物聯(lián)網(wǎng)徹底改變了我們與技術和世界互動的方式。 它創(chuàng)建了一個共享數(shù)據(jù)和見解的互連設備網(wǎng)絡，使我們的生活更加高效和便捷。 因此，物聯(lián)網(wǎng)已成為我們日常生活中不可或缺的一部分，并根植于物流網(wǎng)絡、供應鏈、智慧城市等領域。

雖然物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)對我們的生活產(chǎn)生了重大影響，但將人工智能集成到物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中可能是其發(fā)展的下一步，它有可能幫助物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)變得更加高效和有效。 但是，黑匣子本質上的自主性和即時決策是否值得擔憂?

讓我們從人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中的積極方面開始探討硬幣的兩面。

人工智能的好處

人工智能有可能在很多方面徹底改變物聯(lián)網(wǎng)。 首先，人工智能可以比傳統(tǒng)方法更高效、更有效地處理和分析物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。 使用機器學習算法，人工智能可以識別模式、得出見解并根據(jù)從物聯(lián)網(wǎng)連接設備收集的數(shù)據(jù)進行預測。 這使組織能夠提取有價值的信息并主動采取行動。

更進一步，人工智能可以接管決策過程，并根據(jù)不斷變化的數(shù)據(jù)、條件和反應實施新的策略或方法，而無需人工干預。 這可以提高效率、減少人為錯誤并提高智能家居、工業(yè)自動化、交通和醫(yī)療保健等各種應用的生產(chǎn)力。

這些更好的決策將對物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的能源使用產(chǎn)生積極影響。 此外，通過分析來自傳感器和設備的數(shù)據(jù)，人工智能可以識別能源消耗模式并優(yōu)化效率。 例如，在智能建筑中，人工智能可以自動分析占用數(shù)據(jù)，以調整供暖、制冷和照明系統(tǒng)，從而節(jié)省能源。 同時，通過改進物聯(lián)網(wǎng)連接設備的預測性維護，人工智能可以減少停機時間、優(yōu)化性能、提高整體設備可靠性。

人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的最后一個有希望的機會是邊緣計算，一段時間以來它一直是物聯(lián)網(wǎng)感興趣的話題。 由于人工智能可以部署在邊緣，因此可以實現(xiàn)實時決策，并且可以減少不斷向云端傳輸數(shù)據(jù)的需求。 這將改善延遲、帶寬使用和隱私，同時提高物聯(lián)網(wǎng)部署的整體效率。

人工智能的挑戰(zhàn)

雖然人工智能為 B2B 物聯(lián)網(wǎng)應用帶來了許多潛在的好處，但也必須解決一些問題和挑戰(zhàn)。 首先也是最重要的是數(shù)據(jù)隱私和安全，因為大量敏感數(shù)據(jù)是由具有完全自主性但完全隱藏在人類視線之外的技術收集和處理的。

公司必須確保采取足夠的措施來保護數(shù)據(jù)免遭未經(jīng)授權的訪問、泄露和濫用。 此外，顯然需要提高人工智能決策過程的透明度，包括收回控制權和/或逆轉決策的能力，以免失去對系統(tǒng)的控制。

B2B IoT 應用中 AI 算法的可靠性和準確性至關重要。 不正確或不可靠的人工智能預測可能會產(chǎn)生嚴重后果，特別是在關鍵的醫(yī)療保健、運輸和制造應用中。 因此，確保人工智能模型的準確性和穩(wěn)健性以及嚴格的測試和驗證對于維持對 B2B 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的信任和信心至關重要。

當然，將人工智能與現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成可能非常復雜且具有挑戰(zhàn)性。 例如，B2B 組織可能已經(jīng)建立了物聯(lián)網(wǎng)基礎設施，將人工智能功能集成到這些系統(tǒng)中需要仔細規(guī)劃和實施。 此外，將人工智能算法集成到各種物聯(lián)網(wǎng)設備和平臺時，可能會出現(xiàn)兼容性、可擴展性和互操作性問題。

關于人工智能的實施，也有一些棘手的問題。 首先，人們擔心缺乏能夠有效開發(fā)、部署和維護人工智能系統(tǒng)的人工智能專家和數(shù)據(jù)科學家。 作為一項新技術，組織必須投資培訓計劃并為員工提高技能提供資源，以彌補這一技能差距。

二是監(jiān)管。 政府、企業(yè)、甚至人工智能教父們紛紛呼吁盡快出臺監(jiān)管措施。 因此，今天在物聯(lián)網(wǎng)應用中實施的任何人工智能很可能會在明天面臨法律挑戰(zhàn)。 合規(guī)性至關重要，但目前需要大量的未來展望來預測可能出臺的法規(guī)。

結論

過度依賴人工智能可能會導致人類失去對底層流程的控制或理解。 這可能會導致意想不到的后果，例如系統(tǒng)行為異常或完全失敗。

因此，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的任何人工智能實施都必須在人類監(jiān)督和干預的情況下進行設計，以確保人類保留對技術的控制。 此外，必須建立故障安全機制來防止此類意外后果。

總體而言，將人工智能集成到物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中存在明顯的機會，我相信我們必須謹慎對待，并采取措施以深思熟慮的方式將人工智能引入物聯(lián)網(wǎng)世界。

雖然在過去，快速采用新技術一直是一個強有力的舉措，但通過自學、自主技術快速發(fā)展會帶來更大的風險，值得更加謹慎。