物联网（IOT）有陷入流行语，模糊的一般坑的潜力。人工智能（AI）经常陷入同样的陷阱，特别是新名词，如“机器学习”，“深度学习”的出现“遗传算法”，等等。
这篇文章的目的是为了充实结合AI和物联网的实际应用在工业中使用的今天，并表现出对技术人员的重要趋势和未来的使用案例谁想要得到怎样的人工智能实力的外行的最陆有助于促进和无数的有意义在未来十年内连接的设备。这篇文章已经写在头脑里的专业人士或高管，而不是研究员。
数十名我们的采访随着新兴技术高管和研究人员的出现，以及对主要市场研究公司(我在本文最后方便地整理了它们的见解)的大量梳理，似乎指向了人工智能和物联网之间联系的一个总体主题，即:
人工智能在功能上是必要的，它可以处理大量在线连接的“事物”，在理解来自这些设备的几乎无穷无尽的数据流方面，它将变得更加重要。
因此，这是否意味着您作为主管，IT人员，制造商，或其他任何人，在保持领先的技术发展趋势的既得利益者？
这就是我们下面要探索的。本文分为三部分:
- 人工智能的实际使用情况与物联网相结合
- 潜在的未来工业应用和消费者
- 一个基本人工智能和物联网术语的简短词汇表，附有可靠参考文献的链接
后两部分将作为您进一步探索这些主题的跳板，而用例本身将为您今天如何应用这些技术提供切实的基础。
结合人工智能和物联网，三个真实世界的用例
该示例应用程序，我已经概述如下今天都在使用，并且已经被选为应用更广泛的轨迹的有代表性的例子。我的目标是避免过于物联网的利基应用（如“连接奶嘴”或“托盘，当你的鸡蛋在外面提醒你”），或者物联网的应用程序不以任何形式参与AI。下面AI和的IoT组合是这两个广义概念如何碰撞有用的示例。
需要注意的是，许多所谓的“物联网”设备不会出现在这个列表中。根据我们选择的标准(利用人工智能的联网设备)，一个设备并不仅仅因为通过iPhone应用程序可以控制而“智能”。以下是一些有用的例子:
1 - 自动吸尘器，像该iRobot公司的Roomba的
iRobot公司在2002年率先成功地实现了自动化真空吸尘器的商业应用，确立了这一标准。这家由麻省理工学院(MIT)机器人专家创立的公司开发了一项技术，帮助它的折叠型真空机器人绘制和“记住”一个家庭布局，适应不同的表面或新物品，以最高效的运动模式打扫房间，并为自己的电池充电。
虽然Roomba中的人工智能应用程序不像Facebook或苹果(Apple)的面部识别等广泛的消费者人工智能进步那样著名Siri，但却是在它的类的行业标准，和人工智能的一个明显的例子“体现”在机器人（你现在可以在你的应用程序的控制，看到Roomba最新的促销视频为980型号）。
2 -智能恒温器解决方案，如Nest实验室
虽然“智能家居”已经不完全是革命性的生活对于大多数人来说，一些公司正在热切旨在改变 - 而且比一些更好的例子巢据报道，谷歌以32亿美元的价格收购了该公司。
作为物联网设备，鸟巢的清洁数字接口（许多）从笨重的物理盘一个可喜的变化，它的智能手机集成允许从任何地方的温度检测和控制。This is “IoT” in principle, but many claim that Nest’s look, feel, and interface made the device more inviting and simple to use (aided largely by the fact that Nest’s founders were influential Apple employees, involved in the development of the iPod and iPad).
在人工智能应用方面，Nest的设备可以“学习”用户的常规温度偏好，并通过降低能耗来适应用户的工作安排。这个人工智能应用程序当然是新颖的，但它的实用效益(家庭舒适，潜在的严重减少能源使用)和有效的营销可以说是其销售成功背后的最大因素(an据估计，2014年1月每月销售10万辆）。
3 -自动驾驶汽车，如特斯拉汽车
汽车是“东西”，而且由于我们对利用强大的人工智能的“东西”感兴趣，汽车技术走在了曲线的前面(我想是双关语)。不一定因为自主车辆将最简单的物联网创新带给生活(与法律和道德问题,陪审团在多长时间会有无人驾驶公路很快),但由于几乎所有主要汽车制造商把数十亿美元的问题,它当然有动量(双关语,我想)。
以特斯拉的技术为例，我们需要了解特斯拉的自动驾驶汽车技术是如何真正工作的。一个文章在《财富》指的是特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)在回答特斯拉自动驾驶卡的独特之处时的回答:“整个特斯拉车队就像一个网络。”当一辆车学到了什么，所有人都会去学。这超出了其他汽车公司正在做的事情……”
有趣的是，谷歌的自动驾驶方式没有什么不同，并利用机器学习(以及数十万英里的测试数据)来预测汽车和行人在各种情况下的行为。
未来人工智能物联网设备的潜在用途
今天的物联网应用是在理解的趋势有用，因为它们奠定了其“牵引”被证明区及大公司和风险投资的钱已经被移动的方向。然而，汽车和真空占潜在的物联网+ AI应用众所周知的冰山一角：
1 -安全性和访问设备
在纯粹的物联网应用方面，企业喜欢ACT(存取控制技术)已经进一步利用密钥卡技术的解锁车门和设备的用途。即使在远低于一千名员工的组织，人工智能可以用来确定不同的员工或角色和员工层定期访问模式 - 为未来的办公室布局的洞察力，并有可能检测到可疑活动（使用同一种技术在检测异常值现代网络安全用途）。
Though we weren’t able to find key fob / access key technologies integrating artificial intelligence or predictive analytics, we would suppose that as fob technology and adoption improve, this area may be rife with security insight (particularly for larger firms assessing data across many locations).
2 - 情绪分析，面部识别
仅仅在过去的五年里，面部识别就取得了巨大的飞跃，从监控到市场营销，可以说它的应用还没有被开发出来。这样的公司凯洛已经在营销应用程序上磨砺过了，在他们的主页上展示着像耐克和IMB这样的大客户。
如今，几乎每台电脑和智能手机上都安装了摄像头，从消费者对产品和营销的反应中收集信息可能从未像现在这样容易。Facebook的自动标签是一个大多数人都熟悉的例子，而其他的商业模式和用途还有待完善。的华盛顿邮报》(在其他出版物中)有关于无处不在的面部识别技术潜在的社会和伦理影响的文章。
对于适用于机器视觉人工智能的更详细的了解，听我们的机器视觉采访佐治亚理工学院的伊尔凡·艾萨博士。
3 -其他
我汇编了一些有用的文章，以洞察物联网和人工智能的其他潜在组合:
人工智能和物联网，一个有用的术语表
With a basic understand of use-cases, trends, and predictions at the intersection of AI and the internet of things, it’ll help to understand the “lingo” (for your own further research, and in discussing these concepts to friends or colleagues). Bear in mind that “IoT” and “AI” are sometimes considered too broad to be nailed down as distinct “fields,” but rather might be considered technology “concepts.” We provide broad definitions (and related links) below:
物联网:包含嵌入式技术以与内部状态或外部环境进行通信、感知或交互的物理对象网络(Gartner公司）
人工智能：计算机科学的一个领域，研究如何使机器看起来具有人类智能的能力(韦氏词典)
著名的约翰·麦卡锡(斯坦福大学教授，最初被认为是“人工智能”一词的提倡者)清楚地阐述了定义“人工智能”的一些困难。在这个2007年的采访。
机器学习:一种自动建立分析模型的数据分析方法。机器学习使用从数据中迭代学习的算法，使计算机无需显式编程就能发现隐藏的洞察力(情景应用程序）
深度学习:机器学习的一个分支，其基础是一组算法，这些算法通过使用具有复杂结构的多个处理层或由多个非-组成的其他方式来对数据中的高级抽象进行建模线性变换（维基百科）
环境智能：指的是敏感和响应在场的人电子环境......在周围智能世界，设备协同工作以支持人们在利用信息和情报，开展他们的日常生活活动，任务和仪式在轻松，自然的方式被隐藏在网络连接这些设备中（维基百科）
智能对象：一个对象，增强了互动不仅人也可与其他智能对象。它不仅指的是与物理世界对象的交互，还与虚拟（计算环境）的交互对象（维基百科）
