物聯(lián)網(wǎng)在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能的推動(dòng)下，已經(jīng)有了一定的變化，主要體現(xiàn)在三個(gè)方面，其一是物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)；其二是數(shù)據(jù)分析；其三是應(yīng)用。其中物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)涉及到云計(jì)算技術(shù)，數(shù)據(jù)分析涉及到大數(shù)據(jù)技術(shù)，而應(yīng)用則主要指的是人工智能技術(shù)。人工智能目前處在物聯(lián)網(wǎng)體系的最高層，不僅各大技術(shù)最終均指向了人工智能，同時(shí)人工智能也是能否發(fā)揮出物聯(lián)網(wǎng)巨大價(jià)值的關(guān)鍵，可以說(shuō)萬(wàn)物互聯(lián)的背后必然要求萬(wàn)物智能。

物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的結(jié)合是二者發(fā)展的必然結(jié)果，物聯(lián)網(wǎng)需要通過(guò)人工智能發(fā)揮出更大的作用，以便于把物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用邊界不斷拓展，這也是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心訴求之一，而人工智能也同樣需要物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)重要的平臺(tái)來(lái)完成落地應(yīng)用。

隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，有必要了解這兩種技術(shù)如何協(xié)同工作，以使企業(yè)和普通人受益。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，而人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來(lái)分析和跟蹤這些數(shù)據(jù)。以這種方式將人工智能與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，可以創(chuàng)造出“智能設(shè)備”，并在沒(méi)有人為干預(yù)的情況下做出明智決策。物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的可能性是無(wú)限的。

連網(wǎng)設(shè)備和傳感器的快速擴(kuò)展，使得它們創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，而隨之而來(lái)的最大問(wèn)題是如何分析這些海量性能數(shù)據(jù)。
跟上物聯(lián)網(wǎng)生成數(shù)據(jù)的速度并獲得洞察力的唯一方法是機(jī)器學(xué)習(xí)。

什么是人工智能，什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

人工智能是對(duì)感知周圍世界、形成計(jì)劃并為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)而做出決策的智能體的研究。它的基礎(chǔ)包括數(shù)學(xué)、邏輯、哲學(xué)、概率論、語(yǔ)言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和決策理論。許多領(lǐng)域都屬于人工智能的范疇，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，它的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠自己學(xué)習(xí)。機(jī)器的學(xué)習(xí)算法使其能夠識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式，然后構(gòu)建解釋世界的模型，并在沒(méi)有明確預(yù)先編程規(guī)則和模型的情況下預(yù)測(cè)事物。

為什么機(jī)器學(xué)習(xí)很重要？

人工智能將比其他創(chuàng)新更有能力塑造我們的未來(lái)，任何不了解它的人很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)自己被拋在后面。

在經(jīng)過(guò)多個(gè)人工智能冬天和“虛假繁榮”之后，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算機(jī)處理能力的快速發(fā)展極大地改變了游戲規(guī)則。

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)（機(jī)器識(shí)別圖像或視頻中對(duì)象的能力）做出了巨大改進(jìn)。例如，您收集了幾十萬(wàn)甚至幾百萬(wàn)張圖片，需要分別給它們貼上標(biāo)簽，比如要給有貓的圖片貼上標(biāo)簽，然后，該算法試圖建立一個(gè)模型，可以準(zhǔn)確無(wú)誤地給每一張有貓的圖片貼上標(biāo)簽。一旦精度足夠高，機(jī)器就能“了解”貓的樣子。

物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)依賴于能夠獲得隱藏在廣闊且不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)海洋中的洞察力。由于目前的方法不能擴(kuò)展到物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模，因此，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)承諾的未來(lái)依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)發(fā)現(xiàn)模式、相關(guān)性和異常，而這些模式、相關(guān)性和異常有可能會(huì)改善我們?nèi)粘Ｉ畹乃蟹矫妗?br /> 機(jī)器學(xué)習(xí)是我們走向人工智能之旅的核心，與此同時(shí)，它將改變每個(gè)行業(yè)，并對(duì)我們的日常生活產(chǎn)生巨大影響。

物聯(lián)網(wǎng) 人工智能 走向成功的關(guān)鍵

1、專注于一項(xiàng)挑戰(zhàn)

盡管人們很容易對(duì)物聯(lián)網(wǎng)和人工智能 能夠解決所有挑戰(zhàn)感到興奮，但這是一個(gè)誤區(qū)。專注于一個(gè)與特定流程相關(guān)的問(wèn)題或低效率將使您的組織能夠制定切合實(shí)際的策略，進(jìn)而分配正確的資源，并且只收集需要的數(shù)據(jù)。不要試圖解決所有問(wèn)題。通過(guò)應(yīng)對(duì)重大組織挑戰(zhàn)并展示早期成功案例，將會(huì)增強(qiáng)管理層對(duì)該計(jì)劃的信心和承諾。一旦您選擇了要改進(jìn)的流程，就首先需要從幾個(gè)角度進(jìn)行分析，如輸入/輸出、時(shí)間價(jià)值、財(cái)務(wù)價(jià)值和其他指標(biāo)，以確定接下來(lái)的步驟和要收集的數(shù)據(jù)。

2、無(wú)限期迭代

不存在“一成不變”的物聯(lián)網(wǎng)/人工智能平臺(tái)。這是對(duì)持續(xù)改進(jìn)的承諾。在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和提煉價(jià)值就像發(fā)現(xiàn)完美的寶石一樣。您可以首先部署傳感器，以獲得初步的見(jiàn)解。這可能需要通過(guò)不同的角度來(lái)發(fā)現(xiàn)模式——時(shí)間間隔、地理位置、人口統(tǒng)計(jì)等。有時(shí)，這意味著要開發(fā)新的算法來(lái)“測(cè)試”不同的模式。隨著見(jiàn)解變得更加清晰，您需要優(yōu)化這些算法，并開始將它們移動(dòng)到更接近數(shù)據(jù)生成和使用的數(shù)字邊緣。隨著您繼續(xù)用預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法完善您的發(fā)現(xiàn)，價(jià)值之路將變得更加清晰。

物聯(lián)網(wǎng)其實(shí)并不是一個(gè)新概念，但是為什么物聯(lián)網(wǎng)依然能與大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)一道被列入第三次信息化浪潮的核心技術(shù)，一個(gè)關(guān)鍵的原因就是物聯(lián)網(wǎng)能夠承載更多的新技術(shù)，同時(shí)物聯(lián)網(wǎng)能夠深入到產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。

物聯(lián)網(wǎng)將獲得重要的支撐，基于物聯(lián)網(wǎng)的各種創(chuàng)新應(yīng)用將成為新一輪創(chuàng)業(yè)的熱點(diǎn)領(lǐng)域，而這些新的創(chuàng)新領(lǐng)域中一個(gè)重要的特點(diǎn)就是物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的深度整合。物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的深度整合將廣泛應(yīng)用于智慧城市、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能家居、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和各種可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域，而這些領(lǐng)域無(wú)疑具有巨大的發(fā)展?jié)摿Α?

面對(duì)當(dāng)今極速發(fā)展的IoT、AI等新技術(shù)，無(wú)論是政府還是企業(yè)、個(gè)人，只有充分認(rèn)清其引發(fā)的人類發(fā)展大勢(shì)，不斷調(diào)整自身的價(jià)值理念、運(yùn)作方式等，順勢(shì)而為，才能充分有效利用這些新技術(shù)。持續(xù)不斷的技術(shù)創(chuàng)新，才是發(fā)展之道，才能推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)為人類社會(huì)走向普遍共享作出貢獻(xiàn)。