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首先，我國政府工作報告對物聯網的定義是：通過信息傳感設備，按照約定的協議，把任何問題以及互聯網連接起來，進行信息交互和通信，以實現智能識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡，他是在互聯網基礎上延伸和擴展的網絡。
其次，人工智能（簡稱AI）是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，簡單而言之是機器通過數據學習，模擬人的思維做事。
最後，在物聯網體系架構的應用層，可以幫助應用層功能很好的實現，大致如下：
l在企業現代化管理中，物聯網和人工智能的結合優化企業與企業之間的關係，可以通過物聯網收集數據，AI將其轉化為有用和有價值的信息。
- l物聯網設備支持連接人工智能的雲平臺，以獲得大量的價值信息。
- l人工智能助力物聯網大數據分析，物聯網大數據的數量級巨大、實時要求高，實際應用中大量數據很難用傳統方式管理。AI可通過不需要人工操作人員的干預的無監督學習和聚類方法，機器學習系統可以自動識別數據中的正常和異常模式。
- 人工智能為物聯網提供強有力的數據擴展
- 人工智能讓物聯網更加智能化
- 人工智能有助於物聯網提高運營效率
人工智能與物聯網的結合能夠很好地改善當前的商業生態環境，物聯網的未來包含人工智能，物聯網及人工智能的強大結合將帶給社會巨大的改變。
六易哥
根據IoT Analytics（物聯網分析），截至2018年，全球聯網設備超過170億臺，其中“物聯網”設備超過70億臺。物聯網是各種傳感器、設備和其他技術的集合，這些傳感器、設備和技術並不像手機或電腦那樣直接與消費者交互。相反，物聯網設備幫助提供信息、控制和分析，將一個硬件設備的世界相互連接起來，並連接到更大的互聯網。隨著廉價傳感器和低成本網絡連接的出現，物聯網設備的數量正在激增。
2019年4月2日，漢諾威下薩克森州：漢諾威博覽會上的Fischertechnik展臺上有一個學習工廠，並通過傳送帶進行產品分類(GETTY IMAGES)。
企業將被這些設備產生的海量數據所淹沒，他們希望人工智能來幫助管理這些設備，並從這些大量的數據中獲得更多的見地和智慧。然而，從這些系統中管理和提取有價值的信息比我們預期的要困難得多。物聯網涉及很多因素和子組件，如連接性、安全性、數據存儲、系統集成、設備硬件、應用程序開發，甚至網絡等。另外，物聯網的複雜性與功能的規模有關。通常情況下，構建支持智能設備訪問的傳感器很容易，但是創建可靠的、安全的、具有遠程控制和升級以及具有成本效益的設備則是一個複雜得多的問題。
人工智能如何改變物聯網？
在最近的AI Today中，微軟的Rashmi Misra分享了人工智能和物聯網是如何結合在一起的，以提供更大的可視性以及實現對連接到互聯網上的各種設備和傳感器的控制。在微軟，拉希米負責一個構建物聯網和人工智能(AI)解決方案的團隊，她還有各種合作伙伴，比如設備製造商、應用程序開發商、系統集成商，以及其他想要在物聯網領域發揮關鍵作用的垂直方向的合作伙伴。她的微軟團隊專注於從物聯網設備生成的數據中獲取深入的見解和知識，並簡化數據的訪問和報告流程。
物聯網正在改變商業模式，幫助企業從簡單地生產產品和服務，轉向為客戶提供滿意結果的企業。通過影響企業的業務模型，物聯網設備和傳感器與機器學習的結合創建了一個協作的、相互連接的新世界。物聯網和人工智能的結合正在改變許多行業以及企業與客戶之間的關係。企業現在可以通過物聯網收集數據並將其轉化為有用和有價值的信息。
當一個企業開始數字化轉型時，物聯網和人工智能的結合可能會在其行業內引發爭議。企業是否使用物聯網和AI進行客戶交流，實現會話代理，定製用戶體驗，分析或優化生產力，通過物聯網和AI，企業能夠動態洞察每一塊數據，從觸摸客戶的實際需求，到企業員工，再到供應商和合作夥伴以及與之交互的整個系統的各個方面。物聯網設備不僅僅是將業務流程模擬到軟件中，而且為系統提供了一個與現實世界的實際接口。在任何可以放置傳感器或設備的地方進行測量、交互或分析，物聯網設備還支持連接人工智能的雲平臺，以獲得大量的價值信息。
工業機器人01
隨著廉價傳感器和低成本網絡連接的出現，物聯網設備的數量正在激增——截至2018年，全球聯網設備超過170億臺，其中“物聯網”設備就超過了70億臺。但是，創建可靠的、安全的、具有遠程控制和升級以及具有成本效益的設備仍是一個極為複雜的問題......
在最近的AI Today中，微軟的Rashmi Misra分享了人工智能和物聯網是如何結合在一起的，以提供更大的可視性以及實現對連接到互聯網上的各種設備和傳感器的控制。在微軟，拉希米負責一個構建物聯網和人工智能(AI)解決方案的團隊，她還有各種合作伙伴，比如設備製造商、應用程序開發商、系統集成商，以及其他想要在物聯網領域發揮關鍵作用的垂直方向的合作伙伴。她的微軟團隊專注於從物聯網設備生成的數據中獲取深入的見解和知識，並簡化數據的訪問和報告流程。
物聯網正在改變商業模式，幫助企業從簡單地生產產品和服務，轉向為客戶提供滿意結果的企業。通過影響企業的業務模型，物聯網設備和傳感器與機器學習的結合創建了一個協作的、相互連接的新世界。物聯網和人工智能的結合正在改變許多行業以及企業與客戶之間的關係。企業現在可以通過物聯網收集數據並將其轉化為有用和有價值的信息。
當一個企業開始數字化轉型時，物聯網和人工智能的結合可能會在其行業內引發爭議。企業是否使用物聯網和AI進行客戶交流，實現會話代理，定製用戶體驗，分析或優化生產力，通過物聯網和AI，企業能夠動態洞察每一塊數據，從觸摸客戶的實際需求，到企業員工，再到供應商和合作夥伴以及與之交互的整個系統的各個方面。物聯網設備不僅僅是將業務流程模擬到軟件中，而且為系統提供了一個與現實世界的實際接口。在任何可以放置傳感器或設備的地方進行測量、交互或分析，物聯網設備還支持連接人工智能的雲平臺，以獲得大量的價值信息。
人工智能幫助理解物聯網數據
當今企業在人工智能和物聯網方面面臨的共同挑戰是物聯網數據的應用、可訪問性和分析。如果您有來自各種來源的數據池，您可以使用這些數據進行一些統計分析。但是，如果你想在預測未來事件中採取積極主動的行動，一個企業需要學習如何辨別這種數據和分析過程。
物聯網數據的數量是巨大的，特別是在那些已經將傳感器部署到單個單元級別的企業中。大量不斷變化的數據很難用傳統的商業智能和分析工具來管理。這就是AI介入的地方。通過使用無監督學習和聚類方法，機器學習系統可以自動識別數據中的正常和異常模式，並在偏離正常範圍時發出警報，而不需要人工操作人員的干預。同樣，這些支持人工智能的物聯網系統可以自動顯示相關的建議，而這些建議可能在海量數據中是人為看不到的。
企業正在以多種不同的方式實施支持人工智能的物聯網系統。有關解決方案公司開始提供打包好的代碼和模板，其中包括針對特定應用領域(如航運和物流、製造、能源、環境、建築和設施運營)的測試模型。其他公司正在創建客戶解決方案，構建和培訓自己的模型，利用雲供應商的外部CPU能力。一些解決方案將人工智能功能集成在預置解決方案或基於雲的產品中，而另一些解決方案則旨在分散人工智能功能，將機器學習模型推向邊緣，以保持數據接近設備並提高性能。有許多方法可以實現這種AI技術，而挑戰在於如何應用它並適當地訪問它。
今天，我們看到人工智能和物聯網的大規模增長。這些技術結合在一起可以實現下一個級別的自動化和生產力，同時降低成本。隨著消費者、企業和政府開始在各種環境中部署物聯網，我們的世界將發生巨大變化。它已經迅速地改變了從零售到供應鏈再到醫療保健的一切。通過智能能源解決方案，人工智能的物聯網正在改變能源行業。在智能能源解決方案中，一個城市或城鎮希望通過安裝太陽能電池板的房屋來創建一個非本地化的電力交易。Rashmi分享了一個物聯網如何改變供應鏈和物流的例子。在那個例子中，牛奶很容易受到溫度變化的影響。如果你生產的牛奶從一個地方運輸到另一個地方，你可以使用物聯網來跟蹤牛奶運輸過程中的每一個環節。通過更多的智能設備，無論是私營企業還是公共部門都將產生巨大的影響。
物聯網設備的普及正使未來成為一個緊密相連、即時獲取信息的世界。現在需要人工智能來管理所有這些設備，並理解這些設備返回的數據。從某種程度上講，人工智能和物聯網是互利共生的，並將繼續保持相互交織的關係向前發展。
愈演愈念
人工智能和物聯網沒有從屬關係，既不相互依存，又不完全獨立。
本質上人工智能是在探索智慧的產生。細想，人之所以成為高等生物，只因為人在所謂的進化過程從突然產生了智慧。這或許是進化論最難讓人信服的原因。為何單單隻有人類進化出了智慧之能？或許神創論更能巧妙而沒有違和感的解釋。
我認為，人工智能或許是人類開啟滅絕之路的快速解決方案，它改變的不是物聯網，而是整個社會體系。
當一個機器人有了智慧，它會早一步殺死那個想拔它插線電源的人。
