物联网（IoT）的未来潜力是无限的。到2025年，全球物联网连接设备的安装总数估计将增长到近310亿。从互联汽车、智能城市、智能家居设备到互联工业设备，一波激动人心的物联网应用即将涌现，让生活通过直观的人机交互。物联网的这些进步将通过提高网络敏捷性和自动化不同用例的能力来加速。物联网的潜力不仅在于部署数十亿台设备，还在于利用这些设备的数据来获得可操作的见解。据预测，未来四年，全球物联网设备将产生90ZB的数据。有些技术不可避免地会结合在一起。人工智能(AI)和物联网是两种技术在紧密联系的同时相互补充的完美示例。在物联网应用快速增长、跨庞大设备网络连接和共享数据的世界中，组织需要分析。这是在不断从大量物联网数据中学习的过程中做出快速决策和发现深刻见解的能力。人工智能是分析的重要组成部分，可以帮助扩大物联网的整体价值。通过利用深度/机器学习(ML)和人工智能，企业可以预测客户和网络需求，自动执行预防措施，并根据衍生的行为洞察力定制产品和服务。自治系统的一个关键方面是更好的决策制定，并为在任何环境中工作的工业机器、智能城市和设备提供自动智能行为。物联网传感器将物理世界数字化，数据以不同的速度生成——有时像视频格式一样原始，或者像RFID数据一样结构化。要在边缘处理这些数据，无论是原始数据还是结构化数据，都需要深度机器学习模型。例如，智慧城市项目需要安装高清交通摄像头以更好地执法。这些摄像头需要捕捉速度、登记号码并标记非法驾驶活动。传感器需要在源头统计压缩数据，从噪声中提取信息以集中发送相关信息，并帮助提供有关环境中设备的本地洞察。虽然数据以不同的速率摄取，但需要为其提供准确的上下文。此外，需要以多快的速度处理这些事件以及需要存储多少事件才能获得可操作的洞察力也很关键。这样的系统需要历史数据来提高洞察力并提供更好的决策。虽然数据以不同的层和形状捕获，但需要近乎实时地将它们融合在一起以获得最佳洞察力。这是机器学习和深度学习工具帮助产生有用见解的地方。这些工具不仅可以指导传感器捕获什么，还可以将各层融合在一起以实时与当局共享报告。人工智能、机器学习和分析可以帮助优化客户生命周期（在本例中为执法部门），并允许他们有效地利用所有资源来加强他们的活动。来自数据的洞察力推动客户生命周期，制定计划以使用正确的资源并预防风险。IoT中的AI和ML分析通过使用语义将原始数据转化为可操作的见解，从而提高生产力、效率和有效性。它通过利用大数据的数量和种类带来的挑战来提供可操作的信息和改进的决策，从而创造价值。人工智能和机器学习的融合为资源受限物联网设备的效率、准确性、生产力和整体成本节约的进步铺平了道路。当AI和ML分析算法与IoT协同工作时，组织可以使用它来实现更好的整体通信、实时需求计算和更好的数据控制。当今组织面临的共同挑战是物联网数据的应用、可访问性和分析。虽然大多数人使用AI和ML来运行某种形式的统计分析，但领导者正在使用它来主动预测事件以获得未来洞察力。通过利用不断流入其内部系统的大量数据，此类支持AI的物联网系统可以自动并持续为这些组织提供相关见解。这些技术正在以不断降低的成本实现更高水平的自动化和生产力。随着消费者、企业和政府开始以各种方式控制物联网，通过分析优化数据将改变我们的生活方式并做出更好的选择。
