我們已經(jīng)知道，近些年來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為眾多高科技企業(yè)的重大戰(zhàn)略目標(biāo)，例如小米的智能家居，在未來(lái)，手機(jī)、傳感器和其他智能設(shè)備都將走進(jìn)我們的生活當(dāng)中，據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)顯示，到2020年，80%的智能手機(jī)都將配備人工智能。AI（人工智能）大家也不陌生，很多人都能夠說(shuō)出自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別這些應(yīng)用場(chǎng)景，而當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)這個(gè)龐然大物遇到人工智能時(shí)，研究人員得到了一個(gè)令我們驚喜的發(fā)現(xiàn)：人工智能能夠極快的加速物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)。接下來(lái)小科就來(lái)和大家說(shuō)說(shuō)具體是怎么實(shí)現(xiàn)的。

　　當(dāng)前的AI仍然是邏輯算法的執(zhí)行，底層的架構(gòu)就是大數(shù)據(jù)，隨著大數(shù)據(jù)的壯大，Al能夠輕松的應(yīng)對(duì)各種出現(xiàn)的問(wèn)題，而不會(huì)因?yàn)闃颖旧俣@得“很傻”，就比如當(dāng)無(wú)人駕駛汽車行駛到某個(gè)路口紅綠燈時(shí)，需要根據(jù)數(shù)據(jù)里的記錄來(lái)分析是繼續(xù)形式還是立刻停車，但此時(shí)計(jì)算機(jī)仍然不能獨(dú)立思考;而深度學(xué)習(xí)賦予了計(jì)算機(jī)“學(xué)習(xí)”與“思考”的能力，就好比一個(gè)人學(xué)車的過(guò)程中，剛開(kāi)始每個(gè)動(dòng)作都小心謹(jǐn)慎，但是當(dāng)他成為一個(gè)老司機(jī)以后，大部分情況下不用思考也可以判斷方向盤(pán)應(yīng)該打多少，但遇到緊急情況時(shí)仍然需要人的思考和判斷。而自動(dòng)駕駛汽車它的學(xué)習(xí)過(guò)程和人有些不一樣，它在簡(jiǎn)單的情況下也能把車開(kāi)好，一旦出現(xiàn)特殊情況時(shí)，它并不能進(jìn)行思考和推理，但是它卻可以收集到足夠多的數(shù)據(jù)，把特殊情況當(dāng)作樣本來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，這樣它可以在遇到特別情況時(shí)甚至做出比人更準(zhǔn)備的判斷。因此隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，人工智能相當(dāng)于插上了一雙翅膀，使得這門研究了數(shù)十年的學(xué)科，終于有了更廣闊的應(yīng)用范圍。

　　物聯(lián)網(wǎng)由物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器、數(shù)據(jù)器等組成，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在使用的過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，在機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)代，計(jì)算機(jī)的處理能力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足的，但是當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)有了人工智能這個(gè)強(qiáng)大的工具以后，就相當(dāng)于機(jī)器有了一個(gè)人類的操作者，它的安全性和效率都得到了極大的提升，人工智能能夠解決很多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)上的問(wèn)題，小到降低機(jī)器功率，大到增加個(gè)性化商品和服務(wù)供應(yīng)。所以物聯(lián)網(wǎng)相對(duì)于一輛高性能的挖掘機(jī)，而人工智能則賦予了它一名藍(lán)翔的畢業(yè)生，二者結(jié)合在一起所能產(chǎn)生的威力，可想而知。

　　隨著5G的崛起，大規(guī)模設(shè)備連接成為可能，而人工智能它提供了更高的數(shù)據(jù)速率和系統(tǒng)容量，同時(shí)降低了延遲和成本，未來(lái)這兩者結(jié)合在一起，并將改變我們生活的方方面面，對(duì)此你是怎么看呢？評(píng)論說(shuō)說(shuō)你的想法吧。