人工智能物联网的核心优势与应用实例
制造业
在工厂环境中引入物联网，制造商可以对工厂资产进行实时监控。借助先进的人工智能和机器学习技术可将这一功能提升到更高的水平，使这些解决方案能够识别异常情况，进而预测潜在问题，防止设备故障导致停机。预测性维护的投资回报显而易见。如果为系统输入高质量的数据并加以训练，人工智能系统不仅可以自主采取行动，防止组件故障，还能确保只在必要时才进行人工检查，从而减少设备和人员开支。
通过人工智能物联网优化机器人技术对制造业也很重要。一级制造商已经在大力推动自动化以及智慧工厂和仓库的建设，在这些工厂和仓库中，机器人和自动导引车集成在一起，用于识别、检索和智能码垛。例如，DHL正在扩大与AutoStore的合作，将采用1000台自动化仓储机器人。人工智能、网络连接和引导系统（如机器人操作系统）更先进的功能有望加速协作系统的发展。利用自然语言处理技术，人机交互也将得到改进。
汽车业
在路上行驶的车辆中超过五分之一已经联网，预计到2030年这一比例将达到100%。车辆上的各种传感器会生成海量数据。下一步，顺理成章的是在车辆中嵌入人工智能和机器学习，以更好地利用这些数据，提高驾驶安全性并提升车辆性能和用户体验。
人工智能物联网已经通过语音辅助功能，帮助提升驾乘体验。利用新一代移动网络和物联网连接以及人工智能的力量，系统可以解读驾驶员的指令和语音，实现方便快捷的人车交互。随着自然语言处理技术的进步，这些系统的功能和可靠性也在不断提升。人工智能还为许多车型上的驾驶员辅助安全系统做出了贡献，如盲区监测系统，当车辆附近出现潜在障碍物时，会向驾驶员发出警示。
展望未来，人工智能物联网将在实现完全自动驾驶的愿景中发挥核心作用。车辆借助物联网连接获得连续、不间断的数据流，先进的人工智能模型能够立即、准确地识别和标记，对道路上的车辆、人员和物体做出反应。这些解决方案将非常复杂，需要利用多种数据集进行大量训练，以便在瞬间处理各种情况。虽然挑战巨大，但益处良多，因为多项研究统计表明，90%以上的严重车辆事故都是人为失误造成的。因此，Omdia认为，自动驾驶可能是未来几年最具影响力的人工智能物联网解决方案之一。
智慧城市
随着各国政府和企业努力实现联合国在2015年制定的可持续发展目标并聚焦城市转型，人工智能物联网也成为建设可持续智慧城市的关键推动因素。物联网是其中的基础技术之一，传感器和设备可收集所有必要的数据和信息，使城市规划部门能够根据可持续发展关键绩效指标（如提高能效、减少污染、优化交通网络等）衡量进展情况。
随着城市里的传感器数量不断增加并生成海量数据，人工智能和机器学习对于实现流程自动化以及从这些数据中创造更多价值非常重要。例如，人工智能物联网解决方案可以结合过往和实时交通数据进行预测，进而缓解拥堵。与制造业的预测性维护类似，人工智能有助于更准确地预测废弃物管理和供水等市政服务系统的潜在故障以及自然灾害等风险。
