人工智能与物联网结合是必然趋势

AI(人工智能)和IoT(物联网)的融合为全球企业释放了巨大的潜力。

物联网传感器检测到外部信息时，将其替换为人和机器可以区分的信号，而它的AI可以帮助构建智能机器，从这些数据中学习，从而在几乎没有人为干扰的情况下支持决策过程。

物联网的使用正在激增，到今年年底，预计将有多达500亿个互联设备。与AI结合，这种新技术浪潮可以带来新的机遇，改变整个行业的运营方式。

自动驾驶

自动驾驶总是激发人们的想象力，但它是人工智能和物联网如何协同工作的一个很好的例子。自动驾驶汽车(AV)装有传感器，需要不断收集关于周围环境的海量数据。这些数据使用人工智能模型处理成智能洞察力，使车辆的导航系统能够实时协商环境并执行复杂的路径规划。

数据堂面向智能驾驶研究领域，提供3D图像标注，场景语义分割，行人识别，车道线识别，障碍物识别等AI数据产品，以及智能驾驶数据采集、智能驾驶数据标注的定制服务。

光学检验

基于计算机视觉的质量检测是人工智能最大的应用领域之一。自动光学检测扫描工业机械的质量缺陷，一旦它们被识别，半监督ML算法模型将图像分类为故障类别或预测计划维护。

基于AI的物联网解决方案为企业提供预测性维护应用，以提前预测设备故障。

网络安全

根据Gartner的调查，到2020年将有200亿个IoT设备连接在一起。据Statista预测，到2030年，全球将安装约500亿个IoT设备，从可穿戴设备到火车运行的所有设备都将使用该设备。这种普遍性将使它们成为攻击的诱人目标。

作为对策，支持AI的网络安全系统可以检测到网络漏洞，保护有价值的数据并阻止AI系统可以了解正常活动模式的网络攻击，并确定异常活动的发生时间，从而减少发生频率错误警报，并可能显示发生了网络攻击。

主动保健

随着COVID-19的爆发，物联网和AI(AIIoT)的融合已受到广泛关注，以满足智能健康监控和大流行性管理的需求。

可穿戴式物联网传感器可跟踪患者生命体征并将其实时更新给医生和护理人员，以提醒他们任何重大的健康事件。结合机器学习算法的AI可以分析大量数据，从而深入了解人的整体健康状况。这样就无需进行任何人工干预来维护记录，并使医务人员腾出更多精力来应对诸如个人护理之类的重要工作。随着COVID-19的爆发，物联网和AI的融合受到了广泛关注，以满足智能健康监控和大流行管理的需求。

能源管理

物联网和人工智能可以在降低能耗方面发挥作用。在任何行业中，HVAC系统都占建筑总能耗的很大一部分，并且占总能耗的很大一部分。一般系统占建筑物能源消耗的40%。从过去的效率中学习的机器学习程序已被证明可以减少20%的能源消耗。

配备IoT传感器的智能路灯可收集有关行人和行人的数据，使系统节省多达80%的能源支出。AI功能以及机器学习和深度学习算法会解析从IoT传感器生成的数据，以跟踪实时能耗。

数据堂自有数据集“19928张街景人体分割&车辆检测数据”，该数据多样性包括多种场景（多车场景、少车场景、限速场景）、多种天气分布、不同时间段。在标注方面，对人体可见部分进行人体分割标注，对车辆和交通标志进行矩形框标注。数据可用于街景场景下的人体检测、人体语义分割和车辆检测等任务。

简而言之，从财富500强到初创企业，各个行业对日益智能化的物联网的需求都将继续增长。利用人工智能增强物联网有可能打开创造新产品的机会。机器学习、自然语言处理(NLP)和其他破坏性技术鼓励企业间的交互加速。

物联网与人工智能的结合是二者发展的必然结果，物联网需要通过人工智能发挥出更大的作用，以便于把物联网的应用边界不断拓展，这也是产业互联网发展的核心诉求之一，而人工智能也同样需要物联网这个重要的平台来完成落地应用。