截至 2023 年，超过 19% 的物联网 (IoT) 部署由超过 10,000 台式设备的组成。伴随着全球物联网设备大规模部署的增加，生成的数据也在增加，导致了新的人工智能应用的出现和未来。 　　人工智能与物联网的交叉点 　　由于它们之间的协同作用是自然的，人工智能与物联网的融合正在加速发展。物联网车队本质上会生成大量的数据。大数据是人工智能机器学习和做出智能决策的燃料，无需人工干预。 　　由人工智能驱动的物联网使企业能够收集实时信息，为更准确的决策提供有价值的见解。因此，他们可以获得一系列的好处，如自动化重复任务、优化能耗、最大限度地提高成本效率、分析客户偏好、设计个性化体验等。 　　别忘了网络安全。由于其性质，物联网设备容易受到恶意攻击。精心设计的软件可以利用单个薄弱设备渗透整个网络。 　　接下来，我们总结了人工智能如何防止不良行为者渗透到您的网络中，以及人工智能在物联网生态系统中最常见的应用。 　　利用人工智能和物联网来增强异常检测 　　目前，人工智能在物联网中最常见、最重要的作用是异常检测。异常可以多种形式出现，本质上是对正常设备或网络行为的偏差。 　　人工智能算法的常用用途之一是检测异常行为。这些都可能表明设备出现故障，甚至是全面的网络攻击，有助于在这些情况下发出警报并通知企业。使他们对网络安全和一般设备维护采取更积极的方法。 　　例子扩展到可用于异常检测的时间序列预测。时间序列预测包括通过历史分析建立一个模型，并利用它们来促进未来的决策。 　　可以监控和分析物联网设备和车队的历史网络活动和信号，以检测事故。这种行为扩展到可疑场景，在这些场景中，网络活动太多或根本没有。 　　利用设备分析 　　分析设备是时间序列信号分析的另一个用途。设备配置将允许企业根据类似的日常网络活动配置文件将其设备分组到集群中，以简化管理。 　　这种方法最常用于用户和目的识别，基于个人数据中的个人用户或活动指纹。 　　但活动分析也有助于检测哪些设备工作正常，容易受到攻击或需要安全更新。它还提供了检测可疑活动的替代方法。任何偏离预期的日常文件配置行为都将被视为攻击。 　　最终，特征分析也可作为攻击的分类工具。常见的物联网设备和网络攻击来自相同的来源，通常以类似的方式设计。这将在活动配置文件中留下痕迹，为基于特征的入侵检测打开大门。 　　随着人工智能算法从之前对物联网设备的攻击中学习，企业可以设计一种识别新入侵并做出更快反应的方法。 　　文本分类 　　这一概念植根于语言处理，将一组预定义的类别分配给开放式文本。文本分类器可以组织、结构化和分类文本（如文档、成绩单等）。 　　语言处理主要用于物联网生态系统中的问答系统、语音识别和自然语言命令(声控)的解释。另一个目的是分析社交媒体内容，比如围绕特定产品分析帖子，进一步为最终用户定制特定内容。 　　尽管这类应用在物联网中仍处于起步阶段，但随着人工智能和物联网生态系统的不断成熟，可能会出现可能的应用。 　　优化 　　人工智能在物联网大规模部署中的常见用途之一是优化和更好地分配资源。这种使用可以提高成本效率，为企业节省大量时间和金钱。 　　例如，物联网中的人工智能对供应链和物流公司非常有用。该公司在世界各地部署了成千上万的物联网设备，用途多样。在由数千个连接设备组成的庞大网络中，人工智能可以改善间歇性电池充电问题。 　　此外，该公司还可以集成一个测量和调节燃油效率的系统。燃油效率和路线优化是天然气价格持续上涨的关键。 　　在这种情况下，通过软件中的优化算法实现反馈机制，可以保证公司通过最佳路线规划最大限度地减少燃料消耗。 　　自动化 　　最后，自主决策正成为物联网中更主流的应用，尤其是在智能家居系统中。 　　这是因为管理一系列不同的物联网设备可能对没有专业技术知识的最终用户具有挑战性。自动化设备管理和自动响应用户需求有助于克服这些障碍。 　　照明和供暖自动化系统甚至可以预测和优化智能公用事业的能源利用，帮助最终用户节约资金。在没有任何人工干预或必要的技术知识的情况下，还可以监控过度用电，识别问题并纠正。 　　总结人工智能和物联网 　　人工智能与物联网的集成有助于构建智能、安全、可持续的环境。 　　一方面，物联网实现了现实世界流程的自动化和优化，减少了人类直接参与的需要。然而，它并不能消除人类判断和决策的需要。 　　这就是人工智能可以干预和释放物联网系统的所有价值。将人工智能集成到物联网中，可以给企业和用户带来实际的好处和见解，从而降低复杂性，实现更好的资源管理。