人工智能和物联网如何改变格局？

截至 2023 年，所有物联网 (IoT) 部署中超过 19% 的设备数量超过 10,000 台。随着物联网设备在全球范围内大规模部署的增加，其产生的数据也随之增加，从而导致现在和未来出现新的 AI 应用。

人工智能和物联网的融合是一个加速趋势，因为它们之间的协同作用是自然而然的。本质上，物联网车队会产生大量数据。大数据是人工智能机器学习和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宝贵的见解。因此，他们可以收获一系列好处，包括自动执行重复任务、优化能源消耗、最大限度提高成本效率、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。由于其特性，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的设备渗透整个网络。

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。

目前，人工智能在物联网中最常见和主要的作用是异常检测。异常可以有多种不同的形式，本质上是偏离正常设备或网络行为的现象。

人工智能算法的常见用途是检测异常行为。这些异常行为可能表示设备出现故障，甚至可能是全面的网络攻击，有助于在发生这些情况时发出警报并通知企业。使他们能够采取更主动的方式来进行网络安全和一般设备维护。

一个例子是时间序列预测，它可用于异常检测。时间序列预测涉及通过历史分析建立模型，并利用这些模型进行观察以推动未来的决策。

对于物联网设备和设备群，可以监控和分析历史网络活动和信号，以检测意外行为。这种行为延伸到网络活动过多或完全缺乏的可疑场景。

时间序列信号分析的另一个用途是分析设备。设备分析将允许企业根据其相似的日常网络活动概况将设备分组，以简化管理。

这种做法最常用于基于个人资料中的个人用户或活动指纹的用户和目的识别。

但是，活动分析还可以帮助检测哪些设备功能正常、存在漏洞或需要安全更新。它还提供了一种检测可疑活动的替代方法。任何与预期每日分析的偏差都将被视为攻击。

最后，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同一来源，并且往往采用类似的设计方式。这会在活动配置文件中留下痕迹，从而为基于签名的入侵检测打开大门。

随着人工智能算法从之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和更快地应对新的入侵。

这一概念源于语言处理，它为开放式文本分配一组预定义的类别。文本分类器可以组织、构建和分类文本（例如文档、抄本等）。

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（语音控制）。另一个用途是分析社交媒体内容，例如对特定产品周围帖子的情绪分析，以进一步为最终用户定制特定内容。

虽然该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。

在大规模部署物联网时，人工智能的常见用途是优化和更好地分配资源。这种用途可以提高成本效率，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可能对供应链和物流公司大有裨益，因为这些公司在全球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台联网设备组成的庞大网络的间歇性电池充电。

此外，该公司还可以整合一套系统来测量和调节燃油效率。随着油价不断上涨，燃油效率和路线优化至关重要。

在这种情况下，在软件中实现具有优化算法的反馈机制可以确保公司通过最佳路线规划最大限度地降低燃料消耗。

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是一项挑战。自动化设备管理并实现对用户需求的自动响应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，识别问题并纠正，无需任何人工干预或技术知识。

人工智能与物联网的结合有助于构建智能、安全和可持续的环境。

一方面，物联网使现实世界的流程自动化和优化，减少了对人类直接参与的需求。然而，它并没有消除对人类判断和决策的需求。

这正是 AI 可以介入并释放物联网系统全部价值的地方。将 AI 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。