物联网包括任何可以连接到互联网的物体，包括工厂设备、汽车、移动设备和智能手表。现在的物联网主要是指配备传感器、软件和相关技术的互连产品，使设备能够与其他事物传输和接收数据。传统上，连接主要通过Wi-Fi实现，而现在5G和各种技术使平台能够越来越快速、可靠地处理大量数据。收集数据的目的不是为了拥有数据，更重要的是为了使用数据。物联网设备收集和传输数据的最终目的是分析数据并采取智能行动。这就是人工智能技术发挥作用的地方：利用高级分析和机器学习的力量增强物联网网络。什么是物联网？物联网是配备传感器、软件和相关技术的互连对象和设备（又名“事物”），可以与其他设备或系统传输和接收数据。物联网如何运作？物联网设备可以帮助远程获取信息，配备传感器的设备可以帮助获取相关的感知数据，根据需要共享该数据，分析数据，为后续行动和决策提供建议，并最终自动执行后续行动和决策。此过程可分为四个阶段：捕获数据。通过传感器，物联网设备从其环境中捕获数据。可能是温度数据，可能是视频数据，也可能是设备运动状态相关的数据。共享数据。物联网设备使用网络连接，根据需要通过公共或私有云访问数据以处理数据。该软件分析、处理并根据该数据采取一些行动，例如打开风扇或发送警报。对数据采取行动。分析网络中所有设备的累积数据。根据数据洞察力为未来的运营和业务决策提供信息。物联网技术是如何发展的？IoT设备每年保存40TB的数据，足以填满1990年代的所有软盘。物联网是一种融合技术，涉及到很多相关技术：连接技术：只有通过互联网和云连接发送和接收数据，才能实现物联网数据量的巨大增长。在早期，物联网设备主要依靠本地Wi-Fi网络的能力来传输复杂和大量的数据。随着5G和蜂窝网络的完善，未来将有多种连接方式实现设备的互联互通。传感器技术：随着物联网传感器需求的持续增长，传感器供应商已经从少数昂贵的高端产品供应商转变为高度全球化和具有价格竞争力的传感器行业。物联网传感器的平均价格自2004年以来下降了70%以上，这是由于对这些产品的更好功能和多样性的需求推动的。计算能力：物联网设备目前产生的40TB数据将在未来呈指数增长，未来五年设备数量可能会翻一番。为了充分利用数据，现代企业需要不断提高数据存储和处理能力。人工智能和机器学习：使企业不仅能够管理和处理大量物联网数据，还能对其进行分析和学习。大数据是原材料，人工智能和机器学习是加工手段。数据越大越多样化，基于AI的高级分析可以提供的洞察力和信息就越强大和准确。物联网设备的兴起加上人工智能的发展及其对所提供数据的需求也大幅增长。云计算：物联网的兴起与云计算的发展密切相关。云物联网服务能够按需提供处理能力和大容量存储，为物联网设备收集和传输的数据量增加奠定了基础。私有云解决方案使企业能够利用封闭系统的安全性来管理更大数量和类型的物联网数据。边缘计算：物联网网络中的设备通常在地理上分布广泛，并将数据传输到单个中央系统。随着物联网数据量的不断增加，大量的数据传输占用了网络带宽和云容量。同时，数据传输造成的时滞影响效率。边缘计算解决方案通过使系统更靠近数据源来分散系统的处理能力。这需要通过集成本地化计算系统并将处理能力构建到物联网设备本身来实现。处理后的数据推动现场立即采取行动，然后以结构化和有组织的格式定期发送到可以进行高级分析和处理的中央系统。
