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        融合:人工智能和物聯網

         
         
            物聯網(AIoT)是物聯網的下一個關鍵步驟——轉變分析數據的過程并將其轉化為行動。
         
        物聯網
            由于物聯網的聚合特性,物聯網將有助于實現新一代人工智能。物聯網的核心是收集大量數據。由于這些數據是通過人工智能的數據饑渴算法處理的,物聯網的分析和行動部分將得到極大增強。
         
            用于智能數據分析的AIoT
         
            物聯網是收集相關的智能數據并將其傳達以進行處理、分析并使其可操作的關鍵。人工智能在物聯網中的作用是簡化收集所有數據的意義。它將為物聯網應用開辟新的渠道,因為分析來自數千個端點的數據將非常高效。
         
            分析大量數據的能力將帶來許多好處,包括:
         
            提高運營效率:人工智能通過歷史數據根據趨勢預測情況的能力可以提高許多垂直領域的效率,包括車隊、資產、物流和制造。
         
            提高安全性:AIoT可以通過多種方式提高安全性。例如,在制造車間使用計算機視覺來監控員工或在危險情況下使用虛擬或增強現實。車隊管理解決方案利用人工視覺來監控駕駛員行為并使用實時警報來預防事故,例如在方向盤后睡著。
         
            減少停機時間:在制造業中,由于機器或設備故障導致的計劃外停機是導致收入損失的主要原因之一。通過人工智能分析機器設備上的物聯網傳感器生成的數據,預測性維護可以降低意外停機的風險,并允許制造商制定機器維護計劃。
         
            公用事業自動化:在家庭、智能建筑和智慧城市中,可以根據趨勢通過AIoT管理公用事業。這不僅為消費者和公民創造了便利,而且還可以提高安全性、有助于交通管理并加強可持續性。
         
            5G、邊緣和AIoT的融合
         
            在這個物聯網新時代,最令人鼓舞的運行主題之一是新興技術如何強有力地協同工作而不是競爭。5G具有令人難以置信的速度和低延遲,但在關鍵任務通信(例如機器人和自動駕駛汽車)中,通過邊緣計算進一步支持對低延遲的需求。
         
            人工智能在靠近邊緣時可以更有效地運行,而不是被發送到云端進行計算。在利用邊緣計算時,將充分利用這些關鍵任務通信中的人工智能自動化。
         
            云在身邊
         
            就像5G、邊緣和AIoT如何相互支持一樣,云計算不會被邊緣計算取代。云仍然為大大小小的組織提供靈活、敏捷和隨時隨地的數據訪問。
         
            云和邊緣之間的決定取決于各個應用程序。分布式計算允許組織在不同的選項之間進行挑選。一些應用程序可能會采用混合云方法(公共和私有)并結合一些邊緣計算,同時還利用本地數據中心。
         
            構建正確的解決方案
         
            在計算和分析中有這么多不同選項的缺陷在于,很難決定哪些選項適合您的業務案例。這就是為什么與專家戰略合作伙伴合作不僅可以幫助您做出最佳決策,而且可以簡化流程以更快地將您的解決方案推向市場。

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