物聯網與人工智能：物聯網與人工智能之間的區別

物聯網 (IoT)和人工智能 (AI)目前位居榜首，可能是十年來最熱門的科技話題之一。 這兩個概念完全有不同的基線，但很多時候當它們一起使用時，它們被認為是科技行業創新的縮影。

物聯網可以利用人工智能的力量並幫助開發有趣的用例，這些用例可以幫助科技巨頭提升他們的創新和研究方面，並幫助他們在可預見的未來更長時間地維持他們的業務。 讓我們深入了解物聯網和人工智能是什麼，它們的區別和未來。

物聯網與人工智能：定義

什麼是物聯網 (IoT)？

顧名思義，物聯網是連接到互聯網的設備/電器。 2020 年，我們可以看到我們周圍的互聯網更廣泛、更一致的可用性。尤其是在 Covid-19 襲擊之後，互聯網正式進入了大多數人的生存必需品類別。

物聯網利用互聯網的這種確切力量使事情變得智能。 從特斯拉汽車到智能家居產品（空調、冰箱），再到連接到互聯網的工業設備和機器，任何東西都屬於物聯網設備的範疇。 這些單元持續連接到雲服務器，該服務器可以執行以下任務：

1. 遠程更新軟件
2. 收集傳感器數據、性能數據
3. 遠程控制設備（發送任務指令）

物聯網最古老但最著名的實驗之一是在 1982 年，當時卡內基梅隆大學的計算機科學研究生將可口可樂自動售貨機連接到互聯網。 該程序編碼用於返回飲料的溫度並檢查其可用性。

後者的功能稱為庫存跟踪和管理，是目前行業內的主要應用物聯網。 物聯網的主要優勢之一是可以將許多設備連接到同一主機，這樣這些設備就可以相互共享數據。 簡而言之，一台設備可以與另一台設備通信。

例如，如果有人在大門上使用智能鎖，然後他們就回家了。 智能鎖可以提醒大廳/房間的燈光和空調，它們會自動打開。 雖然這是一個非常基本的示例，但可以按比例放大以在設備之間開發更複雜的關係。

物聯網支出高額的頂級行業是離散製造、運輸和物流、公用事業、B2C 和醫療保健。 據福布斯報導，到 2020年底的預計支出為 2500 億歐元。

閱讀：機器學習模型解釋

什麼是人工智能（AI）？

顧名思義，人工智能是機器展示的智能。 與人工智能相關的非常普遍的概念是，當機器以類似人類的方式執行或做出決定時。 AI一詞可以追溯到 1956 年，當時該詞被正式創造。 人工智能的增長在早期是非常名義上的。 最近計算能力的進步極大地推動了人工智能的發展。

人工智能通常有兩個組成部分。 一種是基於規則的組件，只需編寫邏輯和程序即可實現。 真正的智能部分隨著機器學習和深度學習技術的引入而出現。 這是與具有內在智能的機器產生共鳴的部分。

當我們試圖了解人類如何學習時，是因為一系列類似的事件最終使人類學習。 例如，當有人想學習一門語言時，他/她會不斷地反复練習。 從相同的學習過程中汲取靈感，創建了主要的機器學習算法。

對於這些算法，一系列事件實際上是以Data的形式出現的。 在過去的幾年裡，人類的數據呈指數級增長。 這些數據推動了當前推動人工智能行業的智能。 數據質量越高，可以從中提取出更好的趨勢和模式。 從而增強任何人工智能係統的學習和預測能力。

人工智能在金融、人力資源、醫療保健、BFSI、電子商務等各個行業都有應用。 與其他行業相比，數據重工業在利用人工智能的力量方面絕對占據上風。 許多公司都在大力投資人工智能，未來看起來非常有希望。 目前估計到 2020 年底全球在人工智能上的支出為501 億美元，預計到 2024 年將翻一番。

物聯網與人工智能：比較

雲計算

人工智能強烈利用雲計算能力。 雲計算平台確實有助於以更簡單的方式促進人工智能項目。 作為補充，物聯網設備生成的數據很容易通過雲進行通信，並且可以在它們上應用各種人工智能分析過程。 雲計算提高了人工智能和物聯網的效率，也提供了互操作性的工具。

費用

物聯網項目通常會產生與硬件、無線連接、主機服務器（如果適用）和相應軟件開發相關的成本。 而與人工智能項目相關的成本通常與數據收集、數據湖/數據倉庫、模型部署和軟件開發有關。 與人工智能項目相比，物聯網項目通常成本更低。

成功率

與物聯網相比，人工智能項目的成功率通常較低。 根據IDC的一項調查，只有 30% 的公司報告了人工智能的最高成功率數據。 其餘的失敗率在 10% 到 49% 之間。

人工智能項目失敗的原因有很多，其中最大的原因之一是缺乏數據（質量和數量）。 物聯網項目可能會面臨組件故障，但總體而言大多是成功的。

另請閱讀：印度機器學習工程師的薪水

可擴展性

由於現有的基於雲的結構，物聯網項目更容易擴展。 儘管有許多因素，如架構設計、速度等，都會影響任何項目的可擴展性。 但是，如果實施任何物聯網項目並牢記可擴展性，則更容易擴展。

然而，有很多變數使得 AI 項目的規模化有點困難。 但同樣，如果設計更加靈活和模塊化，這有助於更輕鬆的可擴展性。

物聯網和人工智能：物聯網分析

物聯網分析是人工智能和物聯網結合的領域。 物聯網系統生成的數據可以被基於人工智能的模型用於預測和推理分析。 物聯網分析是數據分析的主要應用之一。

物聯網分析的一個非常基本的示例可以是從機器的傳感器數據開發模型以預測其壽命。 這有助於更好地了解應該多久進行一次維修，以及維修機器的頻率如何或多或少會影響該機器任何組件的整體壽命。 因此，物聯網分析是將兩個領域的能力集成在一起的領域。

結論

物聯網和人工智能都有非常光明和廣闊的未來。 個人和集體也是如此。 隨著計算能力、互聯網和數據可用性的提高，這將直接關係到各自技術的發展及其在行業中的實施。

這兩種技術的功能存在各種差異和相似之處。 但是，如果正確利用這兩種技術的力量，這些都非常具有潛在的影響力。

如果您有興趣了解有關機器學習的更多信息，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的機器學習和人工智能 PG 文憑，該文憑專為工作專業人士設計，提供 450 多個小時的嚴格培訓、30 多個案例研究和作業、IIIT- B 校友身份、5 個以上實用的實踐頂點項目和頂級公司的工作協助。