人工智能和物联网将如何改变2019年的业务增长？
随着发展趋势，一系列新产品和具有竞争力的企业部署，人工智能正在引发物联网（IoT）的风暴。公司愿意通过制定物联网战略，审查有关物联网的更多项目并从使用AI的当前物联网部署中获得更多价值来在竞争中脱颖而出。通过对流程图以及趋势和预测的基本了解，人工智能和物联网有助于为进一步研究获得清晰的思路。有时AI和IoT被解释为广泛的概念，因此我们为它们提供了简短的定义。
物联网
通过网络互连以在其内部或外部工作空间中进行通信的物理对象的嵌入式技术。
人工智能
通过假设机器具有人类智能能力，它是计算机处理的领域。
物联网正在变得越来越智能，两家公司也是如此。他们已开始将人工智能整合到使用物联网构建的应用程序中，以获取数据的见解。通过将IoT与AI结合在一起，物联网项目的启动资金正处于高峰期，因此增长速度更快。各行各业的大型公司已开始或已经开始探索AI和IoT的组合以提供新服务并更有效地运营IoT服务提供商-亚马逊，IBM，微软和甲骨文正在整合AI功能。
使用物联网和人工智能相结合的方法有不同的原因和进步。
物联网的人工智能是进步的
IoT应用和部署受到人工智能的极大影响。无论是小额投资还是初创企业，在过去几年中开始将IoT与AI合并的公司都取得了更大的成功。大部分IoT服务提供商现在都基于机器学习分析提供集成的AI应用程序。人工智能增长背后的原因是其能够从数据中快速获取见解的能力。IoT平台软件提供了基于机器学习的分析，这是AI的一部分，可以识别模式并找出由智能传感器和设备生成的数据中的异常-诸如压力，空气质量，振动和声音之类的数据。与传统业务工具相比，人工智能可以更快地准确预测公司的运营需求20倍。
避免停机
在众多行业中，仅举两个例子-海上石油或天然气或制造业可能会对计划外停机造成巨大影响，从而导致巨额资金。借助AI和IoT的组合方法，可以使用分析功能进行预测性维护，以在设备平稳运行之前预测设备故障。它有助于消除对计划外停机的经济性造成的损害。AI能够从所有类型的机器中识别出恒定数据流中的模式，从而了解机器故障。
效率提升
支持AI的物联网还有助于提高运营效率。通过机器学习来预测设备故障，还可以通过吞入恒定的数据通道来预测可见模式，从而预测维持结果所需的操作条件和参数。它有助于识别欺诈风险，从而避免将来的停机时间。所有这些预测和识别都可以提高运营效率。
改进的产品和服务
物联网增强型AI有助于创建新产品和服务。受AI影响的自然语言处理技术在使机器说话而不是占用人工方面正变得越来越好。人工智能控制的无人机和罗伯茨也带来了前所未有的监测和检查新趋势。通过AI可以实现商用车的快速管理。它可以监视飞机，火车，卡车和汽车中的每个重要数据点，以搜索有效的路线，从而避免计划外的停机时间。
风险管理
通过将AI和IoT相结合的方法运行的大量应用程序，可通过提高工作人员的安全性，金钱损失和网络威胁，帮助公司预测风险并理解快速响应。目前已经有许多应用程序用于ATM机上的欺诈检测，以预测工人的危险压力状况并监视监视数据以供执法部门识别一段时间内的犯罪图片。
企业应用
为了获得更好的开放和平稳的运营，各行各业的企业都在努力使用AI-IoT方法，以在业务绩效方面进行激烈的竞争。机器学习的预测功能已与Microsft Azure IoT，IBM Watson IoT和GE Predix等服务提供商集成在一起。大量的物联网解决方案和捆绑软件都利用了AI技术。即使不是在考虑AI的情况下创建的，也可以在产品中使用AI技术。
物联网增强的AI设备的未来可能使用
＃1安全设备
公司已开始在纯IoT应用程序中使用密钥卡技术来解锁门和其他设备。对于拥有数百名员工的公司来说，检测欺诈模式或任何其他可疑活动也很有用。密钥卡技术还有助于访问较大公司中的位置，这可能会提供更好的安全性见解。指纹启用了安全系统，可以提供高级防盗保护。目前全球范围内都需要这种独特的识别系统。
＃2人脸识别
这个领域对整个行业有非常广泛的影响。人工智能是降低风险的高度使用和最准确的技术。公司已经开始将其投入市场营销应用。而且，它在许多移动设备中用于解锁单元，从而确保信息的更高安全性。Facebook的自动标记系统与之类似，您可以在其中上传图片，并通过检测人的脸部自动请求标记人。
＃3汽车工业
这些行业通过调整巡航控制和自动驾驶车辆的能力，将工作整合到了令人难以置信的技术中，通过帮助他们进行通信并在当前发生高铺路错误和事故的时刻提供数据，从而使车辆更安全。这有助于进行交通控制，也使人们走上他们想到达的最安全，更早的路线。
＃4医院监控
机器学习为减少医疗保健领域的时间和空间复杂性提供了更好的方法。它允许医生使用个性化的监测设备来监测患者的健康状况，该设备可以提前预测未来的疾病。通过识别将来的疾病，可以增强患者的健康保障。
＃5自动化建议
如今，在线购物已成为一种趋势，最重要的是，网站已开始根据先前的购物或购买的商品提供个性化建议。这是用于促进销售和营销的策略，同时也减少了客户的忙碌。这种技术可以展示他们的新产品，也可以增加其需求。
＃6 工业化物联网（IIoT）
物联网设备在工业设备中的广泛使用产生了大量数据。通过将AI算法应用于大量数据，企业主可以找出可能的问题，并通过将见解应用于其他案例来提前解决它们。系统被教导找出对机器操作有巨大影响的内部和外部因素。资源优化和工业安全性提高是整个生产过程的简化。其中，预测性维护是在IIoT中实施的最出色的AI抢镜者。该系统可以使用AI算法来预测车间的维护情况，该算法可以帮助创建可自我修复的IoT设备，例如变送器和传感器。
底线
人工智能已经达到可以加速人们完成的任务的程度，而以前这些任务是由计算机完成的。当然，它的应用范围已超出自动驾驶汽车和飞机的范围。物联网是减轻产生的大量数据压力的代理。许多组织都在努力跟踪和维护大量数据。总而言之，ASO是物联网是设备之间的数据流，要从这些数据中找出解决方案，您就需要人工智能。
尽管物联网非常出色，但如果没有像样的AI框架，它的确加起来并不多。两项创新需要达到相似的发展水平，最终目标是我们相信和应该达到的最高水平。研究人员正在尝试发现一些方法，以使情报调查程序和工具更明智，最终目标是使受保护和可行的物联网成为现实。鉴于AI的发展仍在IoT背后徘徊，因此可能需要一些投资才能做到这一点，但可能性是存在的。
在当前基于IoT的高级生物系统中，将AI协调到IoT系统正成为实现这一目标的关键。因此，组织必须迅速采取行动，以区分出如何通过加入AI和IoT来推动激励措施，否则面部表情弥补了未来几年的时间损失。保持对这种由IoT创建的信息的了解并获得所拥有的笼罩体验的最佳方法是利用AI（人工智能）作为IoT的推动力。
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