Omdia估计,到2023年底,得益于数字化转型步伐的加快,全球物联网设备安装量接近380亿台,到2030年将达到820亿台。然而,独立的物联网应用在产生价值的同时,也带来了挑战,主要是它们产生的海量数据和相应的计算上的挑战,据估计,目前全球物联网市场每天产生约10亿GB数据。
许多企业由于缺乏有效分析和提取重要信息的能力,无法从海量数据中创造商业价值,而淹没在“数据湖”中。可以预见的是,随着物联网项目规模的扩大,端点和数据量增加,这个问题只会日益突出。
显然,仅仅收集数据并不能释放数据的潜在价值。由于信息量巨大,利用人类智能来分析数据并据此采取行动并不现实,甚至不可能实现。因此,企业必须为其物联网项目引入分析工具,使其应用更加智能、高效且可持续。
答案便是人工智能。步入2024年,Omdia认为人工智能物联网不再遥不可及,而是成为企业在数字时代确保竞争力和韧性的必要运营举措。“智能设备”将成为“智能系统”解决方案的一部分,这种整体性的变革将为企业带来更多附加值。
人工智能物联网是将人工智能技术与物联网应用融合,其中物联网代表数据,而人工智能则是一套能够从数据中发掘价值的分析工具。人工智能物联网也被称为“智能物联网”和“物联网机器学习”。这些术语可以互换使用,每个术语都描述了在单一解决方案中集成两种技术,这种融合会产生变革性的影响。
如下图所示,在物联网场景中集成人工智能可以在边缘计算环境或云端进行。云计算能够实现传统现场设备无法企及的规模、灵活性和强大功能,这使其成为传统的分析和人工智能平台,帮助管理海量数据并形成有价值的信息。而近期,作为一种满足低延迟要求、降低成本、减少安全和隐私问题的技术,边缘人工智能获得了更多关注。
在这两种情况下,使用人工智能的根本目的都是发现数据中的规律并进行分析,从而获得有价值的见解或实现任务自动化,继而改进决策流程。简而言之,人工智能物联网能够将原始数据转化为具有切实商业价值的有力举措。如果方法得当,在部署先进的数据和人工智能技术(如生成式人工智能)时,能够以更快、更稳健、更具可持续性的方式,利用物联网数据创造价值。
换句话说,物联网提供数据,而人工智能则提供响应能力。不妨将人工智能物联网比作人体。物联网是中枢神经系统,负责收集数据并通过网络传输信息。人工智能则是大脑,接收信息后,对其加以分析以确定其重要性,并决定如何反应。虽然每个系统都有特定的功能,但彼此相互关联、相互依赖,两者融合则相得益彰。