文章轉(zhuǎn)載來源物聯(lián)之家網(wǎng)

什么是 AIoT，它能做什么？這些就是本文要回答的問題。

從本質(zhì)上講，我們談?wù)摰氖侨斯ぶ悄?(AI) 和物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 的融合。它們是兩個獨立的技術(shù)，正在改變世界各地的眾多行業(yè)——但將它們結(jié)合起來，我們就進入了一個不斷學(xué)習(xí)、自我糾正系統(tǒng)的新時代，以前所未有的規(guī)模為工業(yè)自動化提供動力。正如《福布斯》所報道的：“物聯(lián)網(wǎng)是數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)，而人工智能則是控制整個系統(tǒng)的決策的大腦”。

將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，意味著機器學(xué)習(xí)和人工智能的力量可以應(yīng)用于典型物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)生成的大量數(shù)據(jù)——反過來，由于人工智能產(chǎn)生的見解，物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)可以隨著時間推移得到增強和優(yōu)化。從理論上講，AIoT應(yīng)該是一個強大的共生系統(tǒng)，物聯(lián)網(wǎng)生成數(shù)據(jù)供人工智能使用，然后人工智能將有形的指令和改進反饋給物聯(lián)網(wǎng)。

但這都是理論上的，它在實踐中看起來是什么樣子的？

在物聯(lián)網(wǎng)的熱門話題——智慧城市中，可以找到很多例子。例如，考慮一下交通流量監(jiān)控。如果一個由連網(wǎng)設(shè)備或攝像頭（甚至可能連接到無人機）組成的生態(tài)系統(tǒng)，可以監(jiān)控特定區(qū)域的交通流量，并將該數(shù)據(jù)實時發(fā)送到人工智能引擎，那么人工智能就可以分析數(shù)據(jù)，并做出動態(tài)決策，以最佳方式管理交通流量。決策可能包括限制車速或改變特定交通路線——所有這些都是通過將人工智能驅(qū)動的決策傳回一個由交通信號燈和標志組成的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)的。

智能辦公樓是另一個很好例子。在整個辦公大樓中部署一系列環(huán)境傳感器對于檢測在任何時間有多少人在大樓中、他們?nèi)绾卧诖髽侵凶邉雍褪褂每臻g，以及他們正在使用哪些設(shè)施是非常寶貴的。使用人工智能分析這些信息，您可以產(chǎn)生大量關(guān)于如何管理特定空間以及如何設(shè)計未來空間的有價值見解。這可以提高辦公樓內(nèi)資源的利用效率，并最終開發(fā)出更適合其內(nèi)部人員需求的空間。

任何需要管理車隊的組織——從出租車公司和公交公司到物流和運輸公司——都可以從AIoT中受益。附著在車輛上的位置傳感器可以為人工智能平臺提供整個車隊位置的實時視圖——結(jié)合與公交車時刻表、司機班次、送貨時間表或出租車請求等相關(guān)的數(shù)據(jù)——然后，就可以做出明智的、實時的決策，以便更有效、更恰當(dāng)?shù)卣{(diào)度車輛。

自動送貨機器人尚未成為主流現(xiàn)實，但它們也將由 AIoT 提供動力，其方式類似于無人駕駛車輛。在這些用例中，人工智能被用來智能地分析車輛或送貨機器人周圍的環(huán)境，然后做出關(guān)于它下一步移動到哪里的近乎即時的決定。

AIoT的可能性是無限的——請密切關(guān)注這個領(lǐng)域！