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物联网传感器将物理世界数字化,数据以不同的速度产生

物联网 (IoT) 的未来潜力是无限的。到 2025 年,全球物联网连接设备的总安装量预计将增长到近 310 亿。从联网汽车、智能城市、智能家居设备到联网工业设备小程序制作 ,令人兴奋的物联网应用浪潮即将涌现,为生活带来生机。直观的人机交互。

为什么人工智能和机器学习与物联网紧密结合

物联网的这些进步将通过提高网络敏捷性和自动化不同用例的能力来加速。物联网的潜力不仅在于部署数十亿台设备 金华小程序开发 ,还在于利用这些设备的数据来获得可行的见解。预计未来四年,全球物联网设备将产生 90ZB 的数据。

一些技术不可避免地融合在一起。人工智能 (AI) 和物联网是两种技术相辅相成、紧密相连的完美例子。在物联网应用快速增长的世界中,通过庞大的设备网络连接和共享数据 app开发服务哪家好 ,组织需要分析。

这是在他们不断从大量物联网数据中学习时做出快速决策并发现深刻见解的能力。人工智能是分析的重要组成部分 地方app开发 ,有助于扩大物联网的整体价值。通过利用深度/机器学习 (ML) 和人工智能,企业可以预测客户和网络需求,自动化预防措施,并根据衍生的行为洞察力定制产品和服务。

自主系统的一个关键方面是更好的决策,并为在任何环境中运行的工业机器、智能城市和设备实现自动化智能行为。物联网传感器将物理世界数字化,数据以不同的速度生成——有时像视频格式一样原始,或者像 RFID 数据一样结构化。要在边缘处理这些数据,无论是原始数据还是结构化数据,都需要深度机器学习模型。

例如,智慧城市项目需要安装高清交通摄像头以更好地执法。这些摄像头需要捕捉速度、注册号并标记非法驾驶活动。传感器需要在源头对数据进行统计压缩,从噪声中提取信息以集中发送相关信息,并帮助提供有关环境中设备的本地洞察。

虽然数据以不同的速率被摄取,但它需要提供准确的上下文。此外,需要以多快的速度处理这些事件以及需要存储多少才能获得可操作的见解也很关键。此类系统需要历史数据来提高洞察力并提供更好的决策。虽然数据以不同的层和形状捕获,但它们需要近乎实时地融合在一起以获得最佳洞察力。

这就是机器学习和深度学习工具有助于产生有用见解的地方。这些工具不仅可以指导传感器捕捉什么,还可以将各层融合在一起,与当局实时共享报告。人工智能、机器学习和分析可以帮助优化客户生命周期(在这种情况下是执法),并允许他们有效地利用所有资源来增强他们的活动。数据洞察推动客户生命周期物联网小程序定制,制定计划以使用正确的资源并预防风险。

IoT 中的 AI 和 ML 分析通过使用语义将原始数据转换为可操作的见解来提高生产力、效率和有效性。它通过利用大数据的数量和种类带来的挑战来提供价值,以提供可操作的信息和改进的决策制定。人工智能和机器学习的融合为资源受限的物联网设备的效率、准确性、生产力和总体成本节约铺平了道路。当 AI 和 ML 分析算法与 IoT 协同工作时,组织可以使用它来实现更好的整体通信、实时需求计算和更好的数据可控性。

当今组织面临的一个共同挑战是物联网数据的应用、可访问性和分析。虽然大多数人使用 AI 和 ML 来运行某种形式的统计分析物联网小程序定制物联网小程序定制,但领导者正在使用它来主动预测事件以获取未来洞察力。这种支持人工智能的物联网系统可以通过利用持续流入其内部系统的大量数据,自动、持续地为这些组织提供相关见解。

这些技术以不断降低的成本实现更高水平的自动化和生产力。随着消费者、企业和政府开始以各种不同的方式控制物联网,通过分析优化数据将改变我们的生活方式并让我们做出更好的选择。

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