人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合將會(huì)有怎樣的影響
人工智能
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2023-05-08 15:24:08
導(dǎo)讀
當(dāng)前人工智能領(lǐng)域獲得非凡進(jìn)步的同時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也方興未艾。當(dāng)人工智能遇上物聯(lián)網(wǎng)，那么當(dāng)人工智能遇上物聯(lián)網(wǎng)會(huì)帶來什么？是否是另一個(gè)顛覆性的時(shí)刻？
現(xiàn)在，在討論物聯(lián)網(wǎng)和人工智能如何幫助組織和人員以及將兩者融合起來的必要性之前，我想向大家簡要介紹一下人工智能和物聯(lián)網(wǎng)作為兩種不同的技術(shù)及其在當(dāng)今世界的相關(guān)性，以便更好地理解。
你有沒有想過智能空調(diào)是如何收集所有關(guān)于室外溫度的數(shù)據(jù)并相應(yīng)地調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度的?這個(gè)問題的答案就在于物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)術(shù)語，它是Kevin Ashton在1999年寶潔公司時(shí)提出的。
物聯(lián)網(wǎng)是指連接到互聯(lián)網(wǎng)上，能夠收集和處理數(shù)據(jù)以做出明智決策的所有事物或設(shè)備。這些設(shè)備可以像我們家里的空調(diào)一樣簡單，也可以像可穿戴設(shè)備和智能汽車一樣復(fù)雜。
物聯(lián)網(wǎng)的重要性在于它可以幫助收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，而組織或人員則可以在此基礎(chǔ)上做出更實(shí)際、更智能的決策，因?yàn)槔碚撔畔⒑椭R(shí)從來都不足以進(jìn)行有效的決策。因此，物聯(lián)網(wǎng)的受歡迎程度正在呈指數(shù)級(jí)增長，這一事實(shí)可以從Business Insider所進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查中得到驗(yàn)證，該調(diào)查預(yù)測，到2027年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將超過410億臺(tái)，而2019年還僅為80億臺(tái)。
人工智能在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和部署中扮演著越來越重要的角色，這一轉(zhuǎn)變?cè)谠擃I(lǐng)域的企業(yè)行為中表現(xiàn)得非常明顯。對(duì)使用人工智能的物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)投資大幅上升。
人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中發(fā)揮著重要作用，因?yàn)樗軌驈臄?shù)據(jù)中快速提取見解。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，它能夠自動(dòng)識(shí)別模式，并利用溫度、壓力、濕度、空氣質(zhì)量、振動(dòng)和聲音等信息檢測智能傳感器和設(shè)備生成的數(shù)據(jù)中的異常。公司發(fā)現(xiàn)，在分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)方面，機(jī)器學(xué)習(xí)比傳統(tǒng)的商業(yè)智能工具具有顯著優(yōu)勢，包括能夠提前20倍預(yù)測運(yùn)營，并且比基于閾值的監(jiān)控系統(tǒng)更準(zhǔn)確。語音識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺等其他人工智能技術(shù)可以幫助從過去需要人類審查的數(shù)據(jù)中提取見解。
人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的強(qiáng)大結(jié)合正在幫助企業(yè)避免計(jì)劃外停機(jī)，提高運(yùn)營效率，推出新產(chǎn)品和服務(wù)，并加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理。
Kenneth Koh:在邊緣或邊緣附近處理數(shù)據(jù)可以使物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)更靈活、更有影響力。但是，以數(shù)據(jù)為主導(dǎo)的行動(dòng)的質(zhì)量與其所依據(jù)的基于數(shù)據(jù)的洞察力的質(zhì)量一樣有意義。
物聯(lián)網(wǎng)本身對(duì)制造商來說并不陌生。幾十年來，制造商一直在收集和存儲(chǔ)來自機(jī)器的傳感器數(shù)據(jù)。他們的價(jià)值主張?jiān)谟贏IoT——在邊緣實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)，利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來提高效率和價(jià)值。
通過為物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)配備人工智能能力，可以在邊緣處理各種結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。以更快的速度提供高質(zhì)量的見解，供系統(tǒng)采取行動(dòng)。
機(jī)器學(xué)習(xí)在識(shí)別潛在威脅、發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的漏洞和識(shí)別系統(tǒng)iot漏洞(例如iot設(shè)備上的密碼保護(hù)不足或薄弱)以及解決網(wǎng)絡(luò)配置以構(gòu)建防御方面非常有用。機(jī)器學(xué)習(xí)基于大量的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)集和iot設(shè)備配置文件，使得零日威脅成為許多公司的擔(dān)憂。但撇開零日威脅不談，機(jī)器學(xué)習(xí)已被證明在抵御DDoS攻擊和改善iot網(wǎng)絡(luò)的整體安全狀況方面非常有效。它還可以幫助制造商設(shè)計(jì)更安全的設(shè)備，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)提供的早期威脅識(shí)別功能及時(shí)有效地推出安全補(bǔ)丁。
為了進(jìn)一步提高iot網(wǎng)絡(luò)安全性，來自機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)還可以幫助iot開發(fā)人員創(chuàng)建更安全的設(shè)備。通過及早發(fā)現(xiàn)漏洞，開發(fā)人員可以在可能的情況下發(fā)送安全補(bǔ)丁或創(chuàng)建新版本的設(shè)備以更好地保護(hù)用戶。
由于大多數(shù)iot設(shè)備缺乏有效的加密和安全框架，機(jī)器學(xué)習(xí)可以在網(wǎng)絡(luò)級(jí)別高效地提供可適應(yīng)性和靈活的iot安全。此外，對(duì)于部署iot框架的公司來說，成本前景更易于管理。同樣的方法甚至可以應(yīng)用于家庭或較小規(guī)模的iot部署，以早期識(shí)別威脅并提醒用戶網(wǎng)絡(luò)中的任何異常情況。
1.改善客戶體驗(yàn)
我們可以使用大量AIoT設(shè)備來極大地改善客戶體驗(yàn)，因?yàn)檫@些設(shè)備能夠了解用戶偏好并進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。
例如，智能家庭中的恒溫器能夠在沒有任何人為干預(yù)的情況下自行調(diào)節(jié)溫度。
2.互聯(lián)智能
通過將AI嵌入物聯(lián)網(wǎng)，我們可以體驗(yàn)到更多的“互聯(lián)智能”，因?yàn)轭A(yù)測分析(會(huì)發(fā)生什么?)、規(guī)定分析(應(yīng)該做什么?)和自適應(yīng)分析(需要考慮的適當(dāng)行動(dòng)是什么?系統(tǒng)應(yīng)該如何適應(yīng)新變化?)都由單個(gè)設(shè)備處理。
3.實(shí)時(shí)監(jiān)測和行動(dòng)
支持AI的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也有助于嚴(yán)格監(jiān)控活動(dòng)。實(shí)時(shí)監(jiān)控的一個(gè)例子是谷歌地圖，它在選擇路線時(shí)幫助我們。他們監(jiān)控實(shí)時(shí)交通，并向我們提供所有信息，如到達(dá)地點(diǎn)的預(yù)計(jì)時(shí)間和合適的路線。
4.加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理
大量將物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結(jié)合的應(yīng)用程序還可以幫助組織預(yù)測和妥善管理各種風(fēng)險(xiǎn)和威脅，如工人安全、網(wǎng)絡(luò)威脅、財(cái)務(wù)損失等。
2023/05/08
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