國際數據公司預測，到2022年，超過80％的企業物聯網項目將包括人工智能組件，而目前只有10％。

　　簡單來說，物聯網就是將設備連接到互聯網，因此他們能夠根據收集的數據來響應情況。隨著物聯網的業務潛力通過新的創新用例繼續實現，這一情況受到了極大的熱捧。

　　但物聯網能夠挑起整個大梁嗎？畢竟，沒有數據和解釋它的能力，物聯網只是一堆傳感器收集無法使用的信息。早在2017年，思科公布了一項調查結果，該調查顯示企業如何考慮76％的物聯網計劃失敗，而大多數人認為他們的物聯網計劃在紙面上看起來不錯，結果證明它們比最初的預期更復雜。

　　物聯網承擔著眾多企業的盈利期望，有了它，企業可以獲得更多的見解，支持遠程操作并提高效率。不過從另一角度來看，或許他們只是獲得了更多數據。

　　這么多年來，人們一直在說'我們正在收集如此多的數據，而且我們不知道如何處理它'，如今人工智能將是這個問題的答案。通過人工智能，可以收集大量信息，并可以找到并自動化基本模式和見解，簡化了利用數據的過程。

　　采用物聯網和人工智能監測技術進行采礦創新

　　像許多行業一樣，采礦業正在通過物聯網、人工智能和機器學習等技術進行轉型。

　　根據相關的說法，盡管人工智能的技術前景非常復雜，并且在2023年仍然如此，許多IT供應商在人工智能方面投入巨資，但希望企業能夠通過各種物聯網信息從人工智能中獲得良好的效果，傳感器數據的視頻、靜止圖像、語音和網絡流量活動等等。

　　人工智能和機器學習在物聯網方面的作用

　　人工智能在提高運營效率和加強風險管理等方面對物聯網非常有用。對他而言，所有這些都與預測分析有關，人工智能和機器學習可以從設備產生的溫度，振動或氣味等收集數據，這可能表明從正常到異常的變化。假設可以捕獲這些數據并使用它來檢測何時出現異常并以自動方式進行，并使用它來預測何時可能發生故障，從而允許以有序的方式安排維修或維護。

　　在制造業方面，物聯網預測性維護可以將維護計劃所需的時間縮短20-50％，將設備正常運行時間和可用性提高10-20％，并將總體維護成本降低5-10％。

　　通過人工智能，企業還可以監控更多的數據，人工智能和物聯網的結合可以產生新的和改進的產品和服務。

　　國內物聯網卡供應平臺物聯卡商城表示，當然，融合人工智能和物聯網并不簡單; 它不僅需要大量投資，還需要新的技能和專業知識。其中管理收集的數據的能力可能是最突出的挑戰，與物聯網的這個主題相關，構建具有智能的AI算法通常是整體解決方案的一部分也很重要。