1. 主页 > 人工智能 >

融合:人工智能和物联网

 
 
    物联网(AIoT)是物联网的下一个关键步骤——转变分析数据的过程并将其转化为行动。
 
物联网
    由于物联网的聚合特性,物联网将有助于实现新一代人工智能。物联网的核心是收集大量数据。由于这些数据是通过人工智能的数据饥渴算法处理的,物联网的分析和行动部分将得到极大增强。
 
    用于智能数据分析的AIoT
 
    物联网是收集相关的智能数据并将其传达以进行处理、分析并使其可操作的关键。人工智能在物联网中的作用是简化收集所有数据的意义。它将为物联网应用开辟新的渠道,因为分析来自数千个端点的数据将非常高效。
 
    分析大量数据的能力将带来许多好处,包括:
 
    提高运营效率:人工智能通过历史数据根据趋势预测情况的能力可以提高许多垂直领域的效率,包括车队、资产、物流和制造。
 
    提高安全性:AIoT可以通过多种方式提高安全性。例如,在制造车间使用计算机视觉来监控员工或在危险情况下使用虚拟或增强现实。车队管理解决方案利用人工视觉来监控驾驶员行为并使用实时警报来预防事故,例如在方向盘后睡着。
 
    减少停机时间:在制造业中,由于机器或设备故障导致的计划外停机是导致收入损失的主要原因之一。通过人工智能分析机器设备上的物联网传感器生成的数据,预测性维护可以降低意外停机的风险,并允许制造商制定机器维护计划。
 
    公用事业自动化:在家庭、智能建筑和智慧城市中,可以根据趋势通过AIoT管理公用事业。这不仅为消费者和公民创造了便利,而且还可以提高安全性、有助于交通管理并加强可持续性。
 
    5G、边缘和AIoT的融合
 
    在这个物联网新时代,最令人鼓舞的运行主题之一是新兴技术如何强有力地协同工作而不是竞争。5G具有令人难以置信的速度和低延迟,但在关键任务通信(例如机器人和自动驾驶汽车)中,通过边缘计算进一步支持对低延迟的需求。
 
    人工智能在靠近边缘时可以更有效地运行,而不是被发送到云端进行计算。在利用边缘计算时,将充分利用这些关键任务通信中的人工智能自动化。
 
    云在身边
 
    就像5G、边缘和AIoT如何相互支持一样,云计算不会被边缘计算取代。云仍然为大大小小的组织提供灵活、敏捷和随时随地的数据访问。
 
    云和边缘之间的决定取决于各个应用程序。分布式计算允许组织在不同的选项之间进行挑选。一些应用程序可能会采用混合云方法(公共和私有)并结合一些边缘计算,同时还利用本地数据中心。
 
    构建正确的解决方案
 
    在计算和分析中有这么多不同选项的缺陷在于,很难决定哪些选项适合您的业务案例。这就是为什么与专家战略合作伙伴合作不仅可以帮助您做出最佳决策,而且可以简化流程以更快地将您的解决方案推向市场。

本文由网上采集发布,不代表我们立场,转载联系作者并注明出处:http://www.34iot.com//a/peixun/396.html

联系我们

在线咨询:点击这里给我发消息

微信号:weixin888

工作日:9:30-18:30,节假日休息