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人工智能能帮助减轻物联网传感器的困境吗?

物联网(IoT)正在慢慢改变我们收集数据和生活的方式。它还使日常用品能够与组织内的其他设备共享无线连接。这项技术正在打破所有工业领域的创新和概念。据AnalyticsInsight预测，就全球市场而言，物联网的复合年增长率为10.6%。预计将从2019年的6536亿美元扩大到2023年的10804亿美元。

物联网传感器通过互联网通过设备连接积累大量数据。使用人工智能和机器学习工具对这些数据进行分析和评估。收集的传感器数据可以是位置、声音或湿度以及机器的不同测量值。一旦获得数据见解，就可以用来与现有数据进行比较、计算、预测和核对，并采取相应的后续行动。人工智能还帮助存储物联网设备处理的大量数据。此外，人工智能和物联网可以共同推动互联智能机器的发展，这些机器相互共享信息，在没有任何人为干预的情况下做出明智的决策。

物联网设备和传感器正在变得越来越普遍。它们还通过帮助企业从终端设备创建连续的数据流，同时使用更少的能源、更少的浪费和更少的预算，从而最大限度地减少公司对数据科学家和分析师的依赖。然而，物联网传感器和设备只要是在电源下运行，就有资源可用。如果没有固定的电源，它们就不能收集和传输数据。
 

热点技术

• 自动化机器学习：降低AI开发门槛以实现AI普惠。
• 知识计算、知识中台：将过去的各种形式的信息结构化变成知识库，建立模型并给出行动建议。
• 多模态数据库：为了存储越来越多的非结构化数据，甚至未来不再有关系型、非关系型之分，形成融合统一的多模数据库。
• 隐私计算：为了解决当前数据量不足，只能多方联合训练而进行联邦学习、隐私计算。
• AI安全：为了防止AI模型训练、数据传输、模型推理过程中被攻击，AI安全是必要保证。
• AI可解释性：为了满足日益增长的业务合规的需求，AI可解释性成为必然需求。
• 实时数据处理：物联网数据的增长带来的数据实时处理需求。
• RPA+AI：AI赋能RPA软件实现更高等级、更系统性流程的智能化。
• AI数字员工：AI数字人将辅助或者代替人类执行工作任务。
• 边缘智能计算：到2023年，30%的企业将在边缘侧运行不同的分析和AI模型。

（编辑：保山站长网）

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