教育新闻网记住在高中代数，三角学或另一门数学课程中，学生举手示意以下问题：“我们将把它用于什么?这对我们的成年生活有何用处?”提出此类问题的学生类型通常都不及星学生。但是那些拥有必要的决心和想像力去理解数学可能性的人，往往不仅获得了良好的成绩，而且在数年后，又获得了从会计到科学等领域的成功职业。
从某种意义上讲，物联网和人工智能类似于一个隐喻教室。刚开始时，诸如AI和IoT之类的主题乍看之下似乎并不清晰，但是，经过一些技术纪律，它们的力量显而易见。曼恩说：“我认为是[一起使用物联网和人工智能的早期推动者]往往会做得更好–那些在课堂上有帮助的人。”“而且，那些愿意为这一旅程投资的人现在也有可能与众不同。”
物联网与人工智能和战略投资趋于交付成果
现在，SAS，德勤，英特尔和IDC进行的一项调查呼应了这一主题，强调了AI的强大功能，尤其是作为物联网成功的推动力。实际上，该报告发现将IoT和AI融合在一起的组织认为他们无法独自与IoT有效竞争。总计90%的“大量使用AI与IoT结合使用”的受访者看到了超出预期的结果。
鉴于AI和IoT的采用相对较早，这是一个值得注意的结论。人工智能在很大程度上仍然充满了炒作。根据Gartner的2019年特定于人工智能的炒作周期，与AI相关的大多数技术和趋势距离广泛采用还需要几年的时间。诸如自动驾驶汽车，人工智能和量子计算等AI技术距离最远，距离黄金时间可能还有十多年的时间。但是，诸如预测分析，计算机视觉，机器学习和机器人过程自动化软件之类的技术距离成熟可能还需要几年的时间。一个单独的炒作周期发现物联网技术处于相似的位置，尽管稍微成熟一些。
SAS调查获得的压倒性多数表明，采用率存在一个临界点。受益于物联网部署的制造商和许多其他公司通常采用传统的保守方法来拥抱物联网和人工智能。曼恩说：“并不是所有制造业都有这种情况，但其中许多人会说：'在我加入之前，我会让别人尝试一下。'但是，最近的SAS研究表明，那些取得飞跃的人往往会获得压倒性的扎实成绩，从而获得高层的支持。
该调查利用了450位主要行业的受访者的反馈意见，这些受访者将AI定义为一门广泛的学科，包括深度学习，机器学习，自然语言处理，计算机视觉等。
某些季度对物联网和人工智能的支持仍然不平衡
与此相关的是，德勤(Deloitte)对9,500项单独的调查发现，对IoT，机器学习和AI等技术的支持普遍不均衡。该研究在巴塞罗那举行的IoT解决方案世界大会上进行了介绍。共有54%的人对IoT持积极态度，这是该调查中给定技术的最高金额。对于AI，相应的数字为47%。对于机器学习，这个数字是49%。机器人流程自动化有时被视为AI的子集，但有46%的受访者对此表示乐观。
德勤研究总监Mark Cottelleer表示：“我们需要考虑某种特定技术的驱动因素本身。”
曼恩说：“我建议那些认为人工智能将在连续统的较低端从事工作的人与那些认为将改善或改善其生计或工作的人之间存在高度相关性。另外一端。”
教育程度也影响了对技术的支持。“您受过的教育越多，对这些技术的信心就越大，” Cottelleer说。
对特定技术的支持水平往往因国家而异。在中国和西班牙，对AI和IoT的支持最高。Cottelleer说，各国对特定技术的支持可能会高达20个百分点或更多。例如，以色列对物联网的支持率为32%，但略高于西班牙和中国的65%。
当被问及德勤研究报告中概述的对物联网和人工智能的一致支持时，工业互联网协会首席技术官斯蒂芬·梅洛尔(Stephen Mellor)说，当技术仍处于早期采用阶段时，这种抵制是很常见的。“我的意思是，如果您回到1900年代，电力是一种令人兴奋的新技术，” Mellor说。然而，一些公众仍然对电力持怀疑态度，直到它变得司空见惯并退回到公众思想的背景中。
“目前，[物联网]正在经历Gartner人所说的'幻灭槽'，然后走向'启蒙坡度'，” Mellor说。显然，每个公司都在不同的地方。但是平均而言，我们在那个领域。我认为，我们还没有走到最底层。”
