人工智能通過機器學(xué)習(xí)來為物聯(lián)網(wǎng)增加價值

（文章來源：教育新聞網(wǎng)）

到2024年，支持IoT事物/對象的嵌入式AI的全球價值將達到$ 4.6BIoT DaaS的增長速度幾乎是非IoT DaaS的三倍，其中大部分流式傳輸數(shù)據(jù)。

這項物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)市場研究提供了對技術(shù)，領(lǐng)先公司和解決方案的分析。該報告還提供了定量分析，包括市場規(guī)模以及對2019年至2024年期間AIoT基礎(chǔ)設(shè)施，服務(wù)和特定解決方案的預(yù)測。還評估了5G對AIoT的影響(反之亦然)以及區(qū)塊鏈和特定解決方案，例如數(shù)據(jù)即服務(wù)(DaaS)，決策即服務(wù)以及智慧城市中的AIoT市場。

這項研究還評估了各種AI技術(shù)及其在快速發(fā)展的企業(yè)和工業(yè)數(shù)據(jù)領(lǐng)域與分析解決方案相關(guān)的用途。它評估新興的業(yè)務(wù)模型，領(lǐng)先的公司和解決方案。它還分析了如何最好地使用不同形式的AI解決問題。該報告還評估了物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)中的AI市場。這項研究提供了分析和物聯(lián)網(wǎng)的單位增長和收入預(yù)測。它包括對利用大數(shù)據(jù)工具和高級分析進行物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的技術(shù)，公司和解決方案的評估。重點放在利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來改進流程，開發(fā)新產(chǎn)品和改進產(chǎn)品，最終實現(xiàn)企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)聯(lián)合。它包括對2019年至2024年的詳細預(yù)測。

這項研究還評估了DaaS的技術(shù)，公司，策略和解決方案。它評估企業(yè)使用自己的數(shù)據(jù)，其他數(shù)據(jù)以及兩者結(jié)合使用的商機。它還分析了企業(yè)通過各種第三方DaaS產(chǎn)品通過自己的數(shù)據(jù)獲利的機會。這項研究還評估了主要行業(yè)垂直領(lǐng)域的DaaS機遇以及2019年至2024年新興數(shù)據(jù)貨幣化的未來前景。

重要的是要認識到IoT技術(shù)市場中的智能并不是固有的，而是必須精心計劃?？梢园l(fā)現(xiàn)AIoT市場元素嵌入在軟件程序，芯片組和平臺以及面向人類的設(shè)備(如設(shè)備)中，這些設(shè)備可能依賴于本地和基于云的情報的組合。

就像人的神經(jīng)系統(tǒng)一樣，物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)將具有提供智能控制的自主和認知功能組件，以及充當(dāng)神經(jīng)末梢(用于神經(jīng)運輸(檢測和觸發(fā)通信))和連接整個系統(tǒng)的神經(jīng)通道的神經(jīng)端點。系統(tǒng)。最大的區(qū)別在于，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)市場將從人工智能(AI)和認知計算在集中式和邊緣計算位置中的工程設(shè)計中受益。

人工智能正在迅速進入許多高級解決方案，包括自動駕駛汽車，智能機器人，高級預(yù)測分析等。通過與企業(yè)，工業(yè)以及消費者產(chǎn)品和服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的AI集成，許多垂直行業(yè)將發(fā)生轉(zhuǎn)變。它注定將成為業(yè)務(wù)運營的組成部分，包括供應(yīng)鏈，銷售和營銷流程，產(chǎn)品和服務(wù)交付以及支持模型。IoT(或AIoT)的AI支持一詞剛剛開始成為ICT詞典的一部分，因為前者為后者增加價值的可能性僅受想象力的限制。

人工智能增強了大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)平臺為每個細分市場提供價值的能力。在物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析中使用AI進行決策對于高效決策至關(guān)重要，尤其是在流數(shù)據(jù)和與邊緣計算網(wǎng)絡(luò)相關(guān)聯(lián)的實時分析領(lǐng)域。實時數(shù)據(jù)將是所有用例，細分和解決方案的關(guān)鍵價值主張。捕獲流數(shù)據(jù)，確定有價值的屬性以及實時做出決策的能力將為服務(wù)邏輯添加一個全新的維度。在許多情況下，數(shù)據(jù)本身以及可操作的信息將成為服務(wù)。

人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與解決方案(AIoT)的融合導(dǎo)致思維網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)變得越來越有能力解決跨多個行業(yè)垂直領(lǐng)域的各種問題。人工智能通過機器學(xué)習(xí)和改進的決策為物聯(lián)網(wǎng)增加價值。物聯(lián)網(wǎng)通過連接性，信令和數(shù)據(jù)交換為AI增添價值。