vivo|为什么物联网需要人工智能才能成功 vivo

物联网系统使用户能够实现更深层次的自动化、检查和系统间的整合。它提高了这些区域的范围和精度。物联网使用现有和新兴的传感、网络和人工智能技术。物联网可以通过为机器生成相互联系各种数据的方式来鼓励技术转型。
物联网的主要特点
物联网最重要的功能包括人工智能、连接性、传感器、主动参与和小型设备使用。以下简要介绍了这些功能：
AI-IoT本质上可以制造任何东西，这意味着它通过数据收集、人工智能算法和网络的力量增强了生活的方方面面。这意味着一件事很简单，就是当牛奶和你最喜欢的谷类食品短缺时，你可以加强冰箱和橱柜的功能，然后向你最喜欢的食品商下订单。
连接性——新的联网技术，特别是物联网技术，意味着网络与主要供应商之间没有任何完全的联系。网络将以更小、更便宜的规模存在，同时仍然是明智的。物联网在其系统设备之间创建这些微型网络。
传感器-没有传感器，物联网将失去其独特性。它们充当过程仪器，将物联网从标准被动设备网络转换为能够进行真实集成的主动系统。
主动参与——今天与互联技术的互动通过被动参与实现。物联网引入了主动内容、产品或服务参与的替代范式。
小型设备——正如所预见的那样，随着时间的推移，设备变得更小、更便宜、更强大。物联网利用功能强大的微型设备提供精确、可量化和灵活性。
人工智能
人工智能可能是工程的一个分支，旨在形成智能机器。它已成为科技产业的重要组成部分。与人工智能相关的研究非常技术化和专业化。人工智能的核心问题包括为某些特征的计算机编程，例如：知识、推理、解决问题、知觉、学习、计划、操纵和移动对象的能力
采取行动需要人工智能
然而，对于任何物联网应用程序来说，都是价值购物（或制造），它应该在该链的最后一步“行动”中展示价格。当然， “行动”将意味着从深刻的物理行为（例如，将汽车部署到机动车事故现场）开始的无限多样的事物仅向相关客户提供基本信息（例如，发送短信提醒驾驶员其汽车需要更换机油）。但不管“行动”的最后一步是什么，它的价值完全依赖于倒数第二位的分析。
【vivo|为什么物联网需要人工智能才能成功】正是在这里，在“分析”步骤中，任何物联网服务的真正价值都是确定的，而这正是人工智能（或者更恰当地说，人工智能的子集称为机器学习）将发挥关键作用的地方。
机器学习使行动变得有价值
机器学习可以是一种编程，它使软件“代理”能够灵活地在提供给它的数据中找到模式，以便它能够从这些模式中学习，从而调整它随后分析这些信息的方式。我们就已经在日常生活中使用了机器学习等专业技能。当机器学习应用于“分析”步骤时，它将极大地修改在下一个“动作”步骤中所做的（或未做的）操作，这将依次指示该动作对客户端是否具有高、低或无价值。