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截至 2023 年，超過 19% 的物聯網 (IoT) 部署由超過 10,000 臺設備組成。隨著物聯網設備在全球大規模部署的增加，其生成的數據也隨之增加，導致現在和未來人工智能新應用的出現。
人工智能和物聯網的交叉點
人工智能和物聯網的融合正在加速發展，因為它們之間的協同作用是自然而然的。從本質上講，物聯網車隊會生成大量數據。大數據是人工智能機器學習并做出智能決策的燃料，無需人工干預。
人工智能驅動的物聯網使企業能夠收集實時信息，為更準確的決策提供有價值的見解。因此，他們可以獲得一系列好處，包括自動化重復任務、優化能源消耗、最大限度地提高成本效率、分析客戶偏好以設計個性化體驗等等。
我們不要忘記網絡安全。由于其性質，物聯網設備很容易受到惡意攻擊。精心設計的軟件可以利用單個薄弱設備滲透整個網絡。
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絡，以及人工智能在物聯網生態系統中的一些最常見的應用。
利用人工智能和物聯網增強異常檢測
目前，人工智能在物聯網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，本質上是對正常設備或網絡行為的偏離。
人工智能算法的一個常見用途是檢測異常行為。這些可能表明設備出現故障，甚至是全面的網絡攻擊，有助于在這些情況發生時發出警報并通知企業。使他們能夠對網絡安全和一般設備維護采取更主動的方法。
一個例子擴展到可用于異常檢測的時間序列預測。時間序列預測包括通過歷史分析建立模型，并使用它們進行觀察以推動未來的決策。
對于物聯網設備和車隊，可以監控和分析歷史網絡活動和信號，以檢測意外行為。這種行為擴展到可疑的場景，在這些場景中，網絡活動過多或完全沒有。
利用設備分析
時間序列信號分析的另一個用途是分析設備。設備配置將允許企業根據類似的日常網絡活動配置文件將其設備分組到集群中，以簡化管理。
這種做法最常用于用戶和目的識別，基于個人資料中的個人用戶或活動指紋。
但是，活動分析也有助于檢測哪些設備正常工作、易受攻擊或需要安全更新。它還提供了檢測可疑活動的替代方法。任何偏離預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。常見的物聯網設備和網絡攻擊來自相同的來源，并且往往以相似的方式設計。這會在活動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網設備的攻擊中學習，企業可以設計一種方法來識別新的入侵并對其做出更快的反應。
文本分類
這個概念植根于語言處理，它將一組預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)進行組織、結構化和分類。
在物聯網生態系統中，語言處理主要用于問答系統、語音識別和解釋自然語言命令(聲控控制)。另一個用途是分析社交媒體內容，例如對圍繞特定產品的帖子進行情緒分析，以進一步為最終用戶定制特定內容。
雖然這種應用在物聯網中仍處于起步階段，但隨著人工智能和物聯網生態系統的不斷成熟，可能的用途可能會出現。
優化
人工智能在物聯網大規模部署中的一個常見用途是優化和更好的資源分配。這種使用可以提高成本效率，從而為企業節省大量時間和金錢。
例如，物聯網中的人工智能對于供應鏈和物流公司非常有用，該公司在世界各地部署了數以萬計的物聯網設備，具有各種用例。人工智能可以改善這個由數千個連接設備組成的龐大網絡中的間歇性電池充電問題。
此外，該公司還可以集成一個系統來測量和調節燃油效率。隨著天然氣價格持續上漲，燃油效率和路線優化至關重要。
在這種情況下，通過軟件中的優化算法實施反饋機制可以確保公司通過最佳路線規劃最大限度地減少燃料消耗。
自動化
最后，自主決策也正在成為物聯網中更主流的應用，尤其是在智能家居系統中。
這是因為，對于不具備專業技術知識的最終用戶來說，管理一系列不同的物聯網設備可能具有挑戰性。自動化設備管理并自動響應用戶需求有助于克服這些障礙。
對于智能公用事業，照明和供暖自動化系統甚至可以預測和優化能源使用，以幫助最終用戶節省資金。它還可以監控過度用電、識別問題并進行糾正，而無需任何人工干預或必要的技術知識。
關于人工智能和物聯網的總結
人工智能與物聯網的集成有助于構建智能、安全和可持續的環境。
一方面，物聯網實現了現實世界流程的自動化和優化，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網系統全部價值的地方。將人工智能集成到物聯網中可以為企業和用戶帶來切實的好處和見解，從而降低復雜性并實現更好的資源管理。
浙公網安備 33010602000006號
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