世界各地的企業都在迅速利用物聯網(IoT)來創造新產品和服務，從而開闢新的商業機會並創造新的商業模式。由此帶來的轉變開啟了一個新的時代，即企業如何運營並與客戶保持互動。然而，利用物聯網只是故事的一部分。
為了讓企業充分發揮物聯網潛力，他們需要將物聯網與快速發展的人工智能(AI)技術相結合，使“智能機器”能夠模擬智能行為，並在很少或沒有人為干預情況下做出明智決策。
人工智能(AI)和物聯網(IoT)被認為是2017年顛覆業務的驅動因素。但是，這些2個術語到底意味著什麼，他們之間的關係又是什麼？讓我們首先定義這兩個術語：
物聯網被定義為由相互連接的物理對象、傳感器、致動器、虛擬對象、人員、服務、平臺和網絡組成的系統，它們具有單獨的標識符和獨立傳輸數據能力。物聯網應用例子包括智慧農業、智能家居、智能交通、遠程患者監控和無人駕駛汽車等。總之，物聯網是從環境中收集和交換信息的“物體”網絡。
物聯網有時被業內人士稱為是第四次工業革命（工業4.0）的推動者，並引發了廣泛領域的技術變革。Gartner預測，到2020年，全球將有208億臺連網設備投入使用，但最近的預測顯示，2020年這一數字將超過500億臺設備。其他報告也預測了各種行業將實現巨大增長，例如估計到2020年醫療物聯網價值約為1170億美元，並預測在同一年將有2.5億輛連網汽車上路。物聯網的發展為許多企業帶來了令人興奮的機會，也讓我們的個人生活變得更加輕鬆愜意，同時提高了許多企業的效率、生產力和安全性。
另一方面，人工智能是引擎或“大腦”，能夠根據物聯網收集的數據進行分析和決策。換句話說，物聯網收集數據，人工智能處理這些數據並使其有意義。
隨著更多連網設備的出現，更多數據可為企業提供驚人的洞察力，但也卻對如何分析這些數據提出了新的挑戰。收集這些數據對任何人都沒有好處，除非有辦法理解所有這些數據。這就是人工智能（AI）的用武之地，理解大量數據也是人工智能的完美之處。
通過將人工智能的分析能力應用於物聯網數據收集，企業可以識別和理解收集來的所有數據，並做出更明智決策。這為消費者和企業帶來了各種好處，如主動干預、智能自動化和高度個性化體驗。它還使我們能夠找到連網設備更好協同工作的方法，並使這些系統更易於使用。
這反過來又促使了更高的採用率。我們需要提高人工智能數據分析的速度和準確性，以確保物聯網實現其承諾的願景。收集數據是一回事，但對數據進行排序、分析和理解卻是另外一回事。這就是為什麼當物聯網開始滲透到我們生活的方方面面時，為了跟上正在收集大量數據的速度，而去開發更快、更精確人工智能的重要原因了。
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