人工智能驱动的物联网：企业需要了解的下一个领域
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-30
虽然由人工智能驱动的物联网已经取得了成功，但我们只是在这一令人兴奋的联盟的开始，并意识到其影响的潜在范围
我们时代的两个非常关键的技术（AI和IoT）的合并，将智能技术带到了传感器和摄像头等设备的边缘，虽然这两种技术各自独立重要，但它们也是彼此的自然补充。利用所生成的大量物联网数据，企业可以收集有用的见解，从而提高运营效率，避免停机，加速性能并改善决策。
因此，企业越来越多地采用也就不足为奇了
到2022年超过80％的物联网项目将包括AI组件，而如今这一比例仅为10％，无人驾驶汽车可能是该技术集成到我们当前生态系统中的速度惊人的例子，特别是在COVID-19大流行期间，我们看到了许多引人注目的AIoT用例，从医疗保健到制造业再到零售，各种行业和行业的企业正在彻底改变他们利用现有数据的方式。面对日益增长的业务决策规模和复杂性，注入到物联网中的AI可以提供增强的智能并改善人工决策。
通过允许地方政府和医疗部门有效跟踪人们的活动以进行联系人跟踪并确定潜在的人群
并预先筛选访问者，AIoT在医疗保健领域的应用证明了其在黄金领域的重要性，医院减少瓶颈，在如此关键的时期内，这对于管理医疗保健服务需求的行业非常有利，然而尽管AIoT带来了无数的好处和优势，但许多企业仍继续受到诸如安全性，基础架构或实施挑战之类的复杂性的束缚，为了充分利用AIoT的全部潜力，他们必须首先解决这些复杂性。
全球将近四分之三的将AI应用于物联网计划的企业表示其价值超出了他们的预期
因此，随着企业继续探索AIoT的潜力，他们可以采取哪些步骤来确保成功？择正确的技术，对于许多企业，尤其是那些拥有较大运营规模的组织，物联网需要的组件必须能够承受网络边缘遇到的各种变化和挑战性条件，这些位置可以是从车载，飞机到工厂的任何位置，需要灵活且自适应的方法来制造组件，确保快速可靠的网络连接。由于AIoT用例需要不间断的连接性，因此即使在连接性有限的情况下，组织也必须实施适当的布线和系统以确保零数据丢失。
管理安全威胁，每个物联网设备都拥有大量数据，使其容易受到安全威胁的影响
随着网络攻击的不断涌现，企业必须充分意识到潜在的威胁，并优先保护数据而不是维护典型网络，这要求使用新的安全工具并在所有IT系统中进行定期检查，集成数据以获得效率，人工智能和物联网设备每天都在收集和转换大量数据，为了使AI系统有效地分析所有数据并实时做出准确的预测，强大的数据集成功能至关重要。
转型需要规划整个生命周期，包括部署，运营管理，维护和支持，以获取性能并产生的ROI
报告和分析工具对于提供绩效数据的整合视图并化效率和生产力至关重要，技术与技能的平衡，广泛的优势包括增强的运营绩效，增强的风险管理，改善的客户体验，启动新的和创新的产品和服务以及减少与停机相关的成本，除了上述技术因素之外，成功实施AIoT还很大程度上取决于正确的技能和专业知识，这意味着组织需要雇用具有专门知识的人员来有效管理网络并运行AI算法，没有一个设备齐全的团队-在明确定义的议程和级别的责任制的支持下-AIoT实施存在失败的风险。
企业必须考虑到AIoT计划的长期可扩展性和影响
我们时代的两个非常关键的技术（AI和IoT）的合并，将智能技术带到了传感器和摄像头等设备的边缘，虽然这两种技术各自独立重要，但它们也是彼此的自然补充。利用所生成的大量物联网数据，企业可以收集有用的见解，从而提高运营效率，避免停机，加速性能并改善决策。
因此，企业越来越多地采用也就不足为奇了
到2022年超过80％的物联网项目将包括AI组件，而如今这一比例仅为10％，无人驾驶汽车可能是该技术集成到我们当前生态系统中的速度惊人的例子，特别是在COVID-19大流行期间，我们看到了许多引人注目的AIoT用例，从医疗保健到制造业再到零售，各种行业和行业的企业正在彻底改变他们利用现有数据的方式。面对日益增长的业务决策规模和复杂性，注入到物联网中的AI可以提供增强的智能并改善人工决策。
通过允许地方政府和医疗部门有效跟踪人们的活动以进行联系人跟踪并确定潜在的人群
并预先筛选访问者，AIoT在医疗保健领域的应用证明了其在黄金领域的重要性，医院减少瓶颈，在如此关键的时期内，这对于管理医疗保健服务需求的行业非常有利，然而尽管AIoT带来了无数的好处和优势，但许多企业仍继续受到诸如安全性，基础架构或实施挑战之类的复杂性的束缚，为了充分利用AIoT的全部潜力，他们必须首先解决这些复杂性。
全球将近四分之三的将AI应用于物联网计划的企业表示其价值超出了他们的预期
因此，随着企业继续探索AIoT的潜力，他们可以采取哪些步骤来确保成功？择正确的技术，对于许多企业，尤其是那些拥有较大运营规模的组织，物联网需要的组件必须能够承受网络边缘遇到的各种变化和挑战性条件，这些位置可以是从车载，飞机到工厂的任何位置，需要灵活且自适应的方法来制造组件，确保快速可靠的网络连接。由于AIoT用例需要不间断的连接性，因此即使在连接性有限的情况下，组织也必须实施适当的布线和系统以确保零数据丢失。
管理安全威胁，每个物联网设备都拥有大量数据，使其容易受到安全威胁的影响
随着网络攻击的不断涌现，企业必须充分意识到潜在的威胁，并优先保护数据而不是维护典型网络，这要求使用新的安全工具并在所有IT系统中进行定期检查，集成数据以获得效率，人工智能和物联网设备每天都在收集和转换大量数据，为了使AI系统有效地分析所有数据并实时做出准确的预测，强大的数据集成功能至关重要。
转型需要规划整个生命周期，包括部署，运营管理，维护和支持，以获取性能并产生的ROI
报告和分析工具对于提供绩效数据的整合视图并化效率和生产力至关重要，技术与技能的平衡，广泛的优势包括增强的运营绩效，增强的风险管理，改善的客户体验，启动新的和创新的产品和服务以及减少与停机相关的成本，除了上述技术因素之外，成功实施AIoT还很大程度上取决于正确的技能和专业知识，这意味着组织需要雇用具有专门知识的人员来有效管理网络并运行AI算法，没有一个设备齐全的团队-在明确定义的议程和级别的责任制的支持下-AIoT实施存在失败的风险。
企业必须考虑到AIoT计划的长期可扩展性和影响
并考虑到业务，技术和人员的各个方面，随着他们扩大部署，无疑将继续在各个行业中传播，并提供令人兴奋的新用例，然而尽管事实证明，人工智能和物联网是天生的盟友，但平衡人类影响和可接受性对于实现的全部前景同样至关重要。
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