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人工智能和物联网(AIoT)是技术领域中的比较新的参与者之一，并且已经获得了迅速的关注。这要归功于其出色的智能认知，边缘计算和自主功能的结合。尽管物联网无疑具有强大的功能，但即使在高峰时期，互联网络也只能发挥作用。
物联网已经非常成熟，并且仍将继续增长，到2027年将使用超过410亿个物联网设备。此外，Gartner预测，到2022年，超过80%的企业物联网项目将包括AI组件。但是为什么会这样呢?卡上的广泛采用?
想象一下，以物联网为基础的基础架构是否可以通过自我修复功能运行。
不仅要进行自我修复，还应具有进行预测性维护并自动调整外部变量的能力。由于能够分析IoT设备收集的大量实时数据并基于此数据做出自主的智能决策，因此AI有望提供这些收益。
对于使用IoT技术的任何企业来说，AIoT都有潜力提高生产力和效率。预计AIoT也将特别适用于制造业，自动驾驶汽车和机器人技术。让我们探讨当人工智能与物联网融合时，这些行业将会发生什么。
通过AIoT领先于制造优势
智能工厂和仓库是物联网技术最早的采用者。世界经济论坛在2018年已经确定了1000多家智能工厂。但是，随着越来越多的生产工厂和工厂加入这一趋势，它们所拥有的竞争优势逐渐减弱。
人工智能将为已经拥有物联网基础设施的组织提供下一个竞争优势。AIoT将进一步增强工厂设备的功能，例如远程传感器，智能电表和生产机器，因为它们可以处理大量数据并允许设备对环境做出智能反应。这些变化使产品可以更快地进入市场，生产线可以自动响应外部市场需求，并从运营数据中提供新的业务见解。
进行常规的IoT设置-并添加AI。
借助IoT设置，机器可以将自动服务更新发送到系统，以便可以安排维护维修。通过添加AI，该过程变得完全自动化。计算机系统将下达所需零件的订单并建立计划。
诺基亚生产–芬兰。
诺基亚在芬兰奥卢的生产基地生产率提高了30%，现在他们能够更快地将产品推向市场50%。全数字方法与诸如数字双胞胎和智能自动化等优秀技术相结合，使之成为可能。
农业专家是主要的补充。
德国数字农业专家巴斯夫与Ontera Inc.联手打造了一个智能反馈系统，可以直接根据农业需求进行调整。该项目使用计算机视觉来监视作物和气候条件，并将其反馈给植物。如果发现有害生物损害或维生素缺乏的迹象，则工厂将相应地调整配方。该配方可确保农作物仅在该时间点收到所需的配方，减少不必要的处理，并有助于提高作物的整体产量。
AIoT助推了自主时代
自治是向在其数字化转型战略中采用物联网的组织承诺的另一项关键交付成果。许多公共和私人建筑物都渴望采用物联网的功能来改善其操作系统，并进行实时服务调整。智能加热系统是这种趋势如何形成的一个例子。
AIoT可帮助监视变量，例如天气，污染水平或特定位置的工人数量，并自动调整建筑物内的设备。知道确切的入住人数可以改善建筑物用户的条件，防止不必要的能源消耗，并为预测分析奠定基础。
总部位于多伦多的Ecobee使用了一系列基于AI的智能恒温器，这些恒温器会根据来自占用和湿度传感器的实时数据，外部温度读数以及基于先前用户行为模式的预测不断进行调整。Ecobee的最新功能甚至将系统与使用时能源定价联系起来，从而使AI模型在比较便宜的时候优先考虑能源使用。
在谈到AIoT的未来时，我们谈到了自动驾驶汽车。麦肯锡预测，到2030年，将有多达15%的汽车实现自动驾驶。人工智能将数据提供给控制系统，从而使车辆能够准确地响应物体，控制速度并改变方向。
在自动驾驶汽车用例中，预先存在的AI将与新的IoT基础设施融合，以帮助汽车实时掌握交通状况，道路封闭和天气状况。交通和市政基础设施中内置的连接设备越多，带来的好处就越强，例如减少交通流量，这将成为现实。
爱立信和Veoneer合作开发了互联车辆云，以支持该技术的广泛采用。该合作伙伴关系将提供车对车(V2V)和车对一切(V2X)连接，以确保道路上的每辆自动驾驶汽车都具有比较新的实时数据。云技术以最小的延迟处理这些数据。
如何通过AIoT增强机器人技术
整个机器人行业在2019年实现了显着增长，仅6月一项就投资了11亿美元。与人类智力一样，我们的外部环境也会影响我们做出的决策。触手可及的实时AIoT机器人可以做出更明智的决策，并且更接近于现实智能。
像Starship Technologies制造的送货机器人一样，在许多城市中都很熟悉，它们可以帮助品牌快速，可靠地运送消费品和商业商品。这些机器人已经依靠物联网的强大功能来帮助他们导航并到达目的地。现在，公司正在探索AI如何使用自然语言处理来帮助这些机器人与客户进行交流。随着送货上门服务的持续普及，机器人极有可能随着这一趋势而增长。
AIoT还有望使外科手术机器人更加有用。智能手术室连接到医疗设备，实时成像和患者健康数据。外科手术机器人可以使用这些数据来调整精细手术过程中的决策，从而改善患者预后。
更高水平的生产率和精度
有时，AI的功能受到可用于训练，检测模式和进行预测的算法的可用数据量的限制。随着行业继续采用物联网的优势，并且互联设备的数量不断增长，人工智能的潜力也随之增加。
AIoT利用这些连接环境中可用的海量数据池来做出更明智的自主决策和更准确的预测分析。总体而言，这有助于组织提高生产力，创建更有效的流程，甚至改善整体客户体验。
虽然传统上与硬件相关的行业(例如制造业，自动驾驶汽车和机器人技术)是该技术的早期采用者，但是将IoT集成到其流程中的任何行业都可以从AIoT所承诺的相同的生产率提升中受益。
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