從智能電視和智能冰箱到智能手機和智能語音設備，物聯(lián)網(wǎng)正在迅速成為我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧＿@些設備每天收集大量數(shù)據(jù)，而公司正在囤積這些數(shù)據(jù)，并希望預測算法能夠從中獲得一些洞察力。那人工智能將對物聯(lián)卡產(chǎn)生什么影響？

許多企業(yè)都相信人工智能最適合放置在云端，因為他們正在將企業(yè)數(shù)據(jù)遷移上云并將IT計算能力交由云服務器承載。但是物聯(lián)網(wǎng)要發(fā)揮其功效，要求各種邊緣傳感器必須實現(xiàn)與網(wǎng)關可互操作的連接以及對云端的雙向傳輸，而這將造成延時問題。

而且安全是一個關鍵問題，由于加密和其他安全防護措施難以在終端設備上實現(xiàn)，物聯(lián)網(wǎng)給別有用心的人留下了很多漏洞。在物聯(lián)網(wǎng)設備和云之間采用安全網(wǎng)關的架構，可以在實現(xiàn)低延遲的同時，降低安全風險。

從設備到云端的數(shù)據(jù)必須可信任，如果整個架構沒有足夠的安全性，那么企業(yè)及其所部署的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能系統(tǒng)就容易受到攻擊。這種情況下，基于可能被盜用或者不良數(shù)據(jù)做出人工智能決策的可能性會增加。

大數(shù)據(jù)可以采集物聯(lián)網(wǎng)設備的使用數(shù)據(jù)以及二者之間的任何數(shù)據(jù)，不過很多收集到的數(shù)據(jù)通常都是無用的，但行業(yè)領導者可以利用諸如使用和購買習慣等信息來預測銷售趨勢和市場中的其他變化。

當前使用的預測算法很有用，允許計算機進行預測，但它們受處理能力和學習能力的限制。傳統(tǒng)計算機可以處理數(shù)千字節(jié)的數(shù)據(jù)，另一方面，由人工智能驅(qū)動的計算機同樣可以處理該數(shù)據(jù)，并發(fā)現(xiàn)趨勢，然后跟隨這些趨勢得出結論。

想象一下，經(jīng)營一家生產(chǎn)可穿戴設備的企業(yè)，能夠預測下一季度最暢銷的設備類型。這可以在銷售上賺更多的錢，并通過減少滯銷商品的生產(chǎn)來節(jié)省資金。物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結合可以減少或消除過剩的商品庫存。

所有這些意味著人工智能驅(qū)動的邊緣物聯(lián)網(wǎng)將會是一種非常復雜的生態(tài)系統(tǒng)，涉及許多變化的因素和多學科的專業(yè)知識，并且隨著我們越來越了解自己正在打造的嶄新世界，這些專業(yè)知識也將隨著時間的推移而不斷演進。否則的話，安全風險、意外宕機、效率低下和信息延遲等問題，將會阻礙企業(yè)布局物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務。

新一代的創(chuàng)新者需要依賴多學科的知識，才能實現(xiàn)他們從構思到設計、從創(chuàng)建原型到批量生產(chǎn)、從運營到維護的愿景。只要系統(tǒng)得到適當監(jiān)管，人工智能就能塑造我們看待世界的方式，并且改變我們使用物聯(lián)網(wǎng)設備的方式。