（文章來(lái)源：網(wǎng)絡(luò)整理）

在物聯(lián)網(wǎng)（IOT）有陷入buzzword-模糊的無(wú)休止的坑顯著潛力，它僅僅是各種類(lèi)型的對(duì)象，可通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接的生態(tài)系統(tǒng)。從手機(jī)，可穿戴設(shè)備到機(jī)器，此類(lèi)對(duì)象每天都會(huì)生成大量恒定數(shù)據(jù)。在人工智能（AI）也經(jīng)常陷入同樣的陷阱。尤其是隨著新概念的出現(xiàn)，例如機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，遺傳算法等等。

在新的IoT場(chǎng)景中，人工智能的目標(biāo)不僅是使用龐大的數(shù)據(jù)來(lái)提取有意義的見(jiàn)解，而且還可以幫助IoT集成設(shè)置獲得更高的價(jià)值。

什么是人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)？它暗示了機(jī)器的智能，設(shè)備在其中獲得了模擬真實(shí)人類(lèi)大腦的能力。使用AI算法，機(jī)器可以自己學(xué)習(xí)所有東西。借助語(yǔ)音識(shí)別，自然語(yǔ)言，機(jī)器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)的深度學(xué)習(xí)子集，這些設(shè)備可以掌握人類(lèi)語(yǔ)音。這不是很神奇嗎？

機(jī)器可以執(zhí)行分析。大數(shù)據(jù)源自任何來(lái)源，提供了深刻的見(jiàn)解，還提供了基于視覺(jué)呈現(xiàn)的回顧的預(yù)測(cè)。相反，當(dāng)我們使機(jī)器和（或）任何非計(jì)算設(shè)備能夠與Internet連接并生成有用數(shù)據(jù)時(shí)，就會(huì)發(fā)生物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序。

幾年前在網(wǎng)上開(kāi)了一家專(zhuān)門(mén)賣(mài)文具的網(wǎng)店，但是銷(xiāo)量一直上不去，想要利用試用產(chǎn)品來(lái)提升口碑，增加銷(xiāo)量，而且最好有試用反饋，可苦于沒(méi)有推廣的平臺(tái)，索性找一家公司設(shè)計(jì)一款符合推廣要求的小程序。我看了很多家小程序開(kāi)發(fā)公司，最終鎖定了義烏云趣科技，他們沒(méi)多久就把小程序做成了，比較符合我的要求?，F(xiàn)在推廣小程序已經(jīng)上線(xiàn)，可以幫助我輕松推廣賣(mài)貨，一般舉辦各種活動(dòng)我都會(huì)在小程序首頁(yè)展示，而且能夠快速收到活動(dòng)用戶(hù)反饋，這樣我就可以根據(jù)用戶(hù)需求進(jìn)行下一步的推廣活動(dòng)。

互聯(lián)網(wǎng)在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的作用至關(guān)重要，因?yàn)楦鞣N非計(jì)算設(shè)備或組件正在以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和無(wú)SQL格式的形式生成數(shù)據(jù)。這意味著與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接的計(jì)算機(jī)在不經(jīng)過(guò)進(jìn)一步處理的情況下使用原始數(shù)據(jù)將面臨困難，并且可以將其轉(zhuǎn)換為有用的格式。

但是，AI具有多種技術(shù)的子集，例如M2M通信，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，自然語(yǔ)言處理等等。這些技術(shù)集成了AI來(lái)對(duì)抽象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。人們認(rèn)為，大數(shù)據(jù)上的AI過(guò)程可以快速提供對(duì)其他連接的設(shè)備和界面的實(shí)時(shí)響應(yīng)，從而使人類(lèi)可以迅速采取行動(dòng)。

但是，對(duì)于不同行業(yè)和部門(mén)的組織來(lái)說(shuō)，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的融合已成為成功。機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的基本要素，它使用IoT收集所有數(shù)據(jù)。它還有助于檢測(cè)異常、生成預(yù)測(cè)、提高運(yùn)營(yíng)效率、減少停機(jī)時(shí)間、加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理等。

（責(zé)任編輯：fqj）