利用并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的優(yōu)勢，認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)被許多人認(rèn)為是數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)的巔峰之作。企業(yè)爭相分一杯羹，制造商將對認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的投資從 2019 年的僅 290 億美元擴(kuò)大到 2020 年的 700 億美元。即使是全球領(lǐng)先的 IT 巨頭 IBM 也承諾投入30億美元用于開發(fā)其認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)努力。

但為什么是認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)背后的主要推動力?以及如何實施它以獲得積極的業(yè)務(wù)成果?下面，我們將研究認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)在和未來，并為您提供其關(guān)鍵概念的細(xì)分。

什么是認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)?

認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)集成了人工智能(AI)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)，以創(chuàng)建可以學(xué)習(xí)、推理并與人類交互的智能和自主系統(tǒng)。它由幾個組件組成，這些組件作為一個整體一起運(yùn)行以創(chuàng)建一個智能系統(tǒng)：

傳感器和執(zhí)行器：從物理世界收集數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)系統(tǒng)。

互聯(lián)網(wǎng)連接：實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)交換和通信。

云計算：存儲和處理大量數(shù)據(jù)。

人工智能：AI、ML(機(jī)器學(xué)習(xí))和NLP(自然語言處理)，用于智能響應(yīng)和隨時間學(xué)習(xí)的能力。

邊緣計算：在邊緣處理數(shù)據(jù)可以帶來更快、更有效的洞察力。

安全和隱私：保護(hù)設(shè)備和數(shù)據(jù)免受網(wǎng)絡(luò)威脅。

用戶界面：使人類能夠與設(shè)備進(jìn)行交互。

認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用示例

以下是認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的一些示例，以及它們?nèi)绾螐氐赘淖兏鱾€行業(yè)：

智慧城市

通過在交通管理、廢物管理和公共安全方面的應(yīng)用，物聯(lián)網(wǎng)可以改善整個城市的功能和生活質(zhì)量。物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以收集有關(guān)交通流量、空氣質(zhì)量、廢物水平和公共安全事件的數(shù)據(jù)。此外，人工智能算法可以分析數(shù)據(jù)以優(yōu)化交通流量、減少浪費(fèi)并增強(qiáng)公共安全。這可以減少擁堵，改善環(huán)境可持續(xù)性，并提高公民的生活質(zhì)量。

衛(wèi)生保健

認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)可以通過遠(yuǎn)程患者監(jiān)控、預(yù)測診斷和個性化護(hù)理來改變醫(yī)療保健。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以收集實時患者生命體征、活動和藥物依從性數(shù)據(jù)。人工智能算法可以分析數(shù)據(jù)以檢測潛在的健康問題并提供個性化的治療建議，從而實現(xiàn)更有效的醫(yī)療保健服務(wù)和更好的患者治療效果。

制造業(yè)

通過收集有關(guān)設(shè)備性能、產(chǎn)品質(zhì)量和供應(yīng)鏈物流的數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以向人工智能系統(tǒng)提供信息，以預(yù)測維護(hù)需求、檢測質(zhì)量問題并優(yōu)化供應(yīng)鏈效率。這可以提高產(chǎn)品質(zhì)量、減少停機(jī)時間和維護(hù)成本，并增強(qiáng)供應(yīng)鏈的可見性和敏捷性。

農(nóng)業(yè)

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、作物健康監(jiān)測和智能灌溉系統(tǒng)可以提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營的生產(chǎn)力。物聯(lián)網(wǎng)傳感器在收集土壤水分、溫度和養(yǎng)分水平數(shù)據(jù)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。洞察力可用于優(yōu)化作物產(chǎn)量，減少水和肥料的使用，并最大限度地減少對環(huán)境的影響。

活力

能源領(lǐng)域的應(yīng)用可以優(yōu)化能源消耗，改進(jìn)智能電網(wǎng)管理，并通過監(jiān)控設(shè)備和分析異常數(shù)據(jù)來更快地檢測故障。對能源使用模式的實時洞察和節(jié)能行動建議可以降低成本并提高可靠性。例如，Enel 使用 Myst AI來優(yōu)化能源預(yù)測并告知其對可再生資產(chǎn)的投標(biāo)。

實施認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)

認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)部署在各種應(yīng)用程序中，以徹底改變商業(yè)實踐和行業(yè)。然而，這并不是說組織在實施它們時不會面臨挑戰(zhàn)。通過了解它們，您可以避免常見的陷阱并簡化系統(tǒng)中認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的采用：

數(shù)據(jù)隱私和安全：認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)可能會根據(jù) HIPAA、GDPR 和 CCPA 等法規(guī)收集敏感信息或個人身份信息。

可擴(kuò)展性和集成：認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)收集和處理大量數(shù)據(jù)，這引發(fā)了對網(wǎng)絡(luò)容量、數(shù)據(jù)管理、處理能力、成本和標(biāo)準(zhǔn)化/互操作性的擔(dān)憂。

高昂的基礎(chǔ)設(shè)施和維護(hù)成本：更多的設(shè)備不可避免地導(dǎo)致對資產(chǎn)跟蹤、維護(hù)和生命周期管理的更高、更復(fù)雜的需求。更不用說實際硬件的成本了。

需要具有 AI 專業(yè)知識的熟練勞動力：并非所有組織都擁有內(nèi)部 AI 和 IoT 技術(shù)專業(yè)知識。這是一支高技能和專業(yè)化的勞動力隊伍，可用性有限，競爭激烈，要求高薪。

認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的未來

盡管存在這些挑戰(zhàn)，但其應(yīng)用的潛在好處描繪了其未來的樂觀圖景。

根據(jù) Precedence Research 的數(shù)據(jù)，到 2022 年，認(rèn)知計算市場的價值已經(jīng)達(dá)到 326 億美元。預(yù)計它將繼續(xù)以 22% 的復(fù)合年增長率快速增長，到 2032 年將達(dá)到 2381 億美元的總市場規(guī)模。這意味著它有望擴(kuò)展到在短短 10 年內(nèi)，其當(dāng)前價值約為 7 倍。

在可預(yù)見的未來，一些新興趨勢將影響認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)并推動這種快速增長：

改進(jìn)邊緣計算以更有效地處理大量數(shù)據(jù)。

通過區(qū)塊鏈技術(shù)安全透明地共享數(shù)據(jù)

認(rèn)知計算的進(jìn)步，包括 AI、ML 和 NLP

使用數(shù)字孿生改進(jìn) IoT 系統(tǒng)的建模、監(jiān)控和仿真。

5G 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施提供更快的速度和更高的帶寬。

得益于群體智能/機(jī)器人技術(shù)，增強(qiáng)了協(xié)調(diào)和協(xié)作。

由于預(yù)測性維護(hù)，更好的生命周期管理。

隨著其功能的發(fā)展，認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)對于整個物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)⒆兊迷絹碓街匾Ｋ粌H充當(dāng)日益需要數(shù)據(jù)的人工智能系統(tǒng)的“眼睛”和“耳朵”，而且還可以通過更智能的邊緣計算緩解計算壓力和瓶頸。

結(jié)論

通過將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備相結(jié)合，認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)可以實現(xiàn)實時決策和自動化，從而徹底改變從醫(yī)療保健和制造業(yè)到農(nóng)業(yè)和能源等各個行業(yè)。

雖然實施認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)存在挑戰(zhàn)，但投資于必要的基礎(chǔ)設(shè)施和人才的組織可以獲得提高生產(chǎn)力和節(jié)約成本等好處。因此，認(rèn)知物聯(lián)網(wǎng)的未來是光明的，未來幾年創(chuàng)新和增長的可能性無窮無盡。