導(dǎo)讀：2026年的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備不再局限于消費(fèi)電子產(chǎn)品或簡(jiǎn)單的傳感器，而是包括自動(dòng)駕駛汽車、人形機(jī)器人、工業(yè)機(jī)械，甚至整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施，從能源電網(wǎng)和交通網(wǎng)絡(luò)到全球供應(yīng)鏈。
物聯(lián)網(wǎng)最初與那些會(huì)在牛奶喝完時(shí)給你發(fā)短信的冰箱以及可以計(jì)算你步數(shù)的智能手表聯(lián)系在一起，但自十年前“物聯(lián)網(wǎng)”一詞普及以來(lái)，它已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化。
物聯(lián)網(wǎng)描述的是由相互連接的設(shè)備組成的網(wǎng)絡(luò)，這些設(shè)備可以收集、交換數(shù)據(jù)并根據(jù)數(shù)據(jù)采取行動(dòng)，而且通常無(wú)需人工干預(yù)。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程始于1990年Interop大會(huì)上展示的一臺(tái)聯(lián)網(wǎng)烤面包機(jī)，如今已發(fā)展成為連接物理世界和虛擬世界的數(shù)十億個(gè)數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)。
首先，智能設(shè)備的數(shù)量呈爆炸式增長(zhǎng)。據(jù)IoT Analytics的數(shù)據(jù)顯示，聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量從2015年的134億臺(tái)增長(zhǎng)到2025年的近200億臺(tái)，預(yù)計(jì)到2030年將再次翻番，達(dá)到近400億臺(tái)。
此外，連接的“事物”范圍也顯著擴(kuò)大。2026年的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備不再局限于消費(fèi)電子產(chǎn)品或簡(jiǎn)單的傳感器，而是包括自動(dòng)駕駛汽車、人形機(jī)器人、工業(yè)機(jī)械，甚至整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施，從能源電網(wǎng)和交通網(wǎng)絡(luò)到全球供應(yīng)鏈。
第三，或許也是最重要的一點(diǎn)是，隨著人工智能被集成到物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中，這些網(wǎng)絡(luò)變得更加智能，能夠?qū)崟r(shí)感知、學(xué)習(xí)和響應(yīng)。
“人工智能正在獲得眼睛、耳朵、手和腳，也就是說(shuō)，它獲得了感知物理世界、進(jìn)行推理并采取行動(dòng)的能力，”Soracom首席技術(shù)官Kenta Yasukawa說(shuō)道。“而物聯(lián)網(wǎng)連接正在成為將這一切聯(lián)系起來(lái)的支柱和神經(jīng)系統(tǒng)：無(wú)縫、全球化、始終在線。這并非人工智能炒作或物聯(lián)網(wǎng)炒作的簡(jiǎn)單融合，而是一種技術(shù)能力的最終實(shí)現(xiàn)，它能夠兌現(xiàn)這兩個(gè)領(lǐng)域十年來(lái)一直做出的承諾。”
自動(dòng)駕駛汽車、工業(yè)機(jī)器人和其他物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)現(xiàn)在可以進(jìn)行集體學(xué)習(xí)，近乎實(shí)時(shí)地持續(xù)改進(jìn)人工智能模型。“通過(guò)將攝像頭設(shè)備作為人工智能的眼睛和耳朵，許多以前不可能實(shí)現(xiàn)的用例現(xiàn)在都將成為可能，”Yasukawa 補(bǔ)充道。
由此催生了人工智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)的出現(xiàn)，在這種系統(tǒng)中，系統(tǒng)能夠識(shí)別模式和趨勢(shì)，提供可行的見(jiàn)解，進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后自動(dòng)執(zhí)行操作。
“隨著人工智能的發(fā)展和日益成熟，一個(gè)重要的趨勢(shì)是預(yù)測(cè)性人工智能的發(fā)展和改進(jìn)，它現(xiàn)在可以高精度地預(yù)測(cè)結(jié)果，”Fountech AI 首席執(zhí)行官 Nik Kairinos 表示。“預(yù)測(cè)性人工智能現(xiàn)在可以使用數(shù)據(jù)來(lái)繪制潛在結(jié)果，并為每個(gè)結(jié)果分配一個(gè)可能性分?jǐn)?shù)。”
“這項(xiàng)發(fā)展有可能改變多個(gè)行業(yè)的組織運(yùn)營(yíng)方式，使決策從被動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)。在工業(yè)環(huán)境中，將預(yù)測(cè)性人工智能與物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合具有廣泛的應(yīng)用。它可以分析物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)，識(shí)別可能即將出現(xiàn)問(wèn)題的信號(hào)，例如故障的制造流程或正在出現(xiàn)的安全風(fēng)險(xiǎn)，甚至可以采取行動(dòng)來(lái)防止這些問(wèn)題的發(fā)生，從而提高運(yùn)營(yíng)安全性。
“它可以通過(guò)識(shí)別節(jié)省資源或加速流程的新方法來(lái)提高效率。它可以發(fā)現(xiàn)以前未曾預(yù)料到的模式和關(guān)系，并在新方法測(cè)試之前確定最佳結(jié)果。當(dāng)然，它還可以通過(guò)提供更豐富、更可靠的信息來(lái)增強(qiáng)決策能力，從而以更深入的洞察力和信心推動(dòng)創(chuàng)新。”
