人工智慧不再只是科幻電影中的故事橋樑，但它實際上正在改變企業的工作方式。開發者不斷探索各種方式將人工智慧與物聯網結合起來，讓各行各業的企業都能從物聯網產生的資料中受益。最終目的是透過對多點實時資料的深入研究，獲得切實可行的見解，從而提高生產率，提高效率，降低運營成本。
根據IDC釋出的報告，到2023年，全球物聯網支出將達到1。1萬億美元，其中離散的製造、過程製造和運輸將是最多投資於物聯網的行業。根據2019年全球科技公司LivePerson釋出的一項研究，中國38%的公司廣泛使用人工智慧。這是他們的數字戰略的一部分，AI和IoT的結合可以顯著增強執行應用程式的裝置功能，並幫助改進業務流程。
在開發解決方案時，重要的是要考慮哪種基礎設施最能支援人工智慧功能來驅動實時決策。雖然雲解決方案目前是最令人信服的，但延遲問題以及它們等待遠端資料中心協助實時決策的方式使它們對許多應用程式不切實際。
邊緣計算，在許多情況下，要解決的問題。而在發展領域的新的硬體模組來促進人工智慧在邊緣的發展，同時也創造出各種可能性。邊緣到邊緣裝置和閘道器現在更加強大，本地可用的資料收集，儲存和分析，而不必返回裝置到從雲中獲取值之前等待。透過計算約束邊緣AI，有能力解決物聯網也更強，因為它消除了與雲計算相關的問題的延遲。
將海量資料轉化為切實可行的見解
物聯網裝置收集的資料的內在價值是非常有限的。 福瑞斯特研究公司（forrester research）的資料顯示，60% 至73% 可供企業分析的資料沒有得到使用。 真正的價值來自於組合來自多個裝置的資料集，並找到可用於預測未來裝置效能的模式。
人工智慧技術使您能夠處理大量資料並識別資料中的模式。使用強大的演算法，人工智慧適應新的輸入，並根據其長期學習做出決策，目的是提供自動化和正確的反饋，並指導決策。它也是為物聯網裝置收集的各種資料增加價值的工具。利用匯集的大資料，AI不僅可以發現過去發生的事情，還可以根據多種場景分析和提出幫助提高流程效率和預測未來的方法。。
採用人工智慧集中的資料，以促進能力的機器學習，這是該技術的一個重要組成部分。機器學習演算法使用從“學習”的計算能力的資料，並自行調整基於對其他輸入時間。這樣就可以在有限的情況下介入，讓AI和機器學習，以實測資料分析轉化為可操作的見解，以幫助檢測異常，產生的預測結果，加強風險管理，減少停機時間，提高運營效率。
雲計算不能滿足實時決策的需要
越來越多的企業將更多的資料託管在公共雲上，這已經成為一種趨勢。 目前，物聯網生態系統中互聯裝置的大部分資料都是採集並傳輸到雲端進行處理和分析。 雲資料中心透過計算能力彙集資料，並使用人工智慧技術支援決策。
雖然這種方法已被證明是穩定和可靠的，但資料與雲來回的時間會造成延遲問題，並影響實時決策。雲資料中心位置越遠，延時越長。。每行駛100英里，資料就會失去大約0。82毫秒的速度。
雖然靈活的雲計算，但不能滿足日益增長的醫療保健，製造業以及與物聯網應用高負荷的交通運輸等行業。
隨著越來越多的物聯網解決方案採用人工智慧技術和應用例項，雲計算仍將是物聯網生態系統複雜歷史資料處理的重要組成部分。然而，邊緣計算是一種理想的、快速的方法，可以為終端裝置提供計算和分析功能，有助於實時決策。
人工智慧達到了極限，釋放了物聯網的潛力
操作技術是能夠檢測和控制整個企業實際裝置變化的硬體和軟體堆疊。使用AI技術的物聯網裝置透過結合資料輸入促進智慧實時決策，使運營技術的概念更上一層樓。
邊緣計算將收集，儲存和分析，以實現實時的物聯網裝置傳輸的資料採集工作的決策從雲之遙。 AI雲從一個單一的大型加工中心的管理和邊緣人工智慧更像是一個蜂窩結構，由小而強大計算能力的裝置共同經營基礎上的本地資料決策提供便利。
實時響應：由於不需要將資料傳輸到雲端進行處理，消除了影響實時決策正確性的延遲問題。對於製造、醫學成像和自動駕駛等許多應用，實時響應非常重要。物聯網機的實時性由人工智慧決定。
更可靠的操作： 關於流程、機器狀態和操作的決策都是在本地進行的，對連線性的關注較少。 實時資訊確保過程不會因裝置故障或突發故障等問題而中斷。 物聯網解決方案還包括引數，以確定何時執行預測維護。
加強安全保護：邊緣計算在本地IT生態系統中儲存敏感資料，避免公共雲安全問題。如果網路攻擊者試圖透過iot裝置訪問網路，使用人工智慧的解決方案也可以檢測網路邊緣的異常，並迅速採取緩解措施。風險分析負責確定所有可能的攻擊入侵點，並制定預防方案，以減輕安全關切。
減少計算成本：由於邊緣在本地收集資料計算，而不是被髮送到雲一側，從而減少昂貴的連線頻寬的要求。
人工智慧的優勢非常誘人，可以幫助企業實現數字化轉型。隨著部署的物聯網裝置數量的增加，對具有邊緣計算能力和人工智慧的解決方案的需求呈指數級增長。依靠雲進行資料處理和分析以促進實時決策是不可行的。邊緣計算可以在本地處理人工智慧演算法和機器學習，並且不存在雲計算固有的延遲問題，這將為提高操作和生產力提供更有效的見解。