九游 - 9游 体育官网2024赢得先机：人工智能物联网将成为推动数字化转型的关键因素目录2024年企业的“必选项”：人工智能的应用掀起新一波物联网成功浪潮...........................03人工智能物联网的核心优势和应用实例...................................06蜂窝连接技术将促进人工智能物联网蓬勃发展...........................09开始行动正当时...........................102024年物联网趋势预测2在数字化转型加速发展的时代，企业战略规划的重中之重是及时获取高质量的数据，并以可持续的方式处理数据。物联网的应用以及从互联传感器和设备获取实时信息和数据变得不可或缺。通过数字世界和现实世界的融合，各行各业正以全新的方式创造价值。Omdia预计，到2030年，全球物联网设备安装量将超过820亿台。然而，物联网解决方案的重要性不仅体现在数据收集上，借助先进人工智能的处理和增强能力，物联网能够产生深远的影响。在5G等新一代连接技术的支持下，人工智能与物联网的融合（通常被称为人工智能物联网）所代表的不只是一种演进发展。在汽车、工业制造、运输、公用事业和智慧城市等多个领域，人工智能物联网能够提高运营效率和生产率并改善客户体验。本深入探讨了人工智能物联网在全球范围内对企业的战略重要性，对于致力在数字时代提升竞争力和韧性的企业来说，采用人工智能物联网势在必行。中的分析立足实际，而不是夸夸其谈，建议企业及早行动，掌握先机。MtelenorOT012024年企业的“必选项”：人工智能的应用掀起新一波物联网成功浪潮2024年物联网趋势预测3全球数字化转型的变革速度和应用拓展不断加快，从根本上改变了企业和行业未来的运作方式。成功实现数字化转型的一个核心要素是获取高质量的实时数据，基于这些数据，可做出更明智的决策并实现更先进的自动化，从而提高运营效率和员工的生产效率，同时改善客户体验。数字化转型推进了物联网的发展也就不足为奇了。物联网解决方案为企业提供了一种从联网的资产设备接收信息的可靠手段。物联网与数字化转型之间的关联在Omdia的2023年企业物联网应用调研中显而易见，88%的受访企业表示物联网正在其内部多个领域部署，成为数字化转型的关键因素。在Omdia发布的2023年企业物联网应用调研中，88%的受访企业表示物联网正在其内部多个领域部署，成为数字化转型的关键因素。Omdia估计，到2023年底，得益于数字化转型步伐的加快，全球物联网设备安装量接近380亿台，到2030年将达到820亿台。然而，独立的物联网应用在产生价值的同时，也带来了挑战，主要是它们产生的海量数据和相应的计算上的挑战，据估计，目前全球物联网市场每天产生约10亿GB数据。许多企业由于缺乏有效分析和提取重要信息的能力，无法从海量数据中创造商业价值，而淹没在“数据湖”中。可以预见的是，随着物联网项目规模的扩大，端点和数据量增加，这个问题只会日益突出。显然，仅仅收集数据并不能释放数据的潜在价值。由于信息量巨大，利用人类智能来分析数据并据此采取行动并不现实，甚至不可能实现。因此，企业必须为其物联网项目引入分析工具，使其应用更加智能、高效且可持续。答案便是人工智能。步入2024年，Omdia认为人工智能物联网不再遥不可及，而是成为企业在数字时代确保竞争力和韧性的必要运营举措。“智能设备”将成为“智能系统”解决方案的一部分，这种整体性的变革将为企业带来更多附加值。智能边缘收集本地和边缘云服务器分析连接2024年物联网趋势预测4人工智能物联网蓄势待发人工智能物联网是将人工智能技术与物联网应用融合，其中物联网代表数据，而人工智能则是一套能够从数据中发掘价值的分析工具。人工智能物联网也被称为“智能物联网”和“物联网机器学习”。这些术语可以互换使用，每个术语都描述了在单一解决方案中集成两种技术，这种融合会产生变革性的影响。如左图所示，在物联网场景中集成人工智能可以在边缘计算环境或云端进行。云计算能够实现传统现场设备无法企及的规模、灵活性和强大功能，这使其成为传统的分析和人工智能平台，帮助管理海量数据并形成有价值的信息。而近期，作为一种满足低延迟要求、降低成本、减少安全和隐私问题的技术，边缘人工智能获得了更多关注。在这两种情况下，使用人工智能的根本目的都是发现数据中的规律并进行分析，从而获得有价值的见解或实现任务自动化，继而改进决策流程。简而言之，人工智能物联网能够将原始数据转化为具有切实商业价值的有力举措。如果方法得当，在部署先进的数据和人工智能技术（如生成式人工智能）时，能够以更快、更稳健、更具可持续性的方式，利用物联网数据创造价值。换句话说，物联网提供数据，而人工智能则提供响应能力。不妨将人工智能物联网比作人体。物联网是中枢神经系统，负责收集数据并通过网络传输信息。人工智能则是大脑，接收信息后，对其加以分析以确定其重要性，并决定如何反应。虽然每个系统都有特定的功能，但彼此相互关联、相互依赖，两者融合则相得益彰。边缘人工智能边缘人工智能是指在生成数据的边缘设备上引入人工智能，而不是将这些功能放在云端。边缘人工智能也被称为智能边缘或边缘物联网，进入2024年后，人们对它的兴趣日益浓厚。尽管许多边缘设备受到有限算力的制约，但随着设备开始产生更多的数据，原始设备制造商和半导体供应商正在部署人工智能模型和人工智能推理芯片组，以便在终端进行更多的分析和决策，同时实现更低延迟、满足应用场合的数据隐私和安全要求。需要快速响应的应用场景，或者要求低时延的应用（如AR和VR游戏）推动着边缘人工智能的增长。相比之下，云计算从 收集数据、发送到集中式数据中心再 返回所需的时间过长。除了低延迟优 势外，边缘人工智能还能提高安全性 和隐私性，因为所有数据都保存在本 地，同时还能降低数据传输和后续云 存储的相关成本。由于计算成本相对 较低，在可持续性方面的优势也很突 出。 汇集 事不宜迟，开始行动 Omdia认为，有几个因素将在2024年产生合力，人工智能 物联网的应用将迎来关键的一年。由于生成式人工智能技术的 快速发展，许多企业在物联网部署中优先考虑人工智能和机器 学习，预示着人工智能物联网的广泛应用。此外，得益于硬件 技术的进步，设备的功能变得更强大，同时更小巧、更节能； 人工智能模型上的突破，以及即将出台的人工智能法规对更负 责任、可持续地使用数字技术提出要求，这些因素都起到推动 作用，凸显了企业将人工智能技术融入物联网应用中以保持领 先优势的紧迫性和重要机遇。 竞争态势 在Omdia企业物联网应用调研中，超过48%的受 访企业表示，人工智能和机器学习是其未来物联网部署 的首要选择。Omdia认为，这预示着人工智能物联网将在 2024年得到更广泛的应用。企业必须行动起来，否则就有可 能落后。 人工智能研发的突破 旨在压缩人工智能模型的研发工作将成为人工智能物联网应用 扩展的关键因素，对于在边缘运行的应用尤其如此。模型压缩 实质上是将大型、复杂的模型转化为轻量级模型，从而使机器 学习算法能够在存储和功耗预算有限的设备上运行。此项被称 为TinyML的技术将使人工智能今后在物联网场景中得到更广 泛的应用。 硬件技术进步 将人工智能功能集成到边缘物联网解决方案中需要更强的算力， 以往面临的关键挑战是在硬件的价格、功耗、性能和外形尺寸 之间取得平衡。然而，近年来，半导体市场上的激烈竞争促使 上述各方面都取得了长足进步。许多供应商已经提供价格和单 片机持平的人工智能芯片，而其他供应商也在迎头赶上。 Omdia预测，到2028年，边缘人工智能处理器的出货量将 从2023年的23亿颗增长至近40亿颗。 外部因素 2024年，一系列其他因素也将推动人工智能物联网的应用。 劳动力短缺将促使更多企业尽可能利用自动化解决方案。对人 工智能的监管也值得关注，各国政府机构预计将应对人工智能 的影响，并建立负责任的人工智能治理框架，以防范其潜在危 害（如隐私窃取、虚假信息、偏见和歧视）。这看上去似乎会抑 制该市场发展，但Omdia的调研显示，绝大多数企业认为法 律监管对该领域的长期治理非常重要。在Omdia调研中，65% 的企业人工智能专业人士认为人工智能应该受到监管。 综合来看，这些因素都将使2024年成为企业应用人工智能物 联网的重要年份。然而，与任何技术一样，人工智能物联网项 目所带来的投资回报才是未来成功的根本因素。我们认为，在 多个领域，人工智能物联网将提供或已提供了切实的投资回报， 以下列举一些应用实例。 2024年物联网趋势预测5 生成式人工智能 2024年，关于人工智能 的讨论少不了生成式人工 智能（GenAI）。Omdia 认为，简单来说，生成式 人工智能是利用人工智能 技术“创造新事物”。其创 造的内容多种多样，包括 会话或长篇文本生成、软 件代码创建、图像合成， 甚至是音乐创作。 Omdia的研究表明，众多 企业已积极接纳生成式人 工智能。在Omdia发布 的2024年IT企业调研 中，38%的受访企业表 示已经完全采用或正在引 入生成式人工智能。只有 10%的受访企业表示对生 成式人工智能不感兴趣。 在目前生成式人工智能发展 的早期阶段，很难评估它将 如何影响人工智能物联网 。近期的影响之一可能体现 在自动生成软件代码。生 成式人工智能可加速编码过 程，有助于物联网应用的开 发，从而缩短产品上市时间 。另一个潜在的机会是合成 数据的生成。 初级：车载WiFi、紧急呼叫 进阶：自动驾驶汽车 初级：提示货架空置 进阶：需求预测、动态定价、 优化产品摆放 2024年物联网趋势预测6 人工智能与物联网的融合并非渐进式的升级，而是在汽车、工业制造、交通运 输、公用事业和智慧城市等多个领域提高运营效率和生产率并改善客户体验的 关键。这种融合还有助于提升解决方案的价值。预测性维护、机器人技术优化 和驾乘体验的提升凸显了人工智能物联网带来的切实投资回报。 制造业 在工厂环境中引入物联网，制造商可以对工厂资产进行实时监 控。借助先进的人工智能和机器学习技术可将这一功能提升到 更高的水平，使这些解决方案能够识别异常情况，进而预测潜 在问题，防止设备故障导致停机。预测性维护的投资回报显而 易见。如果为系统输入高质量的数据并加以训练，人工智能系 统不仅可以自主采取行动，防止组件故障，还能确保只在必要 时才进行人工检查，从而减少设备和人员开支。 通过人工智能物联网优化机器人技术对制造业也很重要。一级 制造商已经在大力推动自动化以及智慧工厂和仓库的建设，在这 些工厂和仓库中，机器人和自动导引车集成在一起，用于识别 、检索和智能码垛。例如，DHL正在扩大与AutoStore的合作 ，将采用1,000台自动化仓储机器人。人工智能、网络连接和引 导系统（如机器人操作系统）更先进的功能有望加速协作系统的 发展。利用自然语言处理技术，人机交互也将得到改进。 *Omdia物联网设备市场追踪 21.8亿台 2024年物联网 设备安装量* 初级：远程病患监护 进阶：尽早预测、识别疾病 或严重病症 初级：提示设备离线 进阶：故障预警（预测性维护） 02 人工智能物联网的核心优势 和应用实例 汽车 在路上行驶的车辆中超过五分之一已经联网，预计到2030年 这一比例将达到100%。车辆上的各种传感器会生成海量数 据。下一步，顺理成章的是在车辆中嵌入人工智能和机器学习， 以更好地利用这些数据，提高驾驶安全性并提升车辆性能和用