人工智能(AI)和物联网(IoT)是我们这个时代最具颠覆性的两种技术，它们能够感知、检测、倾听、预测并最终帮助人们。它们共同形成强大的协同效应，可以实现行业转型、提高效率，并为企业和消费者创造新的价值。
人工智能是机器执行通常需要人类智能的任务的能力，例如推理、学习和决策制定。物联网是嵌入传感器、软件和连接性的物理对象网络，使它们能够收集数据并与其他设备和系统交换数据。
人工智能和物联网的融合正在吸引大量投资。据预测，今年全球在人工智能和物联网上的支出将达到1.1万亿美元。人工智能和物联网的集成有望改变运营和信息技术，进而改变流程、程序以及软件驱动的流程和平台。
随着连接设备的数量不断增加，人工智能对这些“东西”产生的数据进行分析和处理的潜力也越来越大，主要是大量看似连接的和先前断开的数据源。随着人工智能市场的强劲增长，仅在2022年全球市场规模就达到1197.8亿美元，预计到2030年该市场将达到15971亿美元，2022年至2030年的注册复合年增长率为38.1%。
问题在于，用户开始获得直观(用户期望看到的结果，但需要数据支持)和非直观(只有数据和趋势分析才能识别的结果)的见解，这给了采用现有企业和更精简、更平均、配备人工智能的新进入者一个巨大的优势。
物联网是人工智能进步和采用的催化剂，我们的工作方式将面临巨大的颠覆。变革的支点当然就在我们身上。
正如我们所读到的，物联网正在以前所未有的速度生成大量数据。预计到2025年，连接设备的数量预计将达到300亿，每年产生79.4zb的数据。如此庞大的数据量，单靠人类是无法有效处理和分析的。
人工智能算法通过识别物理和虚拟事件和交互的模式，提供对潜在问题和商业机会的见解，并根据影响或严重性、可能性和风险评级预测接下来可能发生的事情，帮助管理这些数据泛滥。同样重要的是，它会将指令发送给正确的人或系统。
虽然物联网端点的数量将继续以稳定的速度增长，但这种采用的动力在于这两种技术，将解锁的独特业务和以消费者为中心的用例数量。在大型企业仍在为数据池和多个且相互冲突的项目、产品而苦苦挣扎的地方，数据多于想法和解决方案的挑战依然存在。
然而，人工智能对数据筛选和解释的“人性化”速度意味着，倾听、解释和响应从数千到数百万个传感器接收到的数据，将为此类举措的投资回报率创造高倍数的空间。
由于技术的“新颖性”和概念的新颖性，企业的数字孪生和元宇宙的概念对于大多数企业来说仍然遥不可及。然而，这并不妨碍相同的实体打开可以收集的数据点，以“数字化”其操作，以了解特定的流程、区域、设备，如生产线、蜂窝网络、重要资产组件和故障点。所有这些都使我们能够理解正在发生的事情，之后可能发生的事情，以及下一步应该做什么。
当我们读到这篇文章时，物联网和人工智能的结合正在改变行业，而且它是在没有任何人为监督的情况下发生的。AIoT可用于优化网络性能、减少停机时间并改善电信行业的客户体验。
例如，通过利用物联网传感器和人工智能算法，电信行业可以监控网络流量、预测中断并通过了解哪些组件发生故障或可能发生故障，在问题影响客户之前主动解决问题。他们还可以识别异常事件，例如盗窃和偷窃，并提前提醒团队，同时结合尖端技术，例如摄像头分析、运动传感器和细微技术，例如无人机、振动传感器、智能锁等。
矿工可以通过在移动、环境、资产位置和占用水平上使用传感器，同时监控设备状态、操作时间、时间和工作时间，以提高安全性，并在提高ESG(环境、社会和治理)标准的同时监控生产率，检测异常情况，并在故障发生之前进行预测，从而获得重大收益。
房地产业主可以根据当前占用数据了解公用事业消耗，并预测趋势，以提醒人员和系统管理资产和下游流程，如暖通空调、办公桌、清洁计划、会议室、停车场、照明、环境、成本分配等等。这使得建筑物能够感知、感受场所，不仅可以节省资金，还可以帮助人们提高工作效率和安全性。
为了利用人工智能和物联网的力量，企业需要克服一些挑战，例如：
数据质量：人工智能和物联网依赖大量数据才能有效运行。并非所有数据都是可靠、准确或相关的。企业需要通过实施数据治理策略和标准来确保数据质量。
数据安全：人工智能和物联网对数据隐私和安全构成重大风险。数据运营商需要通过应用加密、身份验证和授权技术来保护数据免遭未经授权的访问、使用或泄露。
数据治理：只有通过支持快速集成或从这些数据存储中提取的环境准备好高质量、最新和可靠的数据，AIoT才会成功；这也意味着确保数据的人员、流程和技术方面处于推动这一转变的最前沿。
数据伦理：人工智能和物联网提出了关于技术对人权、尊严和自主权影响的伦理问题。企业需要确保他们对人工智能和物联网的使用符合他们的价值观和原则，并控制人工智能代表他们的程度。
物联网和人工智能的结合是一个强大的结合，为跨行业的创新和转型创造了机会。随着物联网不断产生海量数据，人工智能将扮演分类、筛选、查询、识别和警报的角色，在管理和理解这些信息方面发挥着至关重要的作用。最终，通过数据和机器学习帮助人们事半功倍。
随着用户界面的发展以满足数据消费的速度，以及技术的进一步“人性化”渗透到我们的日常生活中，工作场所提高效率、生产力和可持续性的潜力也将随之而来。人工智能和物联网(AIoT)的未来不仅光明，而且对于第四次工业革命的进步至关重要。
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