在物联网中扮演的角色

接到互联网并可以收集和处理数据来做出明智决策的事物或设备。 这些设备可以像我们家中的空调一样简单，也可以像可穿戴设备和智能汽车之类的复杂物品。

物联网的重要性在于，它们有助于收集实时数据，组织或人员可以根据这些数据做出更实际，更明智的决策，因为理论信息和知识从未被认为足以进行有效的决策。 因此，物联网的普及呈指数增长，这一事实可以从Business Insider进行的一项调查中得到验证，该调查2019年有80亿个IoT设备，预计到2027年，将有超过410亿。

人工智能

人工智能，也称为机器智能，是指在类似于人类智能的机器中模拟智能的过程，从而使机器像人一样思考和行动。

人工智能的三个主要阶段是：学习、推理和感知。

这些阶段使用AI算法，这些算法旨在帮助机器经常使用实时数据做出明智的决策，然后采取相应的行动。

AI的一个例子是无人驾驶汽车，就像人在驾驶一样具有决策能力，通过做出诸如向右转还是向左转，是否停车，检测交通，调整速度等决策。

人工智能与物联网融合的力量

分别了解了IoT和AI的功能后，我们现在可以继续了解将AI和IoT融合在一起的需求。当人工智能与物联网相结合时，我们得到的产物叫做人工智能物联网(AIoT)。

将AI与IoT相结合的主要原因是，IoT设备用于收集所有数据并将其传输到通常可以通过互联网收集数据的云或任何其他空间的目的，AI被认为是AIoT的大脑真正有助于决策和模拟机器动作或响应的要素。

为了更好地和深入地了解，我们可以再次考虑上面讨论的智能空调的示例。智能空调中装有传感器，这些传感器实际上负责检测外部温度。但是传感器只能收集数据，仅收集数据并不能达到智能设备的目的。这是与IoT设备融合在一起的人工智能组件，实际上有助于做出明智的决策。因此，空调中的AI组件最终有助于调节室温。

以下详细介绍了AIoT设备遵循的步骤，以更好地了解这些设备的决策过程。

1.数据收集

借助IoT设备中安装的传感器来收集数据。这些传感器是实际设备的一部分，并且可以将多个传感器连接到单个设备以收集不同类型的数据。

例如，一个设备可以具有多个传感器，例如摄像机，GPS，加速度计等，用于收集不同种类的数据。

2.数据传输

然后，由于数据量巨大，因此通常将其传输以存储到云中。云有助于降低存储成本，因为组织不必花大量的钱来安装用于存储大量数据的硬件。

3.数据处理

如果未处理，存储在云中的数据将无用。处理数据包括多个阶段，例如从云中提取相关数据，清除数据并使其免受所有异常影响，将其转换为标准格式，然后应用算法来得出洞察力。

4.数据预测

机器学习和深度学习算法是预测未来事件的关键。建立相关模型后，可以根据获得的结果进行预测。

5.行为

做出预测后，最后一步是让机器按照生成的洞察力行事。

讨论的步骤清楚地描述了将IoT与AI融合的重要性。前者可帮助从不同资源收集数据，而后者则可帮助设备从收集的数据中汲取有意义的见解并采取明智的行动。

因此，可以说物联网的价值是在其分析和行动阶段确定的，没有人工智能就没有意义。

将AI与IoT集成的好处

1.改善客户体验

（编辑：宁德站长网）

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