艾的意思是什么？

Ai + IoT的缺点，是指人工智能技术和实际应用中的东西互联网的结合。

物联网技术已经渗透到人类生活中。它与我们的生活密切相关，但它的流行并没有减缓。近年来，人工智能(AI)和物联网(IoT)相互靠拢，相互融合，新应用“AIoT(人工智能物联网)”开创了行业新格局。

如果单独考虑人工智能，这种强大而具有颠覆性的技术也被称为机器智能。它是由人类开发和设计的计算机程序。它通过计算展示了类似于人类智能的技术。数据并从中学习，通过灵活的调整来实现特定的目标和任务。”

人工智能照亮了IOT的演变，AIES来自人性。
让我们谈谈众所周知的物联网。在释放了大量产品连接到封闭或全局网络的产品之后，它们与先前家电的操作模式不同。除了原始的特定功能外，它们还具有遥控器，内部结构错误检测识别，甚至与其他设备串行连接。这些物联网电器的功能比以前更接近人性，因此它们通常被定义为“智能设备”。

随着人们越来越多地习惯IOT设备带来的各种便利和个性化服务，将智能手机作为示例，一台机器一次快速生成大量数据。不同的情景与医疗。

这些在人类社会中受欢迎的“第一代智能家用电器”是所有IOT设备。它们返回的数据与不断增长的用户成比例增加。来自世界各地的大规模数据已成为数字时代最有价值的产品之一。如何管理和分析大数据并获得趋势的洞察力，使用数据服务是当前行业的关注，人工智能技术刚刚成为某种机构解决方案。

从人工智能的角度思考，这项技术的力量是基于数据探索后的计算。由于网络化设备的普及，积累了足够的数据量，使得人工智能算法在数据分析上更加可行，使人工智能成为可能。从最初的辅助和增强功能到深度学习后的自主性。

为了实现算法驱动，关键是如何让配备人工智能的设备与庞大的数据库无缝连接。因此，优化物联网所构成的一切事物的互联网络环境，是人工智能发挥最大作用的关键因素。

由于人工智能技术使机器能够从外部数据中学习，因此在分析后进行预测分析或协助决策，因此IOT通信数据的即时性对于计算人工智能自主适应学习系统非常重要。简而言之，我们可以将人工智能与围大的中枢神经系统进行比较，这是周围神经系统。

成熟物联网技术与人工智能技术的融合已经演变为“AIoT”。当智能设备加入AIoT功能并进一步发展时，它们可以提供用户期望的服务，甚至超过预期。毫无疑问，无数的行业巨头不得不投资于AIoT研究，因为AIoT是拼凑“未来”的关键部分。

在引入人工智能技术后，关注物联网的卓越表现，各行各业的AIoT投资开发规模不断扩大。除了上述由AIoT创造的智能家居想象，AIoT的应用趋势还包括将极大影响人类社会的三大关键技术。这次我们将深入讨论并了解未来十年AIoT的发展。

1. 云数据与分析

   云服务是传统物联网生态系统不可或缺的一部分，大致可分为三种服务模式:基础设施、平台和软件(IPS)。近期，提供云服务的科技企业也开始积极整合数据资源，强化人工智能产品，显示出AIoT行业的蓬勃发展。

   BI（商业智能）和数据探索一直是企业发展的重点。为了在快速变化的数字时代获得更加精致的市场回报（ROI），云数据分析市场与AI之间存在强大的一体化需求。

   例如，在计算机行业，在过去，一些人会在计算机上市后购买它。在竞争激烈的今天，企业必须利用BI整合人工智能来嗅探商业机会:分析影响收入的权重因素，从财务报告中判断是否需要重新分配投入的资源，或者提出趋势和发展计划。

   实际情况就像，美国商业数据统计和分析公司SAS今年3月宣布，它将投资10亿美元的人工智能。此外，谷歌致力于跟上亚马逊和微软的云市场份额，花费了26亿美元，以获得BI和数据分析平台的技术公司。

   谷歌著名的机器学习等人工智能技术，汇聚了Looker强大的商业数据分析产品，让谷歌的云平台服务(PaaS)为特定行业提供更完整的分析解决方案。

   此外，尽管受到市场质疑，客户关系管理（CRM）云服务巨头Salesforce还以惊人的价格（157亿美元）收购了Tableau，一家知名的视觉数据分析工具制造商。

   云行业的连续并购可以解读为:全球大数据积累已达到相当规模。企业原来使用的各种BI和数据分析工具都不足以应对目前的情况。使用到的收入。

2. 嵌入式系统和传感器

   嵌入式系统一般是为特定目的定制的，是由软硬件集成开发的封闭系统(如GPS导航、ibon of Xiaoqi、数字助理或PDA等)。传统物联网控制操作是由配备嵌入式系统的传感器完成的，即通过这些传感器收集数据。

   当人工智能技术小型化并且传感器引入传感器时，还需要改善配备有AIT的嵌入式设备的计算能力。通过这种方式，数据不必被发送回云以进行人工智能分析。边缘可以执行基本操作和边缘操作。随着整体架构的比例增加，即使它没有连接到全球网络，设备也不害怕。

   在工业数字转型方面，充气在许多制造业中启用了“制造工厂”的口号，以进一步实现。生产设备和材料仓库赋予了IOT的网络功能。由于人工智能集成，自动化生产和仓库管理更加完整。多。

   例如,实时监控和反馈功能的智能传感器不仅适合跟踪原材料的库存,还可以防止大型机械设备工厂的失败(数据分析后,积极预测下一个失败的时间),纠正和干预操作不当;还可以利用数据进行深度学习自主操作。

   除了应用于工业数字转型以提高盈利能力，其他具体应用是仿生机械配备AIOT技术的仿生机。美国普渡大学最近公开使用3D打印来创造一个具有相当真正的蜂鸟尺寸和重量的蜂鸟机器人。由蜂鸟飞行动作编制的算法飞行，虽然没有配备图像传感器，但通过电子触觉和人工智能计算，可以在黑暗中导航（或在折叠建筑物下找到幸存者），并且可以分析触摸数据，即使您可以画地图没有看到周围的环境。

   在消费者的日常生活中，物联网可穿戴设备已在银发保健领域应用多年。AIoT升级的传感器不仅能有效关注老年人的健康状况，还能提示老年人进行康复锻炼，避免错误的姿势和动作;传感器与医疗系统之间的连接，传感器可以快速响应，在危机中通知救护车人员，让救援在黄金时间内完成。

   人工智能还可以从设备中的大量数据学习知识，在虚拟人体体系结构中推断，并协助医学决策。充血将逐步实施智能生活的愿景。

3. 5G和AIOT.

   随着新的移动通信技术的引入，我们知道，最近成为热门话题的5G(第五代移动通信技术)必须比以前更快。5G只是4G的延伸。由于更大的带宽和更宽的覆盖范围，速度可以比4G快100倍，传输和接收点之间的延迟时间小于1毫秒。

   5G低延迟特征也是促进AIT的普及的关键技术。以车辆为例，以互联网和自动驾驶汽车为例，在汽车中安装了许多数据传感器和相机镜头。结合物联网时，它不仅可以监控车辆状态，还可以遵循驱动器所有可穿戴设备串联连接，以判断驾驶的重要迹象，如疲劳或睡着。对于人工智能分析，将大量数据上传到云端5G，这可以帮助道路条件判断和防止事故。

   车联网是一种对驾驶员和乘客的生活至关重要的AIoT应用。在操作过程中不能有任何延迟。为了避免交通信息处理过程中数据传输不足或过慢带来的风险，5G两点传输的低时延特性解决了这一问题。在不久的将来，5G设备普及后的网络环境将带动AIoT应用的生态化发展，AIoT也将重塑我们的工作和生活。

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