AI（人工智能）和IoT（物聯(lián)網(wǎng)）的融合為全球企業(yè)釋放了巨大的潛力。

物聯(lián)網(wǎng)的使用正在激增，預計到今年年底，將有多達500億臺連網(wǎng)設備。與人工智能相結(jié)合，這種新技術(shù)浪潮可以帶來新的機遇，從而改變整個行業(yè)的運營方式。

為了說明這一潛力，我們收集了5個新興的人工智能物聯(lián)網(wǎng)應用。

自動駕駛

自動駕駛總能激發(fā)人們的想象力，但這是人工智能和物聯(lián)網(wǎng)如何協(xié)同工作的一個很好例子。自動駕駛汽車裝有傳感器，傳感器需要不斷收集有關(guān)周圍環(huán)境的大量數(shù)據(jù)。使用人工智能模型將這些數(shù)據(jù)處理成智能見解，使車輛導航系統(tǒng)能夠?qū)崟r協(xié)調(diào)周圍環(huán)境并實時執(zhí)行復雜的路徑規(guī)劃。

光學檢查

計算機視覺支持的質(zhì)量檢測是人工智能最大的應用之一。自動化的光學檢查會掃描工業(yè)機械上的質(zhì)量缺陷，一旦識別出缺陷，則半監(jiān)督化的機器學習算法模型會將圖像分類為故障類別或預測預定的維護。

基于人工智能的物聯(lián)網(wǎng)解決方案為企業(yè)提供預測性維護應用，以提前預測設備故障。

網(wǎng)絡安全

根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，到2020年，將有200億臺物聯(lián)網(wǎng)設備連接在一起。Statista預測，到2030年，全球?qū)惭b約500億臺物聯(lián)網(wǎng)設備。這種普遍性將使它們成為攻擊者的誘人目標。

作為一種應對措施，人工智能支持的網(wǎng)絡安全系統(tǒng)可以檢測網(wǎng)絡漏洞，保護有價值的數(shù)據(jù)并阻止網(wǎng)絡攻擊。人工智能系統(tǒng)可以了解通常的活動模式，并確定異?；顒雍螘r發(fā)生，這可以減少錯誤警報的頻率，并可以揭示正在發(fā)生的網(wǎng)絡攻擊。

積極的醫(yī)療保健

隨著新冠肺炎疫情的爆發(fā)，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的融合已經(jīng)引起了人們的極大關(guān)注，以滿足智能健康監(jiān)測和大流行管理的需要。

可穿戴物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以跟蹤患者的生命體征，并向醫(yī)生和護理人員實時更新，以提醒他們?nèi)魏沃卮蠼】凳录＞哂袡C器學習算法的人工智能可分析大量數(shù)據(jù)，從而為人們的整體健康狀況提供重要見解。這樣就不需要任何人工干預來維護記錄，并使醫(yī)務人員能夠騰出精力來應對更重要工作。隨著新冠肺炎疫情的爆發(fā)，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的融合受到了廣泛關(guān)注，以滿足智能健康監(jiān)測和大流行管理的需要。

能源管理

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以在降低能耗方面發(fā)揮作用。暖通空調(diào)系統(tǒng)占建筑總能耗的很大一部分，并且在任何行業(yè)中都占有很大的比例。從過去的效率中學習的機器學習程序已被證明可以減少20％的能源消耗。

配備物聯(lián)網(wǎng)傳感器的智能路燈可收集有關(guān)交通和行人的數(shù)據(jù)，使系統(tǒng)節(jié)省多達80％的能源費用。人工智能功能，以及機器學習和深度學習算法會解析從物聯(lián)網(wǎng)傳感器生成的數(shù)據(jù)，以跟蹤實時能耗。

簡而言之，從財富500強到新興企業(yè)，各個行業(yè)對智能化物聯(lián)網(wǎng)的需求將繼續(xù)增長。利用人工智能增強物聯(lián)網(wǎng)有可能打開創(chuàng)造新產(chǎn)品的機會。機器學習、自然語言處理（NLP）和其他顛覆性技術(shù)鼓勵企業(yè)之間的互動加速。

人工智能物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)推動數(shù)據(jù)處理和智能業(yè)務的發(fā)展，并將在未來幾年中繼續(xù)發(fā)揮作用。

原文標題：人工智能和物聯(lián)網(wǎng)——5個新興的應用案例

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責任編輯：haq