物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和人工智能(AI)之間是否存在很大的差異呢？

我相信你已經(jīng)聽說過物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和人工智能(AI)。但是，你知道這兩個概念之間有什么區(qū)別嗎?或者，人們是不是認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)和人工智能代表折同樣的事情，這兩個詞實(shí)際上是可以被交互使用的?

讓我們先來談?wù)勅斯ぶ悄?。在英文中，人工智?Artificial Intelligence)簡稱AI，AI能根據(jù)大量的歷史資料和實(shí)時觀察(real-time observation)找出對于未來預(yù)測性的洞察(predictive insights)。由于同時分析過去的和實(shí)時的數(shù)據(jù)，AI能容易注意到有哪些資料屬于例外，并做出合理、合適的推斷，而數(shù)據(jù)對于人工智能的重要性也就不言而喻了。因此，若要使AI引擎變得更聰明、更強(qiáng)大，方法及過程其實(shí)就如同在種植物(或甚至像是養(yǎng)小孩!)。唯一的區(qū)別在于： AI需要的是持續(xù)的數(shù)據(jù)流入，而不是水，肥料和食物。對于人工智能來說，它可以處理和從中學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)越多，其預(yù)測的準(zhǔn)確率也會越高。

談了以上的內(nèi)容，乍看之下，我們好像只需要人工智能就可以了。然而，物聯(lián)網(wǎng)(IoT)其實(shí)肩負(fù)了一個至關(guān)重要的任務(wù)：資料收集。概念上，物聯(lián)網(wǎng)可連接大量不同的設(shè)備及裝置，包括：家用電器和穿戴式設(shè)備。嵌入在各個產(chǎn)品中的傳感器(sensor)便會不斷地將新數(shù)據(jù)上傳至云端。這些新的數(shù)據(jù)以后可以被人工智能處理和分析，以生成所需要的信息并繼續(xù)積累知識。

移動貝果(MoBagel)在IoT和AI的發(fā)展初期，便已經(jīng)發(fā)現(xiàn)它們的龐大潛力。起初，我們向客戶提供了儀表板，上面包含實(shí)時的信息，像是：冷氣機(jī)的使用情況，或燈泡的每日用電量。然而，設(shè)備監(jiān)控只是移動貝果解決方案中的一小部分而已。我們還有物聯(lián)網(wǎng)人工智能引擎Decanter™，已經(jīng)成功幫助我們的許多客戶抓住重要的銷售契機(jī)，并享受利潤成長。透過Decanter™，我們用各式各樣的方法來強(qiáng)化公司的營運(yùn)績效，例如：找出向消費(fèi)者發(fā)送促銷信息的最佳時機(jī)。

在了解了AI和IoT之間的關(guān)系以及相關(guān)的應(yīng)用后，我們可以了解到其實(shí)不需要把人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)這兩個概念完全區(qū)分開來。 AI可以最大化IoT帶來的價(jià)值，而IoT能為AI提供所需的數(shù)據(jù)流。只有它們被同時使用時，才能同時實(shí)現(xiàn)AI和IoT的利益及優(yōu)勢。