什么是物联网智能

在设备层面，物联网智能可以通过将机器学习算法集成到物联网设备中来实现。这使得设备能够在本地进行实时决策和自主操作，而无需依赖云端。对于自动驾驶汽车等时间关键型应用，设备层面的智能是确保快速响应和决策的关键环节。

除了设备层面的智能，整个物联网网络也可以通过集成预测智能、机器学习和神经网络来实现更高层次的智能。这使得网络能够理解人类用户的意图，并相应地调整其行为，而无需对每个组件进行微观管理。智能应该分布在整个网络中，而不是依赖于中央控制系统，这样各个组件就可以动态地学习、适应和相互交互。

在云端，物联网智能可以通过大数据分析和运营智能（OI）来实现。大数据分析需要大量数据集来提供精确有用的见解，而运营智能则通过实时监控实际运营（如管道、机械和能源设备）发现运营趋势、预测问题并帮助一线工人做出最佳决策。

通过将家用电器、安防系统、照明等与互联网相连，并集成AI技术，可实现智能家居自动化控制。智能家居系统能够根据用户习惯和环境变化自主调节，提高生活质量和能源利用效率。

车载智能系统可实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）以及车辆与行人（V2P）的互联互通，支持自动驾驶和智能交通管理。通过AI技术分析交通数据，可优化交通路线规划、缓解拥堵等。

在工厂车间部署IoT设备和AI算法，可实现对生产流程的实时监控和智能优化，提高生产效率和产品质量。同时，预测性维护有助于降低设备故障率和维修成本。

可穿戴设备与医疗IoT设备相结合，实现远程健康监测和智能诊断。AI算法能够分析患者数据，辅助医生做出更准确的诊断和治疗决策。

利用物联网技术收集农场环境和作物生长数据，结合AI分析，可实现精准灌溉、施肥，提高农作物产量和质量。同时，智能系统还能监测农场设备运行状况，提高效率。

通过IoT技术跟踪商品库存和供应链，零售商可以优化库存管理。结合AI分析消费者行为数据，可以实现个性化推荐和营销策略，提升销售业绩。

物联网智能系统需要具备收集和推理环境上下文信息的能力，并能够检测到影响传感器的故障等环境变化，从而采取适当的缓解措施。这是赋予物联网技术可信度的一个主要研究趋势。

将人工智能技术融入物联网网络中海量的数据和实体，将为现实世界的行为和技术能力提供无限可能。在战术环境中，物联网必须能够执行各种类型的学习行为，以适应瞬息万变的条件。

机器学习算法的进步是赋予物联网网络决策自主权的关键重点。智能将分布在整个网络中，而不是集中在一个中央智能组件。这使得单个组件能够在本地学习、适应和相互作用，并自动动态地更新全局行为和特征。

智能设备如电视、安防摄像头、运动设备等具有计算能力，可收集环境数据、用户输入或使用模式数据，并通过互联网将这些数据传输给物联网应用程序。物联网应用程序利用机器学习或人工智能技术分析这些数据，做出明智决策，并将决策反馈给物联网设备。

物联网系统通过实时收集和交换数据来工作，这允许主动发现运营趋势、预测问题，并为一线工人提供更好的决策支持，以便进行故障排除和维护。

安全性无疑是物联网智能面临的最大挑战。随着物联网技术的快速发展，安全性问题却未能得到充分重视，存在着严重的安全隐患。此外，聚合传感器数据的开放市场也可能被犯罪分子和敌对者利用，对物联网智能构成安全威胁。

物联网设备产生的海量数据给数据存储带来了巨大挑战。这不仅需要大量存储空间，而且为了收集和存储所有数据，还需要为物联网设备提供足够的电力支持。数据孤岛也是一个常见的挑战，如果在存储数据时未能考虑自主性、透明度和互操作性原则，将会带来严重问题。

物联网智能对传感器的精度和可靠性有着极高要求。传感器往往需要在纳秒级响应，以避免发生事故、伤害和生命损失。确保传感器能够提供所需的响应速度和精度，是物联网智能面临的重要挑战。

适当的数据治理、目录编制和安全性对于物联网智能至关重要。如果缺乏对数据内容的监管，数据湖将无法发挥作用，数据也无法被找到或信任，从而导致"数据沼泽"。因此，确保数据基础设施中的适当数据治理是物联网智能面临的另一大挑战。

传统物联网系统主要关注设备连接互联网并实现远程监控和控制。物联网智能则将先进的机器学习算法（包括深度学习）集成到物联网设备中，使其能够进行实时的情境感知决策和自主行为，而无需依赖云计算资源。这种"智能物联网"使设备能够感知环境、理解上下文并基于反馈自主优化性能，而非被动收集和传输数据。

物联网智能可在设备端、边缘节点或云端实现，形成分布式智能架构。这种架构使物联网系统比传统的集中式云方法更具响应性和可靠性。根据应用的时间敏感性和性能要求，智能可在不同层级实现，提供更优的实时决策能力。

传统物联网系统重视从连接设备收集数据并传输到中央系统进行分析。物联网智能则利用高级分析、机器学习和人工智能来处理来自物联网设备的实时数据，并做出明智决策反馈给设备。运营智能是物联网智能的关键，可利用实时数据监测系统健康状况、预测问题并指导一线工作人员做出更好决策，实现设备和基础设施的主动维护和优化。

物联网智能还可利用物联网设备收集的数据发现新的商业机会、提高运营效率并增强客户体验，这是传统物联网系统所无法实现的。

在物联网设备层面，需要集成先进的深度学习等机器学习算法，以实现智能化、自主化的功能。这种本地智能处理对于时间敏感型应用非常重要，比如自动驾驶汽车的实时障碍物检测等，无法依赖云端计算。

边缘/雾节点位于设备与云端之间，承担着数据预处理、本地决策等任务。在这一层次，各种传统和先进的机器学习技术被应用于分析物联网数据、提取见解并做出预测性控制决策。

云计算平台为物联网系统提供海量的存储和计算资源，可执行复杂的大数据分析和机器学习建模，发现更深层次的见解和规律。云端智能主要用于非实时的大规模数据处理和知识发现。

操作智能（Operational Intelligence）专注于实时监控实体世界中管道、机械设备、能源装置等运营数据，预防故障和优化运营。工业操作智能则应用于电力站、物流网络、采矿等工业环境的基础设施和机械管理。

将先进的深度学习等机器学习算法集成到物联网设备中，可实现实时决策和障碍检测，这对于自动驾驶汽车等应用至关重要。物联网智能可以在设备、边缘/雾和云计算层面提供，具体智能级别取决于应用的时间敏感性。

具有远程视频监控、入侵检测和自动警报等功能的物联网安全设备，可以增强物理安全性，并有助于防御网络物理攻击。然而，如果物联网设备未定期更新或未正确保护，也可能存在隐私泄露和漏洞风险。政府监管和行业努力改善物联网安全标准和实践，可以帮助解决这些挑战。

物联网可以通过持续监控数字和物理基础设施来提高安全性。物联网设备可以收集现场监视器的数据，并将其与硬件和固件版本数据相结合，自动安排系统更新，优化性能，提高效率，降低安全风险。此外，实时收集和分析物联网设备数据，可以帮助预测维护事件，并主动提供客户服务，提高安全性并增强客户忠诚度。

通过AI，组织可以采用战略性方法并节省重复任务的时间，提高效率。AI还可以帮助识别异常情况和对敏感数据的可疑访问，以提高安全性。此外，将IoT设备与自主控制和深度强化学习相结合，可以创建一个动态的、交互式的环境，在这种环境中，IoT设备可以学习智能行为。

IoT收集的数据和历史趋势可用于预测未来结果，例如将保修信息与IoT数据配对，以预测维护事件。这可用于主动提供客户服务并建立客户忠诚度。同时通过持续监控数字和物理基础设施，还可以优化性能、提高效率并降低安全风险。

实施数字技术（如人工智能和机器学习）可以让员工专注于需要创造力和解决问题的任务，同时还可以提供洞见，更快地实现业务目标。此外，IoT技术还能以面向客户的方式部署，通过差异化解决方案增加客户忠诚度。

物联网设备本身就可以实现智能控制和决策。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测，以避免发生事故。这种操作不可能通过将数据传输到云端并返回来完成，而应该在车辆本地执行。

对于一些对时间敏感度较低的物联网应用，智能控制和决策可以在边缘/雾节点层面实现。边缘节点可以收集来自多个物联网设备的数据，并使用机器学习算法进行分析和决策，然后将决策结果发送回相应的物联网设备执行操作。

云计算层面可以利用各种机器学习技术分析物联网数据、提取隐藏信息并预测控制决策。这有助于从物联网部署中获得最大价值，实现更高级别的自动化。云端可以集中处理来自大量物联网设备的海量数据，并为这些设备提供智能决策支持。