复杂的芯片和芯片被嵌入到我们周围的物理事物中，每个事物都传输有价值的数据。

数据使我们能够更好地理解这些事物是如何工作和协同工作的，但是所有这些设备究竟如何共享如此大量的数据，以及我们如何使这些信息发挥作用？

物联网和人工智能

物联网（IoT）和人工智能（AI）之间有明显的交集。物联网是关于连接机器并利用这些机器生成的数据。人工智能是关于在各种机器中模拟智能行为。显然是重叠的。

AI对于实时和事件后处理均有利：

• 事件后处理–识别数据集中的模式并运行预测分析，例如，城市中心内的交通拥堵，空气污染与慢性呼吸道疾病之间的相关
• 实时处理–快速响应条件并建立有关这些事件的决策知识，例如，远程摄像机读取用于支付停车费的车牌

通过将机器学习嵌入到IoT环境中，您可以获得更多的“互联智能”：

• 预测分析–“将会发生什么？”
• 规范分析-“我们应该怎么做？”
• 自适应/连续分析–“适当的行动或决策是什么？系统应如何适应最新变化？”

炙手可热的AI和IoT统计数据

• 每秒有127个新的IoT设备连接到互联网。（来源：麦肯锡全球研究所）
• 预计到2019年，国际物联网市场的价值将达到$ 1.7T。（来源：CBI Insights）
• 人工智能可以将业务产出提高多达40％。（来源：埃森哲）
• 41％的消费者认为AI将以某种方式改善生活。（来源：战略分析）
• 到2020年，所有企业物联网项目中80％将包含AI组件。（来源：Gartner报告）

物联网平台

用于管理和自动化连接的设备的多层技术被称为物联网（IoT）平台。 换句话说，它是一项服务，可以帮助您使物理对象联机。该平台将为您提供将机器之间的设备连接到机器通信的服务。

物联网是一种将边缘硬件，访问点和数据网络连接到通常是最终用户应用程序的另一端的软件。

从主流物联网平台来看，亚马逊 AWS IoT、微软 Azure IoT和Google Cloud IoT统治着云端平台，BalenaCloud、Mozilla WebThings则成为云端平台有力的后起之秀。这些云平台均加入了AI平台、互联互通平台（狭义上的物联网平台）和边缘计算三部分，或者巨头公司会再为平台提供配套OS嵌入式系统。通过整体配备，自成一体，形成生态闭环。

在终端物联网平台方面，Google Android Things与Google Cloud IoT建立稳健的生态体系，Apple HomeKit则允许用户使用应用与家里的连接附件进行通信和控制，在智能家居市场建树颇高。

另外，Oracle 、IBM Watson、GE Predix、Cisco、Salesforce、Red Hat、Ubuntu等以及国内企业也在运营物联网平台。

Softwaretestinghelp.com发布的2019年最受欢迎的开源物联网平台，分别是：Google Cloud Platform、Particle、Salesforce IoT Cloud、ThingWorx、IBM Watson IoT、Amazon AWS IoT Core、Microsoft Azure IoT Suite、Samsung Artik Cloud、Oracle IoT、Cisco IoT Cloud Connect和Altair SmartWorks；并总结到：

• Google Cloud Platform，Particle和Salesforce IoT Cloud易于使用。
• Particle确实具有良好的社区支持。
• ThingWorx是一个很好的工业物联网解决方案。
• AWS IoT提供了很好的集成选项，但价格昂贵。

物联网架构

下图将向您展示物联网系统的四阶段架构。

在第一阶段，收集数据并将其转换为有用的数据。在第二阶段，将数据从模拟形式转换为数字形式。在第三阶段，Edge IT系统进行更多的数据分析。在第四阶段，需要更多处理且不需要立即处理的数据将被传递到数据中心或基于云的系统。

边缘计算

边缘计算（Edge computing）是一种分散式运算的架构，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理[1]。边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。在这种架构下，资料的分析与知识的产生，更接近于数据资料的来源，因此更适合处理大数据。

微软和亚马逊拥有先进的边缘计算战略。

边缘人工智能的潜力巨大。Tractica 的一份报告估计，到2025年，全球AI边缘设备的出货量将从2018年的1.614亿台增加到每年26亿台。就单位数量而言，顶级的支持AI的边缘设备将包括手机，智能扬声器，个人电脑。 /平板电脑，头戴式显示器，汽车传感器，无人机，消费和企业机器人以及安全摄像机。还将在可穿戴健康传感器，建筑物或设施传感器中以及在设施或整个城市周围种植的传感器网络中集成更多AI。