今天，全世界都在关注工业4.0及其带来的技术。从人工智能(AI)到大数据分析(BigDataAnalytics)，所有技术都在以某种方式改变一个或多个行业。支持AI的认知计算技术就是这样一种技术，可提供大规模自动化和无处不在的连接。更重要的是，它正在重新定义物联网技术的工作方式。IoT对认知计算的需求源于信息在当今商业中的重要性。在未来美好的物联网环境中。从新的AI服务公司到企业，每个人都在使用这些信息来做出基于现实而不是冲动的选择。认知计算使用信息并对其中的变化做出反应，以决定更好的选择。它基于从过去的经验、比较和基于标准的选择框架中获得的明确结果。此外，在这种剧烈变化中，大多数时候出现的问题是如何使用新的数据源，将它们与企业已有的数据相结合，以创造有价值的见解。我们以IBM去年收购的TheWeatherCompany为例。收集数据并利用Watson的认知能力来研究过去和现在的数据并获得洞察力。这在过去是不可能的。分析公司Gartner预测，2016年全球将有64亿台联网设备在使用，到2020年将达到208亿台。但其中许多设备相对笨重，包括健身追踪器、联网扬声器和相机。IoT设备的真正价值可能来自备份与认知计算系统的数据连接。这会将连接的设备从严格的数据生成设备转变为更具交互性的设备。托马斯杰斐逊大学医院正在使用类似的方法来帮助改善患者体验。卫生系统最近推出了一种可以嵌入病人房间的扬声器和麦克风系统。患者可以询问有关医院服务的问题或控制房间供暖、制冷、照明和娱乐系统的指令。该系统建立在Watson的NLP和分类器引擎之上。这些工具共同解读患者的需求，然后通过与建筑物的HVAC和娱乐系统集成来满足这些需求。卫生系统目前正在训练一种机器学习算法来处理语音命令，一旦它能够以超过90%的准确率处理请求，就会开始将其推广到病房。此外，通用汽车宣布其OnStar车辆连接系统与IBMWatson认知计算系统之间建立了新的连接。新平台允许用户设置提醒以完成特定行程的任务，在上班途中接收交通警报，或从仪表板系统支付汽油费。这些服务与后端的Watson相连，并了解驾驶员的习惯，以便随着时间的推移提供更加个性化的建议和服务。
