随着物联网（IoT）的采用，当前的商业世界正在发生变化。物联网正在帮助明显地从各种来源捕获大量数据。但是，由于无法计算的物联网设备会产生大量的数据，因此收集、处理和分析数据变得很复杂。
当前正在经历快速变革发展的两个信息学领域是人工智能（AI）和物联网（IoT）。由于人工智能（AI）和物联网（IoT）是相互关联的领域，它们之间的协同作用极大地提升了每个元素的功能，因此不会看到通常可以预期的资源竞争。了解这一点的方法是了解人工智能在处理大量数据时发挥最佳作用，而物联网设备是提供必要数据流的理想热点。
重新定义业务
人工智能和物联网正在重新思考企业的表现方式。一方面，人工智能具有开创性的机器学习子集，它通过实时分析以及人与机器之间的更大交互作用，为执行更出色的任务提供了方法；另一方面，物联网通过有效的智能技术增加了设备与人之间的通信规模。物联网和人工智能的转换使彼此的应用程序更加不同且具有开创性。
物联网
物联网和人工智能是两项离散的创新，会对不同行业产生重大影响。物联网（IoT）是数字传感系统，而人工智能则转变为大脑，它决定着控制整个系统的决策。人工智能和物联网的强大结合，人工智能物联网提供了智能的、相互连接的系统，可以自我修复和自我校正。
在过去3-5年中，获取大量数据的能力有所提高。这些进步带来了新的风险以及对安全性和隐私性的担忧。大量的组织专有信息和用户数据正成为全球政府部门和暗网黑客的诱人目标。这种扩展的功能也伴随着新的责任。
传感器现在将应用于所有事物。目前，这推断可以从每个事务或流程中实时收集大量数据。在客户服务部门，制造环境以及人们家中的消费产品中，物联网设备引领着这一数据收集过程。任何带有芯片组的设备都可以与网络连接，并每天每一分钟开始流式传输大量信息。
当前，复杂的算法使我们能够从每个可能的角度进行预测分析。机器学习（ML）是AI（人工智能）的子集，其工作流程得以升级，并通过每次新的协作为客户简化了解决问题的过程。
综合效应
物联网通过互联网和人工智能通过设备连接收集大量信息，特别是通过其突破性的系统，机器学习有助于吸收和评估这些数据。物联网设备中的机器学习通过难以置信的先进传感器帮助识别设计并检测数据收集中的故障。这项创新可以在不确定的时间范围内确定内在的事物，例如对空气、温度、湿度、污染、声音、振动、光线等的刺激。与传统创新相比，物联网和机器学习使操作数据速度提高了20倍，并且精度更高。这就是为什么使用人工智能技术的组织看到收入增长的原因
进行这种迁移有多种原因。一种是帮助减少网络流量，因为IoT设备可以创建大量的数据。与从所有受监控的物联网设备流式传输的数据相比，我们目前认为的大数据似乎很少。将处理过程重新定位到物联网设备的另一种合法性是，在很多情况下，数据的价值都是非常短暂的。
这确实是人工智能创新使用的绝招。为了帮助其零售店，亚马逊利用物联网为客户提供更便捷的购物体验。由于没有收银员，甚至没有收银台，因此存在的传感器将简化整个周期。例如，利用传感器确定您的活动。就像市场或零售店一样，事物经过精心安排，当您获得任何产品时，它会自动将其添加到卡车中，第二秒钟您将其保留下来，就会从卡车中取出它。它连接到您的付款方式，因此当您带着物品离开商店时，总金额将从您的帐户或在线钱包中扣除。与自动驾驶汽车类似，他们利用计算机视觉，深度学习算法和传感器组合，实现了创新。
结论
实际上，必须立即处理数据，否则其值将变为零。实际情况是在过程控制循环中利用提取的数据时。如果有不间断的流动反应器，为提高所生产产品的质量，应不断应用反馈。
