人工智能和物联网是分开的创新。然而，让他们更融合的是他们更迷人。正如科学家和行业专家所指出的，由于物联网和人工智能的应用是独立和有趣的，因此它们的组合用例具有更大的潜力。物联网越来越辉煌。企业正在将人工智能(尤其是机器学习)集成到其物联网应用中。

随着投资的涌入、大量新产品的出现以及大型企业组织的兴起，人工智能正在推动物联网(IoT)的发展。制定物联网战略、评估潜在的新物联网项目或试图从当前物联网部署中获得价值的组织可能需要探索人工智能的作用。

AI和IoT的结合叫做AIoT，无论是在Edge还是在云端，都是一个很神奇的工具。这项创新的目标在这里和这里被称为“人工智能”。其目的是逐步实现熟练的物联网操作，改善人机交互，升级数据管理和分析。如果实施得当，这些人工智能分析可以将物联网数据转化为有价值的数据，以改善决策过程。

Edge的人工智能采用了紧凑的架构，但它提供了一种令人难以置信的计算方法，试图基于本地数据驱动决策。这个小工具越好，它的成本就会越高，但它可以在本地处理和存储大量数据，从而减少在其他地方处理的需要。

边缘计算就是这样与国际企业相关的。根据Tractica的预测，到2025年，AI edge设备的全球出货量将从2018年的1.614亿台增长到每年26亿台。

关于单位体积，一些基本的支持人工智能的边缘设备是头戴式显示器、智能汽车传感器、消费和商业机器人、无人机和监控摄像机。边缘计算还可以扩展到包括PC和平板电脑、手机和最先进的扬声器的处理能力。事实上，许多公司，如微软、谷歌、亚马逊和其他公司，都在投入巨资探索基于人工智能的边缘计算解决方案的不同解决方案。

通过人工智能进行预测，对提高企业的运营生产力非常有帮助。通过人工智能获得的全面见解可用于从零开始改善常规业务流程，从而提高运营效率并减少支出。

通过准确的预测，您可以获得关于业务中耗时且成本高昂的任务的经验，并将其自动化以提高效率水平。此外，对于那些大规模处理飞机和船只的组织来说，通过人工智能获得的洞察力可以帮助他们修改程序，改善设备设置并按时更新库存，以节省不必要的成本。

避免延误。

对于边缘计算，没有令人信服的理由将数据移动到云中进行处理。那么，就不存在延迟问题了。这一现实加速了公司的实时决策。对于一些应用，例如飞机监控、医疗

在成像、自动驾驶等方面，实时响应至关重要，因为物联网机器的持续性能决定了基于AI的选择。

预测分析

预测隐含着分析的一部分，它着眼于已有的信息，根据结果预测未来可能的情况。物联网和人工智能是预测性维护的基础，这不是一种歪曲。目前，公司正在使用物联网设备以自动方式报告任何事件或问题，类似于设备故障等。无需人为干预。

无论如何，通过包括人工智能，这一战略将使机器能够进行预测分析。这意味着企业可以选择提前发现潜在的灾难和失望，并进行维护工作。所以，不幸的是，由于情况甚至在失败发生之前就已经确定，所以不幸的几率就大大降低了。这将包括在节省大型组织的开支和帮助他们避免业务困难方面的巨大优势。