物联网被定义为由相互连接的物理工具、传感器、致动器、虚拟工具、职员、做事、平台和网络组成的系统，它们具有单独的标识符和独立传输数据能力。
物联网运用例子包括聪慧农业、智能家居、智能交通、远程患者监控和无人驾驶汽车等。
总之，物联网是从环境中网络和交流信息的“物体”网络。

物联网有时被业内人士称为是第四次工业革命（工业4.0）的推动者，并引发了广泛领域的技能变革。
Gartner预测，到2020年，环球将有208亿台连网设备投入利用，但最近的预测显示，2020年这一数字将超过500亿台设备。
其他报告也预测了各种行业将实现巨大增长，例如估计到2020年医疗物联网代价约为1170亿美元，并预测在同一年将有2.5亿辆连网汽车上路。
物联网的发展为许多企业带来了令人愉快的机会，也让我们的个人生活变得更加轻松惬意，同时提高了许多企业的效率、生产力和安全性。

另一方面，人工智能是引擎或“大脑”，能够根据物联网网络的数据进行剖析和决策。
换句话说，物联网网络数据，人工智能处理这些数据并使其故意义。
你可以在健身追踪器和Google Home、亚马逊Alexa和Apple Siri等设备中看到这些系统的协同事情。

随着更多连网设备的涌现，更多数据可为企业供应惊人的洞察力，但也却对如何剖析这些数据提出了新的寻衅。
网络这些数据对任何人都没有好处，除非有办法理解所有这些数据。
这便是人工智能（AI）的用武之地，理解大量数据也是人工智能的完美之处。

通过将人工智能的剖析能力运用于物联网数据网络，企业可以识别和理解网络来的所有数据，并做出更明智决策。
这为消费者和企业带来了各种好处，如主动干预、智能自动化和高度个性化体验。
它还使我们能够找到连网设备更好协同事情的方法，并使这些系统更易于利用。
这反过来又匆匆使了更高的采取率。
我们须要提高人工智能数据剖析的速率和准确性，以确保物联网实现其承诺的愿景。
网络数据是一回事，但对数据进行排序、剖析和理解却是其余一回事。
这便是为什么当物联网开始渗透到我们生活的方方面面时，为了跟上正在网络大量数据的速率，而去开拓更快、更精确人工智能的主要缘故原由了。
物联网数据示例：

▲帮助城市预测事件和犯罪的数据

▲让年夜夫实时理解心脏起搏器或生物芯片的数据

▲通过对设备和机器进行预测性掩护来优化各行业生产力的数据

▲利用连网设备创建真正智能家居的数据

▲供应自动驾驶汽车之间关键通信的数据人类根本无法用传统方法审查和理解所有这些数据，纵然它们减少了数据样本量。
最大问题是如何剖析所有这些设备产生的大量性能数据和信息，而从数TB机器数据中创造真知灼见无疑是一项真正寻衅，那么，我们确实须要数据科学家的帮助。
但为了让我们能够充分利用物联网数据，我们须要改进：

▲大数据剖析的速率

▲大数据剖析的准确性

人工智能和物联网数据剖析

有六种物联网数据剖析类型，AI可以供应帮助：

1、数据准备：定义数据池并清理它们，这将带我们理解暗数据、数据湖等观点。

2、数据创造：在定义的数据池中查找有用数据。

3、流数据可视化：通过定义、创造数据并以智能办法对其进行可视化处理，从而使决策过程能够绝不拖延地进行。

4、数据韶光序列准确性：以数据高准确性和完全性来保持对所网络数据的高度信赖。

5、预测和高等剖析：这是一个非常主要步骤，可以根据网络、创造和剖析的数据做出决策。

6、实时地理空间和位置（物流）：保持数据的流畅和可控。
物联网运用中的人工智能：

▲例如，视觉大数据将许可打算机更深入地理解屏幕上的图像，利用新的AI运用程序来理解图像的背景。

▲认知系统将创建新的食谱，以吸引用户的味觉，为每个人创建优化菜单，并自动适应当地配料。

▲较新的传感器将许可打算机“收听”网络有关用户环境中的声音信息。

▲连网和远程操作，通过连网和智能的仓库操作，工人将不再须要在仓库内四处行走，来从货架上拣货来完成订单。
相反，货架在小机器人平台的勾引下，可以在过道上快速移动，将精确的库存运送到精确的地点，避免沿途碰撞。
订单交付更快、更安全、更高效。

▲预测性掩护，通过预测和预防此类事宜的位置和韶光，在任何故障或泄露之前为企业节省数大量用度。
这些只是人工智能在物联网中一些创新运用。
高度个性化做事的潜力是无穷无尽的，并将极大地改变人们的生活办法。
人工智能在物联网中面临的寻衅：

1、兼容性：物联网是许多部件和系统的凑集，它们在韶光和空间上根本不同。

2、繁芜性：物联网是一个繁芜系统，具有许多移动部件和不间断的数据流，使其成为一个非常繁芜的生态系统。

3、隐私/安全/防护（PSS）：PSS始终是每项新技能或观点的问题，人工智能在不影响PSS的情形下可以供应多大帮助？ 办理这类问题的新方法之一是利用区块链技能。

4、道德和法律问题：对付许多企业来说，这是一个全新的天下，没有先例，同时也是一个未经考验的领域，新的法规和案例将会迅速涌现。

5、人工屈曲：回到GIGO（Garbage In Garbage Out）这是一个非常大略的观点，人工智能仍旧须要“演习”才能理解人类的反应和情绪，只有这样决策才故意义。

结论：

虽然物联网令人印象深刻，但如果没有一个好的人工智能系统，物联网真的不算什么。
这两种技能都须要达到相同发展水平，才能像我们认为的那样完美地运作。
科学家们正在试图找到开拓更智能数据剖析软件和设备的方法，以实现安全有效的物联网。
这可能须要一段韶光才能实现，由于人工智能的发展掉队于物联网。
将人工智能集成到物联网正在成为当今物联网生态系统成功的先决条件。
因此，企业必须迅速行动，以确定如何通过将人工智能和物联网结合来提升代价。
唯一能够跟上物联网天生数据并得到其隐蔽洞察力的方法，是让人工智能成为物联网的催化剂。