物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的意義 人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中面臨什么挑戰(zhàn)？

• 2018年9月26日 YangJinZhu來源：國匠智能升級 238 7
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  2018-2024年中國隱形眼鏡護(hù)理產(chǎn)品行業(yè)發(fā)展前景及投資風(fēng)險預(yù)測分析報告

  隨著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，隱形眼鏡護(hù)理產(chǎn)品市場發(fā)展面臨巨大機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在市場競爭方面，隱形眼鏡護(hù)理產(chǎn)品企業(yè)數(shù)量越來越多，市場正面臨著供給與需求的不對稱，隱形眼鏡護(hù)理產(chǎn)品行業(yè)有進(jìn)一步洗牌的...

世界各地的企業(yè)都在迅速利用物聯(lián)網(wǎng)( IoT )來創(chuàng)造新產(chǎn)品和服務(wù)，從而開辟新的商業(yè)機(jī)會并創(chuàng)造新的商業(yè)模式。 由此帶來的轉(zhuǎn)變開啟了一個新的時代，即企業(yè)如何運營并與客戶保持互動。然而，利用物聯(lián)網(wǎng)只是故事的一部分。

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的意義

物聯(lián)網(wǎng)被定義為由相互連接的物理對象、傳感器、致動器、虛擬對象、人員、服務(wù)、平臺和網(wǎng)絡(luò)組成的系統(tǒng)，它們具有單獨的標(biāo)識符和獨立傳輸數(shù)據(jù)能力。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用例子包括智慧農(nóng)業(yè)、智能家居、智能交通、遠(yuǎn)程患者監(jiān)控和無人駕駛汽車等?？傊锫?lián)網(wǎng)是從環(huán)境中收集和交換信息的“物體”網(wǎng)絡(luò)。

人工智能是引擎或“大腦”，能夠根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和決策。換句話說，物聯(lián)網(wǎng)收集數(shù)據(jù)，人工智能處理這些數(shù)據(jù)并使其有意義。

通過將人工智能的分析能力應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集，企業(yè)可以識別和理解收集來的所有數(shù)據(jù)，并做出更明智決策。這為消費者和企業(yè)帶來了各種好處，如主動干預(yù)、智能自動化和高度個性化體驗。它還使我們能夠找到連網(wǎng)設(shè)備更好協(xié)同工作的方法，并使這些系統(tǒng)更易于使用。

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的人工智

視覺大數(shù)據(jù)將允許計算機(jī)更深入地了解屏幕上的圖像，使用新的AI應(yīng)用程序來理解圖像的背景。

認(rèn)知系統(tǒng)將創(chuàng)建新的食譜，以吸引用戶的味覺，為每個人創(chuàng)建優(yōu)化菜單，并自動適應(yīng)當(dāng)?shù)嘏淞稀?/p>

較新的傳感器將允許計算機(jī)“收聽”收集有關(guān)用戶環(huán)境中的聲音信息。

連網(wǎng)和遠(yuǎn)程操作，通過連網(wǎng)和智能的倉庫操作，工人將不再需要在倉庫內(nèi)四處行走，來從貨架上揀貨來完成訂單。相反，貨架在小機(jī)器人平臺的引導(dǎo)下，可以在過道上快速移動，將正確的庫存運送到正確的地點，避免沿途碰撞。訂單交付更快、更安全、更高效。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)還可顯示

1、幫助城市預(yù)測事故和犯罪的數(shù)據(jù)

2、讓醫(yī)生實時了解心臟起搏器或生物芯片的數(shù)據(jù)

3、通過對設(shè)備和機(jī)器進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)來優(yōu)化各行業(yè)生產(chǎn)力的數(shù)據(jù)

4、使用連網(wǎng)設(shè)備創(chuàng)建真正智能家居的數(shù)據(jù)

5、提供自動駕駛汽車之間關(guān)鍵通信的數(shù)據(jù)

人類根本無法用傳統(tǒng)方法審查和理解所有這些數(shù)據(jù)，即使它們減少了數(shù)據(jù)樣本量。最大問題是如何分析所有這些設(shè)備產(chǎn)生的大量性能數(shù)據(jù)和信息，而從數(shù)TB機(jī)器數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)真知灼見無疑是一項真正挑戰(zhàn)，那么，我們確實需要數(shù)據(jù)科學(xué)家的幫助。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析，AI可以提供幫助

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：定義數(shù)據(jù)池并清理它們，這將帶我們了解暗數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)湖等概念。

數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：在定義的數(shù)據(jù)池中查找有用數(shù)據(jù)。

流數(shù)據(jù)可視化：通過定義、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)并以智能方式對其進(jìn)行可視化處理，從而使決策過程能夠毫不拖延地進(jìn)行。

數(shù)據(jù)時間序列準(zhǔn)確性：以數(shù)據(jù)高準(zhǔn)確性和完整性來保持對所收集數(shù)據(jù)的高度信任。

預(yù)測和高級分析：這是一個非常重要步驟，可以根據(jù)收集、發(fā)現(xiàn)和分析的數(shù)據(jù)做出決策。

實時地理空間和位置(物流)：保持?jǐn)?shù)據(jù)的流暢和可控。

人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中面臨的挑戰(zhàn)

兼容性：物聯(lián)網(wǎng)是許多部件和系統(tǒng)的集合，它們在時間和空間上根本不同。

復(fù)雜性：物聯(lián)網(wǎng)是一個復(fù)雜系統(tǒng)，具有許多移動部件和不間斷的數(shù)據(jù)流，使其成為一個非常復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)。

隱私/安全/防護(hù)(PSS)：PSS始終是每項新技術(shù)或概念的問題，人工智能在不影響PSS的情況下可以提供多大幫助? 解決這類問題的新方法之一是使用區(qū)塊鏈技術(shù)。

道德和法律問題：對于許多企業(yè)來說，這是一個全新的世界，沒有先例，同時也是一個未經(jīng)檢驗的領(lǐng)域，新的法規(guī)和案例將會迅速出現(xiàn)。

人工愚蠢：回到GIGO這是一個非常簡單的概念，人工智能仍然需要“訓(xùn)練”才能理解人類的反應(yīng)和情感，只有這樣決策才有意義。

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