物联网包括可以连接到互联网的任何对象，包括工厂设备、汽车、移动设备和智能手表等。现在物联网主要指装备了传感器，软件和相关技术的互联产品，传感器、软件和相关技术使设备能够与其他事物进行数据的传输和接收。传统上，连通性主要是通过Wi-Fi实现的，现在5G和各类技术，使平台能够越来越迅速、可靠地处理大量数据。
收集数据的目的不是为了拥有数据，更重要的在于使用数据。物联网设备收集并传输数据的最终目的是分析数据并采取明智的行动。这就是AI技术发挥作用的地方：借助高级分析和机器学习的功能来增强IoT网络。
什么是物联网?
物联网是配备有传感器，软件和相关技术的互连对象和设备(又称“物”)，可以与其他设备或系统进行数据的传输和接收。
物联网如何工作?
物联网设备可以帮助远程获取信息，配备传感器的设备可以帮助获得相关的感知数据，并根据需要共享该数据，对数据进行分析，为后续操作和决策提供建议，最后实现自动化的执行后续的操作和决策。这个过程可以分为四个阶段：
- 捕获数据。通过传感器，物联网设备从其环境中捕获数据。可能是温度数据、视频数据，也可能是与设备运动状态相关的数据。
- 共享数据。物联网设备使用网络连接，使数据可以根据需要通过公共或私有云进行访问
- 处理数据。对软件分析、处理，并根据该数据执行某项操作，例如打开风扇或发送警告。
- 对数据采取行动。分析了网络中所有设备的积累数据。根据数据洞察，为未来操作和业务决策提供信息。
物联网技术如何发展?
物联网设备每年40万亿字节的数据，可以装满1990年代所有软盘。而物联网是融合的技术，涉及非常多的相关技术：
- 连接技术：只有通过互联网和云连接来发送和接收数据，才能实现IoT数据量的巨大增长。早期，物联网设备主要依靠本地Wi-Fi网络传输复杂和大量数据的能力。随着5G和蜂窝网络的改善，未来将会有多样的连接方式实现设备互联。
- 传感器技术：随着对物联网传感器需求的持续增长，传感器供应商已从一些昂贵的高端产品供应商转变为高度全球化且价格竞争激烈的传感器行业。自2004年以来，物联网传感器的平均价格下降了70%以上，伴随着这些产品更好的功能和多样性的需求推动。
- 计算能力：物联网设备当前生成的40 万亿字节数据，未来将会呈现指数增长，在未来5年设备数量可能会翻倍。为了充分利用数据，现代企业需要不断提升数据存储能力和处理能力。
- 人工智能和机器学习：使企业不仅能够管理和处理大量物联网数据，而且能够对其进行分析和学习。大数据 是原料， 人工智能 和 机器学习 是处理方法。数据规模越大，越多样化，基于人工智能的高级分析提供的洞察和信息就越强大和准确。物联网设备的兴起与人工智能的发展及其对所提供数据的需求也大大增长。
- 云计算：物联网的兴起与云计算的发展息息相关。凭借按需交付处理能力和大容量存储的能力，云物联网服务为物联网设备收集和数据传输量的增大奠定了基础。私有云解决方案使企业能够管理更大规模数量和更多类型的IoT数据，并保证封闭系统的安全性。
- 边缘计算：物联网网络中的设备通常在地理位置上得到广泛分配，并将数据传输到单个中央系统。随着物联网数据量的日益增长，大量的数据传输占据了网络带宽和云容量。同时，数据传输带来的时间滞后影响了效率。边缘计算解决方案通过使系统更靠近数据源来分散系统的处理能力。这需要通过集成本地化计算系统以及在IoT设备本身中构建处理能力来实现的。处理后的数据可推动现场立即采取行动，然后以结构化和组织化的格式定期发送到可以进行高级分析和处理的中央系统。
