國際數(shù)據(jù)公司預測，到2022年，超過80％的企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項目將包括人工智能組件，而目前只有10％。

　　簡單來說，物聯(lián)網(wǎng)就是將設備連接到互聯(lián)網(wǎng)，因此他們能夠根據(jù)收集的數(shù)據(jù)來響應情況。隨著物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務潛力通過新的創(chuàng)新用例繼續(xù)實現(xiàn)，這一情況受到了極大的熱捧。

　　但物聯(lián)網(wǎng)能夠挑起整個大梁嗎？畢竟，沒有數(shù)據(jù)和解釋它的能力，物聯(lián)網(wǎng)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(yè)如何考慮76％的物聯(lián)網(wǎng)計劃失敗，而大多數(shù)人認為他們的物聯(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)承擔著眾多企業(yè)的盈利期望，有了它，企業(yè)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(shù)據(jù)。

　　這么多年來，人們一直在說'我們正在收集如此多的數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)的過程。

　　采用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能監(jiān)測技術進行采礦創(chuàng)新

　　像許多行業(yè)一樣，采礦業(yè)正在通過物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機器學習等技術進行轉型。

　　根據(jù)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(yè)能夠通過各種物聯(lián)網(wǎng)信息從人工智能中獲得良好的效果，傳感器數(shù)據(jù)的視頻、靜止圖像、語音和網(wǎng)絡流量活動等等。

　　人工智能和機器學習在物聯(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)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(chǎn)生的溫度，振動或氣味等收集數(shù)據(jù)，這可能表明從正常到異常的變化。假設可以捕獲這些數(shù)據(jù)并使用它來檢測何時出現(xiàn)異常并以自動方式進行，并使用它來預測何時可能發(fā)生故障，從而允許以有序的方式安排維修或維護。

　　在制造業(yè)方面，物聯(lián)網(wǎng)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(yè)還可以監(jiān)控更多的數(shù)據(jù)，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的結合可以產(chǎn)生新的和改進的產(chǎn)品和服務。

　　國內物聯(lián)網(wǎng)卡供應平臺物聯(lián)卡商城表示，當然，融合人工智能和物聯(lián)網(wǎng)并不簡單; 它不僅需要大量投資，還需要新的技能和專業(yè)知識。其中管理收集的數(shù)據(jù)的能力可能是最突出的挑戰(zhàn)，與物聯(lián)網(wǎng)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。