同样，人工智能或 AI 肯定不再是新事物，不同的公司现在利用它来改进其流程并每天受益。然而，这两种技术的融合又如何呢？这种神奇的组合需要引起更多的关注，因为它对于任何一家AI开发公司来说都是一本功能强大的手册。
物联网
从本质上讲，它是信息社区大规模全球基础架构中不同技术的统称，这使得将不同的物理和虚拟对象直接彼此联网，并随后使它们通过信息以及通信技术进行合作成为可能。
使用各种物联网技术实现的不同功能允许与人类联网的任何电子系统之间以及系统本身之间进行交互。此外，他们可以轻松地为人们的日常活动提供支持。
即使是越来越小的嵌入式计算机和设备，本质上也是为了鼓励人们而不会分散注意力或吸引注意力。例如，微型计算机或可穿戴设备利用不同的传感器直接集成到服装中。 IoT 应用程序开发公司可以通过创新的应用程序开发流程来利用 IoT 不断增长的功能。
人工智能
基本上，它是计算机科学的一个分支，实际上处理机器学习和智能行为的自动化。就“智能”一词肯定缺乏精确定义而言，该术语实际上无法明确定义。然而，它被用于研究和开发。一般来说，人工智能实际上是指复制特定人类决策结构的固有尝试。例如，以特定的方式构建和编程计算机，使其可以轻松地独立处理不同的问题。此外，这也被称为模仿智能的另一个术语，其中最简单的算法用于刺激人类的智能行为，例如，在计算机游戏中。
对这个词的整体理解大体反映了当时流行的“人即机器”的实际启蒙理想。实际上，模仿它的目的是为了创造知识，以轻松地将人类思维机械化，或以智能方式轻松构建和构建像人类一样反应或行为的机器。
人工智能与物联网的融合
从本质上讲，人工智能和物联网的结合是加速技术发展以及实现数字领域颠覆性服务的重要关键之一。
这些机器、设备以及物联网传感器收集的整个数字信息可以通过云计算服务中的人工智能技术轻松有效地进行分析甚至情境化。
它肯定会为用户提供决策和提供完整的个性化体验，并且很容易显着改善他们。此外，可以很容易地以一种显着的方式促进人类甚至环境之间更富有成效和更充实的互动。
此外，由于计算能力的提高、数据科学家的培训以及用于开发高级算法的不同机器学习工具的可用性，人工智能的快速发展实际上正在推动人工智能的高效和有效使用。物联网进入可持续和实际适用性领域。
AIoT实际上涉及将AI技术嵌入到不同的IoT组件中。无论您将其实际应用于边缘计算还是云计算，这种人工智能和物联网的融合都是一个非常棒的工具。基本上，它的目标是快速提高运营效率，同时改善人机交互，甚至升级数据管理和分析。只要以正确的方式使用，人工智能就可以轻松地将整个物联网数据转换为非常有价值的信息，用于远程和现场即兴决策。在边缘执行的AI提供了一种令人难以置信的计算方法，以提供本地数据通知和支持的决策。
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人工智能到边缘
“AI 立即行动”引用显示了 AI 如何使设备能够在任何给定的时刻实时地对不同的事件做出反应。很少有最受欢迎的人工智能边缘设备是智能汽车传感器、无人机、机器人和监控摄像头。从更多的角度来看，人工智能可以帮助自动驾驶汽车和船只在繁忙和拥挤的交通中进行机动，而不会实际撞到其他移动或静止的物体。人工智能可以轻松地检测到整个生产过程中的异常情况，然后才真正开始给制造商带来巨额资金。此外，以渐进的方式降低延迟变得越来越重要。现在用人工智能进行干预可以很容易地提供很好的结果。
不同的系统以及监控、诊断甚至对不同设备（例如家庭自动化系统）采取行动的设备，在靠近设备的地方执行分析当然是有意义的。此类应用程序实际上无法等待来自云的数据或任何命令。此外，将本地创建的以及本地使用的数据发送到云通常会导致代价高昂的网络流量以及决策延迟，并最终耗尽电池供电的设备。一家软件开发服务公司需要考虑这些方面。
由于这些物联网设备的大量增加以及海量数据以及对低延迟的同时需求，存在将分析从实际云转移到边缘设备的趋势。它使分析与智能事物，数据源以及它们实际所在的环境更加接近。
边缘优势
带宽更小，结果更快
基本上，边缘计算可以轻松避免必须定期将数据发送到云并实际实现低延迟，从而为公司提供更快的实时上下文感知、决策和智能。对于实时响应至关重要且设备做出基于AI的不同决策（例如自动驾驶）的应用程序而言，这非常重要。
预测分析
它利用由整个历史数据训练的模型来预测未来可以想象的结果。目前，企业通常使用物联网设备来报告问题和事件，而无需人为干预，例如设备故障。通过在机器上执行这种分析，人工智能被应用于这个过程。它使公司能够在故障之前识别不同的潜在问题，从而使他们能够采取主动措施以优化正常运行时间。
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安全
就云而言，安全威胁始终存在，并且可以从所有端点轻松访问敏感信息。因此，边缘计算通过将数据存储在本地，与不同威胁建立了更安全的距离。此外，人工智能驱动的解决方案可以轻松用于识别给定系统边缘的任何恶意签名。如果网络攻击针对少数物联网设备，整个边缘人工智能系统可以轻松快速地执行不同的对策并保护系统。
集体智慧
不同的智能设备以及连接的环境可以轻松地从庞大的数据源网络中学习以及相互学习，并轻松创建集体智慧。目前，各行各业都有各种实例说明其真正的潜力。例如，态势感知检测以及车对车通信为不同车辆提供智能交通解决方案。拥有各种资产的不同物流服务提供商可以轻松收集湿度、温度、重量、VOC 水平以及空气质量等数据，以保持货物的正确状况。由于这种集体智慧，云集成解决方案现在在这个行业中迅速被采用。
同时映射和定位
在失去互联网连接的情况下，不同的无人机可以在飞行时轻松解释各种未知的环境，并绘制整个环境的地图。它可以调查危险区域，如矿山、海上作业或难以到达的基础设施。
相同的数字孪生
它们本质上是对真实世界资产的虚拟模拟，例如机器甚至配备传感器的风力涡轮机。基本上，它们允许工程师以及负责操作的人员在现实世界中轻松分析设备性能，同时降低常规设备测试方法的总体成本和不同安全要素。
自主机器人平台
这样的机器人可以轻松地绘制整个环境，检测不同的障碍物、其他设备甚至人类。他们可以轻松地在大型仓库中以自主模式行驶，同时从不同的货架上取货，然后将其运送到确切的位置，甚至在遇到障碍物的情况下也可以改道。
结论
边缘计算实际上为设备和系统创造了最新的可能性，通过立即、实时、在源头处理大量数据，并且没有任何特别的运输安全危险，甚至云中的远程存储。此外，如果每个系统或设备都不相同，则需要使用不同的方法来实现AI。
此外，您实际上必须记住，有时并非所有数据都非常相关或需要发送到相应的云。在不同结构的情况下，有不同的优先级。有时分析的整个复杂性非常重要，有时整个重点都放在速度上。它可以轻松地使不同的系统受益于直接在边缘分析数据，而无需实际往返于直接的数据中心。
此外，这些设备中的人工智能解决方案通常是一些本地推理，以及在给定处理器上作为特定程序运行的算法，利用专用加速器，通过近内存处理计算。边缘 AI 正在慢慢成为跨不同应用程序的现实。
在工业和建筑实施中都有很大的机会，人工智能可以通过预测性和预防性维护以及制造和其他不同领域的质量控制轻松提供好处。当没有实现 AI 的旧设备实际上不能直观地理解我们的要求时，人们会感到沮丧，因为我们有其他可以提供直观功能的设备。此外，最终消费者并不知道使任何 AI 解决方案起作用的实际原因，因为他们只是期望它起作用。在这方面，将人工智能与物联网相结合可以成为应用于边缘或云计算的绝佳工具。