今天，全世界都在关注工业4.0及其带来的技术。从人工智能(AI)到大数据分析(BigDataAnalytics)，所有的技术都在某种程度上改变着一个或多个行业。AI支持的认知计算技术就是这样一种技术，它提供高规模的自动化和无处不在的连接。更重要的是，它正在重新定义物联网技术的运作方式。
物联网对认知计算的需求源于信息在当今商业中的重要性。在未来美好的物联网环境中。从新的人工智能服务公司到企业，每个人都利用这些信息，利用现实而不是冲动做出选择。
认知计算使用信息，并对其内部的变化作出反应，以决定更好的选择。它基于从过去的经验、对比和基于标准的选择框架中获得的明确结果。
此外，在这场激烈的变革中，大多数时候出现的问题是如何使用新的数据源，将它们与企业已经拥有的数据结合起来，以创造有价值的见解。让我们以IBM去年收购的TheWeatherCompany为例。收集的数据与利用Watson的认知能力来研究过去和现在的数据，并得出见解。过去不可能做到这一点。
分析公司高德纳(Gartner)预测，2016年全球将使用64亿台联网设备，到2020年将达到208亿台。但这些设备中有很多都是相对笨拙，包括健身追踪器、连接扬声器和摄像头。物联网设备的真正价值可能来自于备份与认知计算系统的数据连接。这将使连接的设备从严格生成数据的设备转变为更具交互性的设备。
托马斯·杰斐逊大学医院正在使用类似的方法来帮助改善病人的体验。卫生系统最近推出了一个扬声器和麦克风系统，可以嵌入病人的房间。病人可以就医院的服务或控制房间供暖、制冷、照明和娱乐系统的命令提出问题。
该系统基于Watson的NLP和分类器引擎构建。这些工具一起解读病人的需求，然后通过与大楼的暖通空调和娱乐系统相结合，采取行动。卫生系统目前正在训练处理语音命令的机器学习算法，一旦达到处理请求90%以上的准确率，就会开始将其推广到病房。
此外，通用汽车公司宣布了其OnStar车辆连接系统与IBMWatson认知计算系统之间的新连接。新平台允许用户设置在特定行程中完成任务的提醒，在上班途中接收交通警报，或从仪表板系统支付汽油费。这些服务在后端与Watson绑定，并了解司机的习惯，以便随着时间的推移提供更个性化的建议和服务。
