截至 2023 年，超过 19% 的物联网 (IoT) 部署由超过 10,000 台设备组成。随着物联网设备在全球大规模部署的增加，其生成的数据也随之增加，导致现在和未来人工智能新应用的出现。
人工智能和物联网的交叉点
人工智能和物联网的融合正在加速发展，因为它们之间的协同作用是自然而然的。从本质上讲，物联网车队会生成大量数据。大数据是人工智能机器学习并做出智能决策的燃料，无需人工干预。
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好处，包括自动化重复任务、优化能源消耗、最大限度地提高成本效率、分析客户偏好以设计个性化体验等等。
我们不要忘记网络安全。由于其性质，物联网设备很容易受到恶意攻击。精心设计的软件可以利用单个薄弱设备渗透整个网络。
下面，我们概述了人工智能如何防止不良行为者渗透到您的网络，以及人工智能在物联网生态系统中的一些最常见的应用。
利用人工智能和物联网增强异常检测
目前，人工智能在物联网中最常见和最主要的作用是异常检测。异常可能以多种不同的形式出现，本质上是对正常设备或网络行为的偏离。
人工智能算法的一个常见用途是检测异常行为。这些可能表明设备出现故障，甚至是全面的网络攻击，有助于在这些情况发生时发出警报并通知企业。使他们能够对网络安全和一般设备维护采取更主动的方法。
一个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模型，并使用它们进行观察以推动未来的决策。
对于物联网设备和车队，可以监控和分析历史网络活动和信号，以检测意外行为。这种行为扩展到可疑的场景，在这些场景中，网络活动过多或完全没有。
利用设备分析
时间序列信号分析的另一个用途是分析设备。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。
这种做法最常用于用户和目的识别，基于个人资料中的个人用户或活动指纹。
但是，活动分析也有助于检测哪些设备正常工作、易受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。任何偏离预期的每日配置文件的行为都将被视为攻击。
最后，特征分析还可以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，并且往往以相似的方式设计。这会在活动配置文件中留下痕迹，这为基于特征的入侵检测打开了大门。
随着人工智能算法从以前对物联网设备的攻击中学习，企业可以设计一种方法来识别新的入侵并对其做出更快的反应。
文本分类
这个概念植根于语言处理，它将一组预定义的类别分配给开放式文本。文本分类器可以对文本(例如文档、成绩单等)进行组织、结构化和分类。
在物联网生态系统中，语言处理主要用于问答系统、语音识别和解释自然语言命令(声控控制)。另一个用途是分析社交媒体内容，例如对围绕特定产品的帖子进行情绪分析，以进一步为最终用户定制特定内容。
虽然这种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，可能的用途可能会出现。
优化
人工智能在物联网大规模部署中的一个常见用途是优化和更好的资源分配。这种使用可以提高成本效率，从而为企业节省大量时间和金钱。
例如，物联网中的人工智能对于供应链和物流公司非常有用，该公司在世界各地部署了数以万计的物联网设备，具有各种用例。人工智能可以改善这个由数千个连接设备组成的庞大网络中的间歇性电池充电问题。
此外，该公司还可以集成一个系统来测量和调节燃油效率。随着天然气价格持续上涨，燃油效率和路线优化至关重要。
在这种情况下，通过软件中的优化算法实施反馈机制可以确保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，自主决策也正在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，对于不具备专业技术知识的最终用户来说，管理一系列不同的物联网设备可能具有挑战性。自动化设备管理并自动响应用户需求有助于克服这些障碍。
对于智能公用事业，照明和供暖自动化系统甚至可以预测和优化能源使用，以帮助最终用户节省资金。它还可以监控过度用电、识别问题并进行纠正，而无需任何人工干预或必要的技术知识。
关于人工智能和物联网的总结
人工智能与物联网的集成有助于构建智能、安全和可持续的环境。
一方面，物联网实现了现实世界流程的自动化和优化，并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介入并释放物联网系统全部价值的地方。将人工智能集成到物联网中可以为企业和用户带来切实的好处和见解，从而降低复杂性并实现更好的资源管理。
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