)識(shí)別它們。

大量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，尤其是在已將傳感器或標(biāo)簽部署到單個(gè)單位級(jí)別的組織中意義重大。使用傳統(tǒng)的商業(yè)智能和分析工具很難管理大量不斷變化的數(shù)據(jù)。這就是人工智能介入的地方。通過(guò)使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和聚類方法，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)中的正常和異常模式，并在數(shù)據(jù)發(fā)生問(wèn)題時(shí)時(shí)發(fā)出警報(bào)，而無(wú)需人工進(jìn)行設(shè)置。同樣，這些支持人工智能的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以自動(dòng)處理數(shù)據(jù)。

企業(yè)正在以多種不同方式實(shí)施支持人工智能的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。解決方案公司正在生產(chǎn)預(yù)打包的代碼和模板，其中包括針對(duì)特定應(yīng)用領(lǐng)域，例如運(yùn)輸和物流，制造，能源，環(huán)境，建筑和設(shè)施運(yùn)營(yíng)以及其他模型的經(jīng)過(guò)測(cè)試的模型。其他公司則在利用云提供商利用外部CPU的能力來(lái)創(chuàng)建客戶解決方案，以構(gòu)建和培訓(xùn)自己的模型。一些解決方案將人工智能功能集中在本地解決方案或基于云的產(chǎn)品中，而其他解決方案旨在分散AI功能，將機(jī)器學(xué)習(xí)模型推向邊緣，以使數(shù)據(jù)與設(shè)備保持接近并提高性能。有多種方法可以實(shí)現(xiàn)該技術(shù)，而挑戰(zhàn)在于應(yīng)用和適當(dāng)訪問(wèn)它。