人工智慧透過讓網路和設備能夠從過去的決策中學習、預測未來的活動並不斷提高效能和決策能力，從而釋放物聯網的真正潛力。
在過去的十年中，物聯網在整個商業世界中被穩步採用。利用物聯網設備及其數據能力建立或優化業務，開創了商業和消費技術的新時代。現在，隨著人工智慧和機器學習的進步，利用「人工智慧物聯網」(AIoT)釋放物聯網設備的可能性，下一波浪潮即將來臨。
採用和投資AIoT的消費者、企業、經濟體和產業可以利用其力量，獲得競爭優勢。物聯網收集數據，人工智慧進行分析，以模擬智慧行為，並以最少的人工幹預支援決策過程。
物聯網允許設備彼此通信，並根據這些見解採取行動。這些設備的性能取決於所提供的數據。為了對決策有用，需要收集、儲存、處理和分析資料。
這給組織帶來了挑戰。隨著物聯網應用的增加，企業正在努力有效地處理數據，並將其用於現實世界的決策和見解。
這是由於兩個問題:雲端和資料傳輸。雲端不能按比例擴展來處理來自物聯網設備的所有數據，且從物聯網設備到雲端傳輸數據的頻寬有限。無論通訊網路的規模和複雜程度如何，物聯網設備收集的資料量會導致延遲和擁塞。
有些物聯網應用依賴快速、即時的決策，例如自動駕駛汽車。為了提高效率和安全性，自動駕駛汽車需要處理數據並做出即時決策(就像人類一樣)。它們不會受到延遲、不可靠的連接和低頻寬的限制。
自動駕駛汽車並不是唯一依賴這種快速決策的物聯網應用。製造業已經整合了物聯網設備，在緊急情況下，延遲或延遲可能會影響流程或限制能力。
在安全性方面，生物辨識技術經常被用來限製或允許存取特定區域。如果沒有快速的資料處理，可能會出現影響速度和效能的延遲，更不用說在緊急情況下的風險了。這些應用程式需要超低的延遲和高安全性。因此，必須在邊緣進行處理。將資料傳輸到雲端並返回是不可行的。
每天，物聯網裝置產生約10億GB的資料。 2025年，全球物聯網設備預計將達到420億台。隨著網路的成長，數據也在成長。
隨著需求和期望的變化，物聯網是不夠的。數據在增加，帶來的挑戰多於機會。障礙限制了所有數據的洞察力和可能性，但智慧型設備可以改變這一點，並允許組織釋放其組織數據的真正潛力。
有了人工智慧，物聯網網路和設備可以從過去的決策中學習，預測未來的活動，並不斷提高效能和決策能力。人工智慧允許設備“獨立思考”，解釋數據並做出即時決策，而不會出現數據傳輸造成的延遲和擁塞。
AIoT為組織機構帶來了廣泛的好處，並為智慧自動化提供了強大的解決方案。
有些產業受到停機時間的限制，例如海上石油和天然氣產業。意外的設備故障可能會導致停機時間損失慘重。為了避免這種情況，AIoT可以提前預測設備故障，並在設備出現嚴重問題之前安排維護。
人工智慧處理進入物聯網設備的大量數據，並比人類更有效地檢測底層模式。具有機器學習的人工智慧可以透過預測操作條件和改善結果來增強這種能力。
自然語言處理正在不斷改進，使得設備和人類的交流更加有效。透過實現更好的數據處理和分析，AIoT可以增強新的或現有的產品和服務。
風險管理是適應快速變化的市場環境所必需的。具有物聯網的人工智慧可以利用數據預測風險，並優先考慮理想的應對措施，提高員工安全，減輕網路威脅，最大限度地減少經濟損失。
AIoT已經徹底改變了許多行業，包括製造業、汽車和零售業。以下是AIoT在不同行業的一些常見應用。
製造商一直在利用物聯網進行設備監控。更進一步，AIoT將物聯網設備的數據見解與人工智慧功能結合，提供預測性分析。借助AIoT，製造商可以主動參與倉庫庫存、維護和生產。
制造业的机器人技术可以显著改善运营。机器人可以植入用于数据传输和人工智能的传感器，因此它们可以不断地从数据中学习，在制造过程中节省时间，并降低成本。
零售分析从摄像头和传感器获取数据点，以跟踪顾客的活动，并预测其在实体店的行为，比如到达收银台所需的时间。这可以用来建议人员配备水平，并提高收银员的工作效率，从而提高整体客户满意度。
主要的零售商可以使用AIoT解决方案通过客户洞察来增长销售。基于移动设备的用户行为和接近检测等数据提供了宝贵的洞察力，可在客户购物时为其提供个性化的营销活动，从而增加实体店的客流量。
AIoT在汽车行业有着广泛的应用，包括维修和召回。AIoT可以预测故障或有缺陷的零件，并可以结合来自召回、保修和安全机构的数据，查看哪些零件可能需要更换，并向客户提供服务检查。最终，车辆在可靠性方面获得了更好的声誉，制造商获得了客户的信任和忠诚度。
自动驾驶汽车是AIoT最知名、也可能是最令人兴奋的应用之一。通过人工智能实现智能物联网，自动驾驶汽车可以在多种情况下预测驾驶员和行人的行为，从而使驾驶更安全、更高效。
高质量医疗保健的主要目标之一是将其扩展到所有社区。无论医疗保健系统的规模和复杂程度如何，医生都面临着越来越大的时间和工作量压力，并且花在患者身上的时间越来越少。在行政负担的基础上提供高质量的医疗保健是一项艰巨的挑战。
医疗机构还会产生大量数据并记录大量患者信息，包括成像和测试结果。这些信息对于提高患者护理质量是有价值和必要的，但前提是医疗保健机构能够快速获取这些信息，为诊断和治疗决策提供信息。
物联网与人工智能相结合对这些障碍有许多好处，包括提高诊断准确性，实现远程医疗和远程患者护理，以及减少在设施中跟踪患者健康的管理负担。或许最重要的是，AIoT可以通过处理患者信息，以确保患者得到有效的分类，从而比人类更快地识别出危重患者。
人工智能和物联网是能力的完美结合。人工智能通过智能决策增强物联网能力，物联网通过数据交换促进人工智能能力。最终，两者的结合将为解决方案和体验的新时代铺平道路，从而改变众多行业的业务，共同创造新的机会。
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