混合云的总成本

(1) 数据收集

数据是通过安装在物联网设备中的传感器所收集的。这些传感器是实际设备的一部分，可以有多个传感器连接到一个设备上，以便收集不同类型的数据。

例如，一个设备可以有多个传感器，如照相机、全球定位系统、加速度计等，以便收集不同种类的数据。

(2) 数据传输

由于数据量巨大，收集的数据通常会传输到云中进行存储。云存储有助于降低存储成本，因为组织不必花费巨资安装硬件来存储大量数据。

(3) 数据处理

如果不进行处理，存储在云中的数据将毫无用处。处理数据包括了从云中提取相关数据、清理数据并使其不存在任何异常、转换为标准格式、然后应用算法来获取见解等各个阶段。

(4) 数据预测

机器学习和深度学习算法是预测未来事件的关键。在建立相关模型后，就可以根据所获得的结果来进行预测。

(5) 行动

在做出预测后，最后一步就是让机器根据所生成的见解来采取行动。

讨论的步骤清楚地描述了将物联网与人工智能相结合的相关性。前者有助于从不同的资源中收集数据，而后者则有助于设备从收集的数据中获得有意义的见解，并采取明智的行动。

因此，我们可以说，物联网的价值是在其分析和行动阶段所确定的，没有人工智能就没有意义。

将人工智能与物联网进行集成的好处

(1) 改善客户体验

我们可以使用大量的AIoT设备来极大地改善客户体验，因为这些设备能够学习用户的偏好并进行相应的调整。

例如，智能家居中的恒温器能够在没有任何人为干预的情况下自行调节温度。

(2) 互联智能

随着人工智能开始嵌入物联网，我们将可以体验到更多的“互联智能”，因为预测分析(会发生什么?)，规范性分析(应该做什么?)以及适应性分析(需要考虑哪些适当的行动?系统应如何适应新的变化?)，全部可以由单个设备来进行处理。

(3) 降低计划外停机时间

在工业装置中，机器故障和停机是一个常见的问题，这种计划外的停机时间会花费大量的资金，因为运营可能会被突然停止。但是这个问题可以通过AIoT来得到解决，AIoT有助于持续监控所有的设备，并识别出最终有助于及时预测机器故障的模式。

德勤在一项调查中发现，在制造部门，机器的预测性维护有助于将设备可用性提高10-20%，并将整体维护成本降低5-10%。

(4) 新的产品和服务

将人工智能嵌入物联网可以直接帮助创建出新的强大的产品和服务，这些产品和服务将具有收集和分析数据的能力，并可以根据情况来做出智能的、类似人类的决策。

例如，麻省理工学院人工实验室的3名成员开发的iRobot Roomba使用了物联网和人工智能技术来高效地清洁房间。这个机器人真空吸尘器有一套嵌入式传感器，可以帮助它检测路上的障碍物和地板上的所有污点。它可以通过记住房子的布局，使用最经济的运动方式来进行清洁。

(5) 实时监控和操作

支持人工智能的物联网设备也有助于实施严格的监控活动。关于实时监控的一个例子是Google地图，当我们在选择路线时，它就会帮助我们。他们会监控实时交通，并向我们提供所有的信息，如到达某个地方的估计时间和合适的路线。

（编辑：揭阳站长网）

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