物联网数据和AI将定义下一代业务

今年5月之前我写道，在一年之后，物联网发现了主流，2017年将是物联网接受，食欲和进化的一年。本文中强调的关键趋势，例如安全，战略合作伙伴和公共部门的吸收，都是对世界互联网世界2017议程;FBI Ciso Arlette Hart（等）在主题演讲小组会议上涵盖了三个主题随后的采访。

在涵盖的所有趋势中，大数据和机器学习的扩散以及跨企业的物联网的增长似乎是最令人兴奋的。没有收获的数据，物联网对任何人都没有意义。下一代业务将由公司应用人工智能并分析收集数据的方式来定义。到2019年，思科期望物联网设备每年生成507.5个数据（分析师估计全球的集体互联网使用情况仅在2016年9月达到1个Zettabyte）。这些是巨大的数据流，几乎提供了无限的见解。

应用物联网数据和机器学习的企业的积极例子已经存在，湾区及以后的案例研究已证明物联网数据和AI峰会11月在帕洛阿尔托。这里有四种用例，应吸引所有面向技术的企业的注意力：

1. 营销和搜索引擎应用程序。目前，物联网和AI正在合并以搜索更具搜索和购物的互联网。eBay在2015年的黑客周期间首次宣布的概念上奠定了基础。在eBay上找到它允许用户将图像从Internet或社交媒体上的其他地方上传到网站，并在不键入单词的情况下运行产品搜索。这种下一代技术对搜索营销人员和零售业具有广泛的影响。
2. 聊天机器人转换客户服务。AI聊天机器人是客户服务世界中的下一个逻辑步骤。到目前为止，使聊天机器人同时显得聪明，令人信服和真诚已被证明具有挑战性。这就是为什么思维正在建立AI系统，其中排名第一的是要进行“自然”转换。一旦公司破解，聊天机器人面临的最困难的障碍之一将被克服。
3. 带来AI乘车共享。旧金山自己的Lyft最近在宣布与drive.ai。它希望尽快将更多的自动乘坐共享分享到湾区 - 以至于它正在为消费者开发改造套件，可以添加到现有车辆中。这是正在受到干扰的消费者运输领域之一，物联网数据和AI峰会扬声器AI Incube将机器学习应用于您在城市范围内找到停车位的机会对道路进行排名，以及许多其他用例，有望提供广泛的可持续性和便利性。
4. 模仿人类免疫系统的网络安全性。Darktrace是一家机器学习公司，采用了一种真正新颖的方法来实现安全IoT网络。该公司开发了一个平台，该平台应用了无监督的AI算法，该算法以受人体免疫系统启发的方式捍卫企业系统。AI自主搜索威胁和漏洞，检测到它们并发展其自身的能力。通过这样做，它发现了53,000以前未知的威胁。

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