文章轉載來源《千家網(wǎng)》

如果緊跟技術進步的步伐，就會知道物聯(lián)網(wǎng)(IoT)正在讓設備及其數(shù)據(jù)越來越緊密地聯(lián)系在一起。據(jù)預測，到2025年，這類設備將達到750億臺。與此同時，人工智能的應用范圍從自動化人工任務到分析數(shù)據(jù)。然而，一個更令人興奮的討論是如何將這些技術結合起來提供更強大的解決方案——有時稱為物聯(lián)網(wǎng)人工智能(AIoT)。

讓我們來看看AIoT在制造業(yè)、智能城市、自動駕駛汽車等方面的一些應用，以及推動這種創(chuàng)新的一些企業(yè)。

了解AIoT的興起

歸根結底，物聯(lián)網(wǎng)就是整理和共享數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)設備通常通過傳感器或軟件獲取數(shù)據(jù)，并與更廣泛的網(wǎng)絡或通過云共享數(shù)據(jù)。一個簡單的例子是，一款智能手表可以收集佩戴者在運動時的心率數(shù)據(jù)，并將其直接發(fā)送到與之相連的應用程序。

問題是，原始數(shù)據(jù)本身并不是特別有用。你是想了解全天的心率，還是想了解這些數(shù)字對健身和健康目標的意義?對于大多數(shù)人而言，會是第二種選擇——這就是人工智能的用武之地。人工智能可以處理和分析數(shù)據(jù)，使其能夠做出結論、預測，甚至是決策。這導致了更強大的洞察力和應用，并消除了對人類監(jiān)督某些過程的需要。

但與智能手表相比，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)結合的潛力要令人興奮得多。下面來看看最有前途的機會在哪里，以及那些希望投資的人應該關注的企業(yè)。

●智慧城市

智慧城市使用技術來提高效率和可持續(xù)性。通過使用傳感器來收集關于不同基礎設施和行為的數(shù)據(jù)，并基于這些信息實現(xiàn)更改。例如，攝像頭和傳感器可以顯示城市的某個區(qū)域存在擁堵問題，并改變交通燈模式以幫助解決問題。物聯(lián)網(wǎng)負責獲取數(shù)據(jù)，但需要人工智能來理解數(shù)據(jù)，并在沒有人工干預的情況下做出決策。

該領域另一項令人興奮的創(chuàng)新是“數(shù)字孿生”，其可以創(chuàng)建一個城市的數(shù)字模擬，以測試不同的政策或模式。例如，檢查設備或建筑如何更可持續(xù)地運行。許多城市已經開始使用，包括拉斯維加斯和曼海姆。

Microsoft等企業(yè)提供的軟件可以讓企業(yè)創(chuàng)建數(shù)字孿生。微軟Azure在這一領域已經擁有多個合作伙伴，包括巴倫西亞市，該市使用該軟件對照明升級進行建模。通用電氣(GE)也是市場領導者。

●自動駕駛汽車

自動駕駛汽車也需要人工智能和物聯(lián)網(wǎng)才能達到最佳性能。其需要能夠根據(jù)交通突然停止或天氣變化等因素實時分析數(shù)據(jù)。這也適用于其他自動駕駛車輛。

Tesla是使用這項技術的最明顯的領導者之一，但汽車制造商并不是這項創(chuàng)新的唯一受益者。制造芯片的企業(yè)在保證所需性能水平方面起著至關重要的作用。例如，半導體企業(yè)Qualcomm將人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的結合納入了未來的路線圖。

●制造業(yè)

與智慧城市一樣，制造業(yè)也使用傳感器收集信息數(shù)據(jù)，如倉庫中的庫存或供應鏈中的物品位置。因此，制造業(yè)也可以使用人工智能來提高效率和績效，人工智能可以根據(jù)在供應鏈中注意到的短缺或問題提供建議，并確定修改流程的方法。

例如，Siemens為工業(yè)應用開發(fā)了一種名為MindSphere的服務解決方案。其使用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能幫助工廠優(yōu)化流程，開發(fā)更好的產品。

●工作效率

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術也可以用來提高個人的生產力，創(chuàng)造更舒適的工作場所。Google Nest開發(fā)了一款智能恒溫器，其結合了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術，可以根據(jù)個人的工作時間和偏好的氣候來調節(jié)溫度。

●機器人

到目前為止，人類創(chuàng)造的機器人大多相當簡陋，無法執(zhí)行人類很容易完成的任務。然而，隨著人工智能變得更加復雜，能夠從傳感器和攝像頭獲得更多的數(shù)據(jù)，自主機器人是切實可行的。

自主機器人可用于工業(yè)，以提高效率，并為人類創(chuàng)造更安全的環(huán)境。一些估計表明，由于人工智能和類似創(chuàng)新的潛力，多達40%的勞動力可能在15年內被取代。此外，Amazon等企業(yè)已經在為這種轉變做準備，對其認為將被淘汰的員工進行再教育。

無論這項技術將我們帶到哪里，投資者都有許多不同的機會可以追求。