不得不說，人工智能與物聯網是當下科技領域最火熱的詞匯之二。源于互聯網卻又“高”于互聯網的物聯網，在AI市場如火如荼的今天，可謂是大放光彩，二者齊頭并進，相得益彰。

那么，物聯網與人工智能之間，究竟有著怎樣千絲萬縷的關系呢？

細說物聯網與人工智能

想要弄清楚兩個事物之間的聯系，我們事先必須對兩個個體有充分的了解才能更深層次地探究。物聯網與人工智能分別有著什么樣的功能與用途呢？

物聯網是互聯網的應用拓展，與其說物聯網是網絡，不如說物聯網是業務和應用。因此，應用創新是物聯網發展的核心，以用戶體驗為核心的創新是物聯網發展的靈魂。

以下圖為例，物聯網大致分為以下幾個層級：感知層，網絡層，應用層。

感知層相當于人的感官和神經末梢，用來感知和采集應用環境中的各種數據。包括溫度、濕度、速度、位置、震動、壓力、流量、氣體等各種各樣的傳感器。靈敏度和精度高，功耗低，可以無線傳輸是對傳感層的要求。

網絡層相當于人的神經系統，用來傳輸數據。包括各種各樣的無線通訊技術和標準，比如Zigbee／BLE／Wifi／NFC／RFID／LTE等。低功耗，廣域覆蓋，更多連接是無線網絡的發展方向。目前新的通訊技術和標準NB－IoT，LoRa，eLTE－IoT都是往這個方向努力。未來的5G會取代目前很多的無線通訊技術，一統江湖。

應用層相當于人的大腦指示和反應，通過指令反向控制輸出。如設備管理，環境監測，工業控制等。

而關于人工智能，我們可以打個比喻：一個人吸收了人類大量的知識（數據），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智能離不開大數據，更是基于云計算平臺完成深度學習進化。

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

強人工智能發展離不開物聯網

AI能根據大量的歷史資料和實時觀察（real-timeobservation）找出對于未來預測性的洞察（predictiveinsights）。由于同時分析過去的和實時的數據，AI能容易注意到有哪些資料屬于例外，并做出合理、合適的推斷，而數據對于人工智能的重要性也就不言而喻了。對于人工智能來說，它可以處理和從中學習的數據越多，其預測的準確率也會越高。

乍一看，我們似乎只需要人工智能就可以了。然而，物聯網（IoT）其實肩負了一個至關重要的任務：資料收集。物聯網可連接大量不同的設備及裝置，包括：家用電器和穿戴式設備。嵌入在各個產品中的傳感器（sensor）便會不斷地將新數據上傳至云端。這些新的數據以后可以被人工智能處理和分析，以生成所需要的信息并繼續積累知識。

盡管AI投資領域越來越火熱，應用場景也在不斷擴展，但事實上，目前我們所說的人工智能還只處于弱人工智能階段，而科技發展的目標顯然是邁向門檻更高階段的強人工智能。

人工智能領域門檻最高的其實是強人工智能和超人工智能，具備人腦一樣處理各種問題的能力，還有自我學習、理解和溝通能力，在強人工智能、超人工智能上，世界范圍內都僅僅處于初級階段。那么要想實現這一領域的突破，我們就更離不開物聯網的幫助了。

物聯網因AI應用而閃閃發光

通過以上描述，可能很容易讓人產生一種錯覺，就是單向度的認為人工智能離不開物聯網。然而事實并非如此，物聯網的光芒萬丈同樣也少了人工智能的助力。

我們知道，物聯網將會產生非常有價值的大數據，這些數據可以幫助城市預測事故與犯罪；讓醫生實時查看病患的心臟起搏器和生物芯片中的信息；通過預測性維護設備和機械，可以讓工業產量最佳化；通過與家用電器的連接，向用戶提供與自己的車輛和手持設備的危機通信從而建造真正智能的房屋。這些可能性都是由物聯網所帶來的，而且它所帶來的便利還會越來越多。

由于連接物聯網的設備與傳感器還會繼續快速擴張，而由這些設備產生的數據總量將會增長到一個難以置信的等級。這些數據擁有著極大的價值，可以讓我們洞察出哪些是有用的，哪些是沒用的。

這聽起來很不錯，但最大的問題將是尋找一種方式來分析由這些設備產生的數量極多的數據和信息。對人類而言，要審查并了解所有這些數據根本不可能做到，如果用傳統方法這么做的話，即使減少樣本大小，仍然需要花費很多時間。人的精力是有限的，復雜繁多的數據會讓我們耗費大量的時間和人力，并且還不能保證數據處理的準確性。

唯一一種可以跟上物聯網產生數據的速度，并可以挖掘數據中擁有的隱藏信息的方法就是利用機器學習能力。

維基百科將機器學習定義為“計算機科學（CS）和人工智能（AI）的子域，隨著系統的建設和研究，可以從數據中自行學習，而不是只遵循明確的程序指令。”在有物聯網的情況下，機器學習可以幫助企業將他們擁有的數十億個數據點歸結為真正有意義的信息。機器學習總的前提是一樣的，審查和分析你所收集的數據并從數據中學習“信息”，讓我們可以更好的做一些決定。

由此看來，我們沒有必要將人工智能（AI）和物聯網（IoT）區分開來。AI可以最大化IoT帶來的價值，而IoT能為AI提供所需的數據流，二者相輔相成，協同發展。而在未來，我也相信，物聯網與人工智能將為人類、為整個社會創造出更多的價值和更便捷、智能的生產生活。

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