物聯網在大數據、云計算和人工智能的推動下，已經有了一定的變化，主要體現在三個方面，其一是物聯網平臺；其二是數據分析；其三是應用。其中物聯網平臺涉及到云計算技術，數據分析涉及到大數據技術，而應用則主要指的是人工智能技術。人工智能目前處在物聯網體系的最高層，不僅各大技術最終均指向了人工智能，同時人工智能也是能否發揮出物聯網巨大價值的關鍵，可以說萬物互聯的背后必然要求萬物智能。

物聯網與人工智能的結合是二者發展的必然結果，物聯網需要通過人工智能發揮出更大的作用，以便于把物聯網的應用邊界不斷拓展，這也是產業互聯網發展的核心訴求之一，而人工智能也同樣需要物聯網這個重要的平臺來完成落地應用。

隨著人工智能和物聯網的應用越來越廣泛，有必要了解這兩種技術如何協同工作，以使企業和普通人受益。

物聯網設備產生大量數據，而人工智能和機器學習可以用來分析和跟蹤這些數據。以這種方式將人工智能與物聯網相結合，可以創造出“智能設備”，并在沒有人為干預的情況下做出明智決策。物聯網帶來的可能性是無限的。

連網設備和傳感器的快速擴展，使得它們創建的數據量將呈指數級增長，而隨之而來的最大問題是如何分析這些海量性能數據。
跟上物聯網生成數據的速度并獲得洞察力的唯一方法是機器學習。

什么是人工智能，什么是機器學習？

人工智能是對感知周圍世界、形成計劃并為實現目標而做出決策的智能體的研究。它的基礎包括數學、邏輯、哲學、概率論、語言學、神經科學和決策理論。許多領域都屬于人工智能的范疇，如計算機視覺、機器人學、機器學習和自然語言處理。

機器學習是人工智能的一個分支，它的目標是讓計算機能夠自己學習。機器的學習算法使其能夠識別數據中的模式，然后構建解釋世界的模型，并在沒有明確預先編程規則和模型的情況下預測事物。

為什么機器學習很重要？

人工智能將比其他創新更有能力塑造我們的未來，任何不了解它的人很快就會發現自己被拋在后面。

在經過多個人工智能冬天和“虛假繁榮”之后，數據存儲和計算機處理能力的快速發展極大地改變了游戲規則。

機器學習已經對計算機視覺（機器識別圖像或視頻中對象的能力）做出了巨大改進。例如，您收集了幾十萬甚至幾百萬張圖片，需要分別給它們貼上標簽，比如要給有貓的圖片貼上標簽，然后，該算法試圖建立一個模型，可以準確無誤地給每一張有貓的圖片貼上標簽。一旦精度足夠高，機器就能“了解”貓的樣子。

物聯網的實現依賴于能夠獲得隱藏在廣闊且不斷增長的數據海洋中的洞察力。由于目前的方法不能擴展到物聯網的規模，因此，實現物聯網承諾的未來依賴于機器學習來發現模式、相關性和異常，而這些模式、相關性和異常有可能會改善我們日常生活的所有方面。
機器學習是我們走向人工智能之旅的核心，與此同時，它將改變每個行業，并對我們的日常生活產生巨大影響。

物聯網 人工智能 走向成功的關鍵

1、專注于一項挑戰

盡管人們很容易對物聯網和人工智能 能夠解決所有挑戰感到興奮，但這是一個誤區。專注于一個與特定流程相關的問題或低效率將使您的組織能夠制定切合實際的策略，進而分配正確的資源，并且只收集需要的數據。不要試圖解決所有問題。通過應對重大組織挑戰并展示早期成功案例，將會增強管理層對該計劃的信心和承諾。一旦您選擇了要改進的流程，就首先需要從幾個角度進行分析，如輸入/輸出、時間價值、財務價值和其他指標，以確定接下來的步驟和要收集的數據。

2、無限期迭代

不存在“一成不變”的物聯網/人工智能平臺。這是對持續改進的承諾。在數據中發現和提煉價值就像發現完美的寶石一樣。您可以首先部署傳感器，以獲得初步的見解。這可能需要通過不同的角度來發現模式——時間間隔、地理位置、人口統計等。有時，這意味著要開發新的算法來“測試”不同的模式。隨著見解變得更加清晰，您需要優化這些算法，并開始將它們移動到更接近數據生成和使用的數字邊緣。隨著您繼續用預測分析和機器學習算法完善您的發現，價值之路將變得更加清晰。

物聯網其實并不是一個新概念，但是為什么物聯網依然能與大數據和云計算技術一道被列入第三次信息化浪潮的核心技術，一個關鍵的原因就是物聯網能夠承載更多的新技術，同時物聯網能夠深入到產業領域。

物聯網將獲得重要的支撐，基于物聯網的各種創新應用將成為新一輪創業的熱點領域，而這些新的創新領域中一個重要的特點就是物聯網與人工智能的深度整合。物聯網與人工智能的深度整合將廣泛應用于智慧城市、工業物聯網、智能家居、農業物聯網和各種可穿戴設備等領域，而這些領域無疑具有巨大的發展潛力。

面對當今極速發展的IoT、AI等新技術，無論是政府還是企業、個人，只有充分認清其引發的人類發展大勢，不斷調整自身的價值理念、運作方式等，順勢而為，才能充分有效利用這些新技術。持續不斷的技術創新，才是發展之道，才能推動物聯網為人類社會走向普遍共享作出貢獻。