我信任你曾經(jīng)據(jù)說(shuō)過(guò)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和人工智能（AI）。然則，你曉得這兩個(gè)概念之間有甚么差別嗎？或許，人們是否是以為物聯(lián)網(wǎng)和人工智能代表折異樣的工作，這兩個(gè)詞現(xiàn)實(shí)上是可以被交互應(yīng)用的？

　　讓我們先來(lái)談?wù)勅斯ぶ悄堋Ｔ谟⑽闹校斯ぶ悄埽ˋrtificial Intelligence）簡(jiǎn)稱(chēng)AI，AI能依據(jù)年夜量的汗青材料和及時(shí)不雅察（real-time observation）找出關(guān)于將來(lái)猜測(cè)性的洞察（predictive insights）。因?yàn)橥瑫r(shí)剖析曩昔的和及時(shí)的數(shù)據(jù)，AI能輕易留意到有哪些材料屬于破例，并做出公道、適合的揣摸，而數(shù)據(jù)關(guān)于人工智能的主要性也就不問(wèn)可知了。是以，若要使AI引擎變得更聰慧、更壯大，辦法及進(jìn)程其實(shí)就好像在栽種物（或乃至像是養(yǎng)小孩！）。獨(dú)一的差別在于： AI須要的是連續(xù)的數(shù)據(jù)流入，而不是水，肥料和食品。關(guān)于人工智能來(lái)講，它可以處置和從中進(jìn)修的數(shù)據(jù)越多，其猜測(cè)的精確率也會(huì)越高。

　　談了以上的內(nèi)容，乍看之下，我們似乎只須要人工智能便可以了。但是，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）其實(shí)肩負(fù)了一個(gè)相當(dāng)主要的義務(wù)：材料搜集。概念上，物聯(lián)網(wǎng)可銜接年夜量分歧的裝備及裝配，包含：家用電器和穿著式裝備。嵌入在各個(gè)產(chǎn)物中的傳感器（sensor）便會(huì)賡續(xù)地將新數(shù)據(jù)上傳至云端。這些新的數(shù)據(jù)今后可以被人工智能處置和剖析，以生成所須要的信息并持續(xù)積聚常識(shí)。

　　挪動(dòng)貝果（MoBagel）在IoT和AI的成長(zhǎng)早期，便曾經(jīng)發(fā)明它們的宏大潛力。起先，我們向客戶(hù)供給了儀表板，下面包括及時(shí)的信息，像是：涼氣機(jī)的應(yīng)用情形，或燈膽的逐日用電量。但是，裝備監(jiān)控只是挪動(dòng)貝果處理計(jì)劃中的一小部門(mén)罷了。我們還有物聯(lián)網(wǎng)人工智能引擎Decanter?，曾經(jīng)勝利贊助我們的很多客戶(hù)捉住主要的發(fā)賣(mài)契機(jī)，并享用利潤(rùn)生長(zhǎng)。透過(guò)Decanter?，我們用林林總總的辦法來(lái)強(qiáng)化公司的營(yíng)運(yùn)績(jī)效，例如：找出向花費(fèi)者發(fā)送促銷(xiāo)信息的最好機(jī)會(huì)。

　　在懂得了AI和IoT之間的關(guān)系和相干的運(yùn)用后，我們可以懂得到其實(shí)不須要把人工智能（AI）和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）這兩個(gè)概念完整辨別開(kāi)來(lái)。 AI可以最年夜化IoT帶來(lái)的價(jià)值，而IoT能為AI供給所需的數(shù)據(jù)流。只要它們被同時(shí)應(yīng)用時(shí)，能力同時(shí)完成AI和IoT的好處及優(yōu)勢(shì)。