（文章來源：百家號）

當公司將數字化轉型原則應用于其業務時，物聯網和人工智能的結合會在其行業內造成破壞。無論企業是使用物聯網和人工智能來吸引客戶，為客戶實現定制用戶體驗，獲取分析結果還是通過預測來優化生產力，物聯網和人工智能的使用都會為企業提高生產力，使企業能夠獲得高質量深入了解每條數據，從客戶到員工，供應商和合作伙伴如何與生態系統的不同方面進行交互。物聯網設備不只是以近似真實世界的方式在軟件中對業務流程進行建模，還可以為系統提供與真實世界的實際接口。在可以放置傳感器或設備以進行測量，交互或分析的任何地方，都可以將物聯網設備連接到支持人工智能的云端以增加大量價值。

很多互聯網公司如今在人工智能和物聯網方面面臨的共同挑戰是在應用程序，可訪問性和IoT數據分析方面。如果擁有來自各種來源的數據，則可以使用該數據進行一些統計分析。但是，如果想要主動預測事件以采取相應的后續措施，例如何時更換鉆頭或預測機器的故障，企業需要學習如何使用這些技術來識別它們。

大量的物聯網數據，尤其是在已將傳感器或標簽部署到單個單位級別的組織中意義重大。使用傳統的商業智能和分析工具很難管理大量不斷變化的數據。這就是人工智能介入的地方。通過使用無監督學習和聚類方法，機器學習系統可以自動識別數據中的正常和異常模式，并在數據發生問題時時發出警報，而無需人工進行設置。同樣，這些支持人工智能的物聯網系統可以自動處理數據。

企業正在以多種不同方式實施支持人工智能的物聯網系統。解決方案公司正在生產預打包的代碼和模板，其中包括針對特定應用領域，例如運輸和物流，制造，能源，環境，建筑和設施運營以及其他模型的經過測試的模型。其他公司則在利用云提供商利用外部CPU的能力來創建客戶解決方案，以構建和培訓自己的模型。一些解決方案將人工智能功能集中在本地解決方案或基于云的產品中，而其他解決方案旨在分散AI功能，將機器學習模型推向邊緣，以使數據與設備保持接近并提高性能。有多種方法可以實現該技術，而挑戰在于應用和適當訪問它。