教育新闻网人工智能和物联网都是单独的一种创新，然而，使它们更加融合的地方是它们更引人入胜。正如科学家和行业专家所指出的那样，由于物联网和人工智能的应用是独立有趣的，因此它们的结合用例具有更大的潜力。物联网正在变得更加辉煌。企业正在将人工智能(特别是机器学习)融合到其物联网应用程序中。
随着投资的涌入，大量新产品的涌现以及大型企业组织的兴起，人工智能正在推动物联网(IoT)的发展。制定IoT战略，评估潜在的新IoT项目或试图从当前IoT部署中获取价值的组织可能需要探索AI的角色。
AI和IoT的结合被称为AIoT，无论是在Edge还是在云中，都是一个了不起的工具。这种创新的目标在这里和这里都被称为“人工智能”，目的是逐步实现精通的IoT操作，改善人机交互以及升级数据管理和分析。只要适当实现，这些AI分析就可以将IoT数据转换为有价值的数据，以改善决策流程。
边缘的人工智能采用了紧凑的体系结构，但它提供了一种令人难以置信的计算方法，该方法试图推动以本地数据为依据的决策。边缘小工具越出色，它的成本就越高，但是它可以在本地处理和存储大量数据，从而减少了在其他地方进行处理的需求。
边缘计算以这种方式与国际企业相关。根据Tractica的预测，到2025年，全球AI边缘设备的出货量将从2018年的1.614亿台增加到每年26亿台。
关于单位体积，一些基本的AI赋能的边缘设备是头戴式显示器，智能汽车传感器，消费和商业机器人，无人机和监控摄像头。边缘计算同样可以扩展到包括PC和平板电脑，移动电话以及最先进的扬声器的处理强度。实际上，微软，谷歌，亚马逊和其他公司等众多公司都在大力投入资源，探索有关基于人工智能的边缘计算解决方案答案的不同解决方案。
通过人工智能进行的预测对于提高企业的运营生产力非常有帮助。通过人工智能获得的综合深入见解可用于从头开始改善常规业务流程，从而可以提高运营效率并减少支出。
通过精确的预测，您可以获取有关业务中时间和成本高昂的任务的经验，并使它们自动化以提高效率水平。此外，对于那些大规模处理飞机和轮船的组织，通过人工智能获得的见解可以帮助他们修改程序，改善设备设置并按时更新库存，以节省不必要的成本。
避免延迟问题
使用边缘计算，没有令人信服的理由将数据移到云中进行处理。随后，不存在延迟问题。这种现实加快了公司的实时决策速度。对于某些应用，例如飞机监控，医疗
成像，自动驾驶及其他方面，实时响应至关重要，因为物联网机器的持续性能决定了基于AI的选择。
预测分析
预测分析暗示了分析的一部分，该分析着眼于现有信息，并根据结果来预测可能的未来情况。声明物联网和人工智能是预测性维护的基础，这并不是歪曲。当前，公司正在使用物联网设备以自动方式报告任何事件或疑虑，类似于设备故障等，而无需人工干预。
无论如何，通过包含人工智能，该策略将使机器能够执行预测分析。这意味着企业可以选择提前发现潜在的灾难和失望并进行维护工作。因此，不幸的是，由于甚至在故障发生之前就已经确定了状况，因此不幸的几率大大降低了。这将包括在节省大型组织的费用以及帮助他们规避业务困难方面的巨大优势。
