截至 2023 年，超過 19% 的物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 部署由超過 10,000 臺(tái)設(shè)備組成。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在全球大規(guī)模部署的增加，其生成的數(shù)據(jù)也隨之增加，導(dǎo)致現(xiàn)在和未來人工智能新應(yīng)用的出現(xiàn)。

人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的交叉點(diǎn)

人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的融合正在加速發(fā)展，因?yàn)樗鼈冎g的協(xié)同作用是自然而然的。從本質(zhì)上講，物聯(lián)網(wǎng)車隊(duì)會(huì)生成大量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)是人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)并做出智能決策的燃料，無需人工干預(yù)。

人工智能驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)使企業(yè)能夠收集實(shí)時(shí)信息，為更準(zhǔn)確的決策提供有價(jià)值的見解。因此，他們可以獲得一系列好處，包括自動(dòng)化重復(fù)任務(wù)、優(yōu)化能源消耗、最大限度地提高成本效率、分析客戶偏好以設(shè)計(jì)個(gè)性化體驗(yàn)等等。

我們不要忘記網(wǎng)絡(luò)安全。由于其性質(zhì)，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備很容易受到惡意攻擊。精心設(shè)計(jì)的軟件可以利用單個(gè)薄弱設(shè)備滲透整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。

下面，我們概述了人工智能如何防止不良行為者滲透到您的網(wǎng)絡(luò)，以及人工智能在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中的一些最常見的應(yīng)用。

利用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)增強(qiáng)異常檢測

目前，人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中最常見和最主要的作用是異常檢測。異常可能以多種不同的形式出現(xiàn)，本質(zhì)上是對正常設(shè)備或網(wǎng)絡(luò)行為的偏離。

人工智能算法的一個(gè)常見用途是檢測異常行為。這些可能表明設(shè)備出現(xiàn)故障，甚至是全面的網(wǎng)絡(luò)攻擊，有助于在這些情況發(fā)生時(shí)發(fā)出警報(bào)并通知企業(yè)。使他們能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)安全和一般設(shè)備維護(hù)采取更主動(dòng)的方法。

一個(gè)例子擴(kuò)展到可用于異常檢測的時(shí)間序列預(yù)測。時(shí)間序列預(yù)測包括通過歷史分析建立模型，并使用它們進(jìn)行觀察以推動(dòng)未來的決策。

對于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和車隊(duì)，可以監(jiān)控和分析歷史網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)和信號(hào)，以檢測意外行為。這種行為擴(kuò)展到可疑的場景，在這些場景中，網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)過多或完全沒有。

利用設(shè)備分析

時(shí)間序列信號(hào)分析的另一個(gè)用途是分析設(shè)備。設(shè)備配置將允許企業(yè)根據(jù)類似的日常網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)配置文件將其設(shè)備分組到集群中，以簡化管理。

這種做法最常用于用戶和目的識(shí)別，基于個(gè)人資料中的個(gè)人用戶或活動(dòng)指紋。

但是，活動(dòng)分析也有助于檢測哪些設(shè)備正常工作、易受攻擊或需要安全更新。它還提供了檢測可疑活動(dòng)的替代方法。任何偏離預(yù)期的每日配置文件的行為都將被視為攻擊。

最后，特征分析還可以作為攻擊的分類工具。常見的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)攻擊來自相同的來源，并且往往以相似的方式設(shè)計(jì)。這會(huì)在活動(dòng)配置文件中留下痕跡，這為基于特征的入侵檢測打開了大門。

隨著人工智能算法從以前對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的攻擊中學(xué)習(xí)，企業(yè)可以設(shè)計(jì)一種方法來識(shí)別新的入侵并對其做出更快的反應(yīng)。

文本分類

這個(gè)概念植根于語言處理，它將一組預(yù)定義的類別分配給開放式文本。文本分類器可以對文本（例如文檔、成績單等）進(jìn)行組織、結(jié)構(gòu)化和分類。

在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中，語言處理主要用于問答系統(tǒng)、語音識(shí)別和解釋自然語言命令（聲控控制）。另一個(gè)用途是分析社交媒體內(nèi)容，例如對圍繞特定產(chǎn)品的帖子進(jìn)行情緒分析，以進(jìn)一步為最終用戶定制特定內(nèi)容。

雖然這種應(yīng)用在物聯(lián)網(wǎng)中仍處于起步階段，但隨著人工智能和物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的不斷成熟，可能的用途可能會(huì)出現(xiàn)。

優(yōu)化

人工智能在物聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模部署中的一個(gè)常見用途是優(yōu)化和更好的資源分配。這種使用可以提高成本效率，從而為企業(yè)節(jié)省大量時(shí)間和金錢。

例如，物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能對于供應(yīng)鏈和物流公司非常有用，該公司在世界各地部署了數(shù)以萬計(jì)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，具有各種用例。人工智能可以改善這個(gè)由數(shù)千個(gè)連接設(shè)備組成的龐大網(wǎng)絡(luò)中的間歇性電池充電問題。

此外，該公司還可以集成一個(gè)系統(tǒng)來測量和調(diào)節(jié)燃油效率。隨著天然氣價(jià)格持續(xù)上漲，燃油效率和路線優(yōu)化至關(guān)重要。

在這種情況下，通過軟件中的優(yōu)化算法實(shí)施反饋機(jī)制可以確保公司通過最佳路線規(guī)劃最大限度地減少燃料消耗。

自動(dòng)化

最后，自主決策也正在成為物聯(lián)網(wǎng)中更主流的應(yīng)用，尤其是在智能家居系統(tǒng)中。

這是因?yàn)?，對于不具備專業(yè)技術(shù)知識(shí)的最終用戶來說，管理一系列不同的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可能具有挑戰(zhàn)性。自動(dòng)化設(shè)備管理并自動(dòng)響應(yīng)用戶需求有助于克服這些障礙。

對于智能公用事業(yè)，照明和供暖自動(dòng)化系統(tǒng)甚至可以預(yù)測和優(yōu)化能源使用，以幫助最終用戶節(jié)省資金。它還可以監(jiān)控過度用電、識(shí)別問題并進(jìn)行糾正，而無需任何人工干預(yù)或必要的技術(shù)知識(shí)。

關(guān)于人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的總結(jié)

人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的集成有助于構(gòu)建智能、安全和可持續(xù)的環(huán)境。

一方面，物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)實(shí)世界流程的自動(dòng)化和優(yōu)化，并減少了人類直接參與的需要。然而，它并不能消除人類判斷和決策的需要。

這就是人工智能可以介入并釋放物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)全部價(jià)值的地方。將人工智能集成到物聯(lián)網(wǎng)中可以為企業(yè)和用戶帶來切實(shí)的好處和見解，從而降低復(fù)雜性并實(shí)現(xiàn)更好的資源管理。