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

（文章來源：教育新聞網(wǎng)）

到2024年，支持IoT事物/對(duì)象的嵌入式AI的全球價(jià)值將達(dá)到$ 4.6BIoT DaaS的增長(zhǎng)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(xiàng)物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)市場(chǎng)研究提供了對(duì)技術(shù)，領(lǐng)先公司和解決方案的分析。該報(bào)告還提供了定量分析，包括市場(chǎng)規(guī)模以及對(duì)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(cè)。還評(píng)估了5G對(duì)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(chǎng)。

這項(xiàng)研究還評(píng)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(píng)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(bào)告還評(píng)估了物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)中的AI市場(chǎng)。這項(xiàng)研究提供了分析和物聯(lián)網(wǎng)的單位增長(zhǎng)和收入預(yù)測(cè)。它包括對(duì)利用大數(shù)據(jù)工具和高級(jí)分析進(jìn)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(píng)估。重點(diǎn)放在利用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)來改進(jìn)流程，開發(fā)新產(chǎn)品和改進(jìn)產(chǎn)品，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)聯(lián)合。它包括對(duì)2019年至2024年的詳細(xì)預(yù)測(cè)。

這項(xiàng)研究還評(píng)估了DaaS的技術(shù)，公司，策略和解決方案。它評(píng)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(jī)。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(jī)會(huì)。這項(xiàng)研究還評(píng)估了主要行業(yè)垂直領(lǐng)域的DaaS機(jī)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(rèn)識(shí)到IoT技術(shù)市場(chǎng)中的智能并不是固有的，而是必須精心計(jì)劃。可以發(fā)現(xiàn)AIoT市場(chǎng)元素嵌入在軟件程序，芯片組和平臺(tái)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(bào)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(rèn)知功能組件，以及充當(dāng)神經(jīng)末梢(用于神經(jīng)運(yùn)輸(檢測(cè)和觸發(fā)通信))和連接整個(gè)系統(tǒng)的神經(jīng)通道的神經(jīng)端點(diǎn)。系統(tǒng)。最大的區(qū)別在于，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)市場(chǎng)將從人工智能(AI)和認(rèn)知計(jì)算在集中式和邊緣計(jì)算位置中的工程設(shè)計(jì)中受益。

人工智能正在迅速進(jìn)入許多高級(jí)解決方案，包括自動(dòng)駕駛汽車，智能機(jī)器人，高級(jí)預(yù)測(cè)分析等。通過與企業(yè)，工業(yè)以及消費(fèi)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(yùn)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?yàn)榍罢邽楹笳咴黾觾r(jià)值的可能性僅受想象力的限制。

人工智能增強(qiáng)了大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為每個(gè)細(xì)分市場(chǎng)提供價(jià)值的能力。在物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)分析中使用AI進(jìn)行決策對(duì)于高效決策至關(guān)重要，尤其是在流數(shù)據(jù)和與邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)相關(guān)聯(lián)的實(shí)時(shí)分析領(lǐng)域。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)將是所有用例，細(xì)分和解決方案的關(guān)鍵價(jià)值主張。捕獲流數(shù)據(jù)，確定有價(jià)值的屬性以及實(shí)時(shí)做出決策的能力將為服務(wù)邏輯添加一個(gè)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(gè)行業(yè)垂直領(lǐng)域的各種問題。人工智能通過機(jī)器學(xué)習(xí)和改進(jìn)的決策為物聯(lián)網(wǎng)增加價(jià)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(jià)值。