當我們讀到這篇報道時，物聯網和人工智能的結合正在改變產業，而這種變化在沒有人監視的情況下發生。aiot用于優化網絡性能、減少下載時間、改善通信行業的客戶體驗。

例如，利用物聯網傳感器和人工智能算法，通信企業可以監測網絡流量，預測中斷，掌握哪些配件可能發生錯誤或發生錯誤，在對顧客產生影響之前，可以提前解決問題。不僅能識別盜竊或盜竊等異常事件并提前告知小組，還能結合相機分析等尖端技術和無人機、振動傳感器、鎖定裝置等細微技術。

礦工可以通過移動、環境、資產使用傳感器位置和占用水平的同時，控制設備狀態，操作時間和工作時間以提高安全性，esg（環境、社會和治理）生產性提高標準和監測異常情況進行預測，在故障發生前，獲得重大收益。

房地產所有者目前正在使用的數據為公共事業費用預測，把握趨勢，給人以通知，空調、辦公桌、清掃計劃，會議室，停車場、照明、環境成本分配等資產和唐斯打嗝可以管理流程。這可以讓建筑物感知和感受場所，不僅節省費用，還有助于提高工作效率和安全性。

企業要想利用人工智能和物聯網的力量，需要克服以下課題。

數據的質量：人工智能和物聯網只有依靠龐大的數據才能有效運行。并不是所有的數據都是可靠、準確或相關的。企業要通過實施數據管理戰略和標準來確保數據質量。

數據安全：人工智能和物聯網對數據隱私和安全構成重大風險。數據操作員必須使用加密、認證和認證技術來保護數據不受未經授權的訪問、使用或泄露的影響。

數據管理：aiot必須具備高質量、最新可靠的數據，以支持快速整合或從這些數據存儲中提取的環境。這意味著獲取數據的人，過程和技術是引領這些變化的前沿。

數據倫理：人工智能和物聯網提出了技術對人權、尊嚴、自律權產生影響的倫理問題。企業需要保障人工智能和物聯網符合自身價值和原則的使用，并控制人工智能代表自身的水平。

物聯網與人工智能的結合是強有力的結合，為各行各業的創新和轉變創造了機遇。隨著物聯網不斷生成大量數據，人工智能將起到分類、篩選、查詢、識別及警報等作用，在管理和理解這些信息方面將起到非常重要的作用。最后，數據和機器學習可以幫助我們做更多的事情。

為了滿足數據消費的速度，隨著用戶界面的發展和技術在我們日常生活中更加“人性化”，生產力、生產力、提高工作場所的可持續性等潛力也將隨之而來。人工智能和物聯網的未來是光明的，對第四次產業革命的進展也很重要。