物联网（IoT）这个概念听起来颇为前沿，但实际上它早已融入我们的日常生活——甚至比“物联网”这个术语本身还要久远。部分历史学者指出，这个称谓在20世纪90年代末才开始流行，然而将设备接入网络完成特定任务的实践，早在更早的年代就已存在。简而言之，物联网就是让合适的设备连接互联网，依照用户指令执行操作。而互联网的广泛普及，加上收发器技术成本不断下降且应用日益广泛，使得这一过程变得更加便捷。

人工智能的大规模落地虽历时不久，但也并非全新事物。当这两股强大的力量相互融合，会产生怎样的效果？答案是：催生了令人振奋的创新机遇。然而，AI与IoT本质上都较为“基础”——基础技术要有效结合，反而需要一定的技巧。最近有文章专门探讨了这种技巧：为什么启动一个物联网项目需要多达10个合作伙伴？归根结底，AI+IoT的潜力源自其产生的洞察力——帮助企业提升效率、增加收入。正因如此，需要借助合作伙伴来降低系统复杂度，让工程师能够集中精力攻克真正有趣且富有创新性的技术难题。

还有一个术语值得关注：机器学习。许多人将其与人工智能混为一谈，但实际上并不准确。机器学习是人工智能的一个子集，在工业领域，它更加聚焦且具体。简单区分一下：人工智能追求的是“智慧”或“智能”，而机器学习追求的是“知识”。

人工智能能够通过快速分析，从数据中提取有价值的洞察。而机器学习则更进一步——它能自动识别模式，检测边缘设备（如传感器、视听系统）生成的数据中的异常情况。这些数据可以涵盖光、温度、运动、压力、湿度、空气质量、振动、声音或视频。更高级别上，语音或图像识别还能从采集的数据中挖掘出更深层次的智能。过去，这些任务要么依赖人工干预，要么根本无法实现。

有了人工智能赋能的物联网，制造商或其他设备用户能够避免计划外停机、提升运营效率、打造更复杂的新型终端产品，同时强化风险管理。这些能力均源自人工智能与机器学习所提供的洞察——它们不仅能让机器更聪明，还能使机器随着时间推移持续进化。

停机时间的显著减少，很大程度上归功于预测性维护。该技术利用数据分析提前预测设备故障，从而安排有序的维护计划。机器学习在此扮演关键角色——它通过识别设备或机器持续数据流中的模式，来预测潜在故障。据估算，预测性维护可将计划维护所需时间减少20%到50%，设备正常运行时间和可用性提升10%到20%，总体维护成本降低5%到10%。行业内一份优秀白皮书《制造业中的预测性维护用例》详细介绍了多种预测性维护方案。

实践中，许多供应商已经帮您处理了最繁琐的工作。例如，通过收购Softweb Solutions，一家厂商能够提供物联网软件的大部分功能，您只需将其接入自己的具体应用场景。同时，它还能提供数据服务来处理分析工作——而这正是您当初决定接入物联网的初衷。这种硬件与软件的集成，能够加速产品开发、降低复杂性，让您在更短的时间内完成项目。

行业经验表明，如今人工智能相关的软件开发需要跳出常规思维，而实现这一点有多种途径。首先是头脑风暴，必须充分考虑平台可能面对的各种场景。您能提供的先验知识越多，最终结果的准确性就越高。现在，在整个物联网解决方案的生命周期内，您都可以获得专业帮助，而无需研究所有可能的方面和变量——毕竟，有些厂商在人工智能和物联网两个领域都积累了深厚经验，这得益于它们长期将这两个学科紧密结合的历史。