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人工智能通過機器學習和改進的決策為物聯網增加價值

2019-12-12 09:57:33
閱讀提示:      到2024年,支持IoT事物 對象的嵌入式AI的全球價值將達到$ 4 6BIoT DaaS的增長速度幾乎是非IoT DaaS的三倍,其中大部分流式傳輸數據結構

    到2024年,支持IoT事物/對象的嵌入式AI的全球價值將達到$ 4.6BIoT DaaS的增長速度幾乎是非IoT DaaS的三倍,其中大部分流式傳輸數據


    結構化數據市場仍然大于非結構化數據市場,但后者將超過前者
    到2024年,全球工業機器人工智能將達到4.15億美元,協作機器人的復合年增長率為42.5%
    機器學習將成為在邊緣計算平臺中實現大數據和物聯網的全部潛力的關鍵
    這項物聯網(AIoT)市場研究提供了對技術,領先公司和解決方案的分析。該報告還提供了定量分析,包括市場規模以及對2019年至2024年期間AIoT基礎設施,服務和特定解決方案的預測。還評估了5G對AIoT的影響(反之亦然)以及區塊鏈和特定解決方案,例如數據即服務(DaaS),決策即服務以及智慧城市中的AIoT市場。
    這項研究還評估了各種AI技術及其在快速發展的企業和工業數據領域與分析解決方案相關的用途。它評估新興的業務模型,領先的公司和解決方案。它還分析了如何最好地使用不同形式的AI解決問題。該報告還評估了物聯網網絡和系統中的AI市場。這項研究提供了分析和物聯網的單位增長和收入預測。它包括對利用大數據工具和高級分析進行物聯網數據處理的技術,公司和解決方案的評估。重點放在利用物聯網數據來改進流程,開發新產品和改進產品,最終實現企業物聯網數據聯合。它包括對2019年至2024年的詳細預測。
    這項研究還評估了DaaS的技術,公司,策略和解決方案。它評估企業使用自己的數據,其他數據以及兩者結合使用的商機。它還分析了企業通過各種第三方DaaS產品通過自己的數據獲利的機會。這項研究還評估了主要行業垂直領域的DaaS機遇以及2019年至2024年新興數據貨幣化的未來前景。
    重要的是要認識到IoT技術市場中的智能并不是固有的,而是必須精心計劃??梢园l現AIoT市場元素嵌入在軟件程序,芯片組和平臺以及面向人類的設備(如設備)中,這些設備可能依賴于本地和基于云的情報的組合。
    就像人的神經系統一樣,物聯網網絡將具有提供智能控制的自主和認知功能組件,以及充當神經末梢(用于神經運輸(檢測和觸發通信))和連接整個系統的神經通道的神經端點。系統。最大的區別在于,物聯網技術市場將從人工智能(AI)和認知計算在集中式和邊緣計算位置中的工程設計中受益。
    人工智能正在迅速進入許多高級解決方案,包括自動駕駛汽車,智能機器人,高級預測分析等。通過與企業,工業以及消費者產品和服務生態系統的AI集成,許多垂直行業將發生轉變。它注定將成為業務運營的組成部分,包括供應鏈,銷售和營銷流程,產品和服務交付以及支持模型。IoT(或AIoT)的AI支持一詞剛剛開始成為ICT詞典的一部分,因為前者為后者增加價值的可能性僅受想象力的限制。
    人工智能增強了大數據分析和物聯網平臺為每個細分市場提供價值的能力。在物聯網和數據分析中使用AI進行決策對于高效決策至關重要,尤其是在流數據和與邊緣計算網絡相關聯的實時分析領域。實時數據將是所有用例,細分和解決方案的關鍵價值主張。捕獲流數據,確定有價值的屬性以及實時做出決策的能力將為服務邏輯添加一個全新的維度。在許多情況下,數據本身以及可操作的信息將成為服務。
    人工智能和物聯網技術與解決方案(AIoT)的融合導致思維網絡和系統變得越來越有能力解決跨多個行業垂直領域的各種問題。人工智能通過機器學習和改進的決策為物聯網增加價值。物聯網通過連接性,信令和數據交換為AI增添價值。