外卖小哥|联通沃卡惠：人工智能在物联网分析中的价值外卖小哥

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在亚洲的许多地区，季节性暴雨带来洪水，破坏公民的财产和生计。过去，城市管理部门、市民和企业除了抵御洪水及其带来的潜在疾病外，几乎什么都做不了。而物联网(IoT)、机器学习(ML)和人工智能(AI)等技术可能会为更具前瞻性的领导者提供喘息的机会。
这就是DKI雅加达省政府防洪系统在雅加达智慧城市中的应用。该项目由雅加达智慧城市与雅加达水资源服务局(DSDA)合作开发，旨在优化雅加达的洪水风险管理。该项目涉及使用物联网、人工智能和机器学习作为预警系统的一部分，以应对城市的洪水风险。
随着越来越多的组织在商业和工业环境中部署物联网，来自这些设备和传感器的数据量可能对提高质量、运营效率以及在雅加达的情况下，从自然灾害中拯救生命和财产具有重要意义。
SAS Institute的行业咨询主管Kenneth Koh认为，物联网系统对其环境做出反应的速度和准确性至关重要。然而，由于典型系统中的设备和其他传感器会产生大量的数据，传统的工具和方法会减慢对这些数据的理解过程。

物联网
什么是人工智能嵌入式物联网?
Kenneth Koh: 在边缘或边缘附近处理数据可以使物联网系统更灵活、更有影响力。但是，以数据为主导的行动的质量与其所依据的基于数据的洞察力的质量一样有意义。
物联网本身对制造商来说并不陌生。几十年来，制造商一直在收集和存储来自机器的传感器数据。他们的价值主张在于AIoT——在边缘实时分析数据，利用人工智能和机器学习来提高效率和价值。
通过为物联网系统配备人工智能能力，可以在边缘处理各种结构化和非结构化数据。以更快的速度提供高质量的见解，供系统采取行动。
人工智能嵌入式物联网如何释放商业价值
Kenneth Koh: 人工智能嵌入式物联网提高了运营效率和生产力，同时降低了成本。其还推动创新，以提供更好的客户服务、更好的产品和更快的产品投放到市场。
在物联网设备中嵌入AI可以实现边缘计算，从而允许在一致的5G网络不可用的情况下部署物联网系统。例如，物流供应商可以在其运输车队中使用物联网传感器来监控车辆的内部和外部状况，即使是在后者路线的偏远地区。
除了边缘计算，人工智能嵌入式物联网利用机器学习，从物联网系统每天生成的TB数据中开发可操作的见解。在上面的例子中，从这些传感器收集到的数据被实时发送到云端，使技术人员能够更准确、更快地解决车辆故障。
制造商还可以利用这些见解来预测某个特定的工厂系统或设备何时会发生故障，从而使技术人员能够实施预防性维护。主动检测故障设备可节省宝贵的工时，同时减少代价昂贵的计划外停机时间。
在零售方面，物联网系统的见解可用于确定产品的最优价格，并最大限度地减少对其供应链的干扰。

机器学习
机器学习在物联网分析中的作用
Kenneth Koh: 机器学习是人工智能嵌入式物联网相对于其他物联网部署的优势。系统可以在处理传感器生成的数据时进行学习，使用各种高级分析方法，如决策树、随机森林、梯度提升、神经网络、支持向量机和因式分解机。
这为企业节省了人力时间和组织中的专家。无需大量训练AI系统，专家可以专注于其他关键任务，而非数据科学家可以访问、查看和处理数据。