随着物联网(IOT)的使用，当前的商业世界正在发生变化。物联网正在帮助从各种来源明显捕获大量数据。然而，收集、处理和分析数据变得非常复杂，因为无法计算的物联网设备会产生大量的数据。

人工智能(AI)和物联网(IOT)是目前发展迅速的两个信息学领域。由于人工智能（AI）和物联网（IoT）是相互关联的领域，它们之间的协同作用大大提高了每个元素的功能，因此通常没有预期的资源竞争。了解这一点的方法是了解人工智能在处理大量数据方面的最佳作用，而物联网设备是提供必要数据流的理想热点。

一，重新定义业务。

人工智能和物联网正在重新思考企业的表现。一方面，人工智能是一个开创性的机器学习子集，通过实时分析和更大的互动，为执行更好的任务提供了方法；另一方面，物联网通过有效的智能技术增加了设备和人之间的通信规模。物联网和人工智能的转换使其应用程序更加不同和具有开创性。

二，物联网。

物联网和人工智能是两种离散创新，对不同行业影响很大。物联网(IOT)是一种数字传感系统，而人工智能则转化为大脑，它决定了控制整个系统的决策。人工智能与物联网的强大结合，人工智能物联网提供了自我修复和自我校正的智能连接系统。

在过去的3-5年里，获取大量数据的能力有所提高。这些进步给安全和隐私带来了新的风险和担忧。大量的组织专有信息和用户数据正成为全球政府部门和黑网黑客的诱人目标。这种扩展功能也伴随着新的责任。

传感器现在将应用于一切。目前，这一推论可以从每个事务或流程中实时收集大量数据。在客户服务部门、制造环境和人们家中的消费品中，物联网设备引领着这一数据收集过程。任何带芯片组的设备都可以与网络连接，每天每分钟流量传输大量信息。

目前，复杂的算法使我们能够从每一个可能的角度进行预测和分析。机器学习(ML)是人工智能(AI)的子集，它的工作流程得到了升级，并通过新的合作简化了解决问题的过程。

三，综合效应。

物联网通过互联网和人工智能通过设备连接收集大量信息，特别是通过其突破性系统，机器学习有助于吸收和评估这些数据。通过难以置信的先进传感器，物联网设备中的机器学习可以帮助识别和检测数据收集中的故障。这种创新可以在不确定的时间范围内确定内部事物，如刺激空气、温度、湿度、污染、声音、振动、光线等。与传统创新相比，物联网和机器学习使操作数据的速度提高了20倍，精度更高。这就是为什么使用人工智能技术的组织看到了收入增长。

这种迁移的原因有很多。一是帮助减少网络流量，因为物联网设备可以创建大量数据。与所有被监控的物联网设备流传输的数据相比，我们目前认为的大数据似乎很少。将处理过程重新定位为物联网设备的另一个合法性是，在许多情况下，数据的价值非常短。这确实是人工智能创新的绝招。

结论：
事实上，数据必须立即处理，否则其值将变为零。实际情况是在过程控制循环中使用提取的数据。如果有连续的流动反应器，反馈应不断应用，以提高生产产品的质量。

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