人工智能可以通过向手头的环境添加类似人类的意识和决策来增强物联网的优势，从而最终提高效率并改进流程。
物联网和人工智能是技术领域最热门的两个话题，这也是企业技术人员必须了解它们的一个很好的理由。这两种技术非常共生，因此规划它们如何相互支持以使企业用户受益至关重要。
什么是物联网？
物联网是一个由设备组成的网络，而不是人。物联网应用程序通常由感知真实世界条件的设备构建，然后触发以某种方式响应的操作。通常，响应包括影响现实世界的步骤。一个简单的例子是传感器，当激活时，它会打开一些灯，但许多物联网应用需要更复杂的规则来链接触发器和操作。
表示IoT中的触发器和操作/命令的消息流经通常称为控制循环的消息。IoT应用程序中接收触发器并启动操作的部分是该循环的中心点，也是IoT规则所在的位置。
控制回路只是物联网应用程序中整个信息流的一部分-实际接收有关真实过程条件的信息并生成真实世界响应的部分。大多数物联网应用程序也会生成一些业务事务。例如，在仓库入口处读取装运清单可能会为驾驶员打开大门-控制循环决策-并且还生成一个交易，以将清单上表示的货物接收到库存中-业务交易。在控制环路中做出的决策必须满足应用程序延迟要求，这些要求通常称为控制环路的长度。
通常，控制循环只需要简单的处理即可关闭循环并创建对事件的真实响应。输入代码以打开大门就是一个例子。在其他情况下，决策所需的处理更为复杂。当处理必须应用更多决策因素时，做出这些决策所需的时间可能会影响控制回路的长度以及物联网提供预期功能的能力。例如，在允许卡车进入货场之前，让工人扫描舱单的半分钟延迟可能会降低货场容量。物联网可以读取清单上的QR码，并更快地做出必要的决策，从而加快货物的移动速度。
什么是人工智能？
人工智能是一类解释条件和做出决策的应用程序，类似于人们对感官的反应，但不需要直接的人为干预。
目前有三种广泛的人工智能形式，分别是：
• 简单或基于规则的AI是具有将触发器事件与操作相关联的规则或策略的软件。这些规则是经过编程的，所以有些人可能不认为这是人工智能的一种形式。但是，许多AI平台都依赖于这种策略。
• 机器学习（ML）是AI的一种形式，其中应用程序学习行为而不是对其进行编程。学习可以采取监控实时系统的形式，并将人类对事件的反应联系起来，然后在发生相同情况时重复它们，通过分析过去的行为或让专家提供数据。
• 推理或神经网络使用AI来构建一个“引擎”，该引擎旨在模仿一个简单的生物大脑，并根据引擎“推断”条件的内容进行推断，从而产生对触发器的反应。如今，这项技术最常用于图像分析和复杂分析。
这三种形式的人工智能都旨在代表人类智能，但随着你按照上述顺序通过这三种形式，它们代表甚至接近实际人类智能的能力会更大。
人工智能可以分为四种类型，从特定于任务的智能系统开始。
物联网和人工智能如何相互支持？
在物联网中，对现实世界的事件进行信号和处理，以创建适当的响应。因此，从简单意义上讲，任何使用软件生成对触发事件响应的物联网应用程序至少是AI的基本形式，而AI对于物联网至关重要。物联网用户和开发人员面临的问题不是是否使用人工智能，而是人工智能可以走多远。这取决于物联网支持的真实系统的复杂性和可变性。
简单的基于规则的AI会说“如果按下触发开关，请打开灯A”，更复杂的演变可能会说“如果按下触发开关，并且它很暗，请打开灯A。这不仅表示事件（触发开关）识别，还表示状态（它是黑暗的）识别。程序员使用状态/事件表来描述如何在多个状态下解释一系列事件，但这只有在可以轻松识别的状态数量有限时才有效。
参考卡车到达仓库并存放货物的例子，简单的AI可以为驾驶员提供一种输入代码以通过安全门的方法。这将消除雇用工人上门的成本。还可以读取车辆本身上的条形码或RFID标签，并允许在不输入代码的情况下进入。这将允许卡车在验证其进入权时继续行驶，从而进一步加快流程。
如果必须分析更多条件以确定对IoT事件的响应，则该过程将超出简单AI应用程序的功能范围。如果用一个叫做的黑暗状态来代替它的黑暗状态，我需要更多的光，而物联网系统不是响应特定的触发开关，而是响应一个人试图执行的任务，那么简单的AI是不够的。
在这种情况下，ML形式的AI可能会监控一卡车货物到达仓库的情况。随着时间的推移，它可以了解驾驶员和工人何时需要更多的光线，并在不需要人员采取行动的情况下激活开关。或者，专家可以执行预期的任务，并在适当的光线充足时“教授”软件。然后，AI/ML软件将消除程序员构建每个物联网应用程序的需要。
在人工智能的推理形式中，物联网应用程序试图收集尽可能多的信息，模仿一个人的感知。然后，它应用推理规则，例如人们不能在光照水平低于x的地方工作，并且从感知到的条件和这些规则的应用，决定打开灯。
基于推理的AI需要更复杂的软件来收集条件并定义推理规则，但它可以在不被编程的情况下响应更广泛的条件。相同级别的推理处理可以确定是否应分配额外的工人来卸载货物，因为货物是迫切需要的，工作落后于计划，或者只是因为工人有空。所有这些都可以改善货物的流动以及卡车司机和仓库人员的整体效率。
结论
物联网是关于使用计算机工具来自动化现实世界的流程，与所有自动化任务一样，它有望减少对直接人类参与的需求。虽然物联网旨在减少人类工作，但它并不能消除对人类判断和决策的需求。这就是人工智能可以介入并显着改善物联网系统的地方。
