国际数据公司预测，到2022年，超过80％的企业物联网项目将包括人工智能组件，而目前只有10％。
简单来说，物联网就是将设备连接到互联网，因此他们能够根据收集的数据来响应情况。随着物联网的业务潜力通过新的创新用例继续实现，这一情况受到了极大的热捧。
但物联网能够挑起整个大梁吗？毕竟，没有数据和解释它的能力，物联网只是一堆传感器收集无法使用的信息。早在2017年，思科公布了一项调查结果，该调查显示企业如何考虑76％的物联网计划失败，而大多数人认为他们的物联网计划在纸面上看起来不错，结果证明它们比最初的预期更复杂。
物联网承担着众多企业的盈利期望，有了它，企业可以获得更多的见解，支持远程操作并提高效率。不过从另一角度来看，或许他们只是获得了更多数据。
这么多年来，人们一直在说'我们正在收集如此多的数据，而且我们不知道如何处理它'，如今人工智能将是这个问题的答案。通过人工智能，可以收集大量信息，并可以找到并自动化基本模式和见解，简化了利用数据的过程。
采用物联网和人工智能监测技术进行采矿创新
像许多行业一样，采矿业正在通过物联网、人工智能和机器学习等技术进行转型。
根据相关的说法，尽管人工智能的技术前景非常复杂，并且在2023年仍然如此，许多IT供应商在人工智能方面投入巨资，但希望企业能够通过各种物联网信息从人工智能中获得良好的效果，传感器数据的视频、静止图像、语音和网络流量活动等等。
人工智能和机器学习在物联网方面的作用
人工智能在提高运营效率和加强风险管理等方面对物联网非常有用。对他而言，所有这些都与预测分析有关，人工智能和机器学习可以从设备产生的温度，振动或气味等收集数据，这可能表明从正常到异常的变化。假设可以捕获这些数据并使用它来检测何时出现异常并以自动方式进行，并使用它来预测何时可能发生故障，从而允许以有序的方式安排维修或维护。
在制造业方面，物联网预测性维护可以将维护计划所需的时间缩短20-50％，将设备正常运行时间和可用性提高10-20％，并将总体维护成本降低5-10％。
通过人工智能，企业还可以监控更多的数据，人工智能和物联网的结合可以产生新的和改进的产品和服务。
国内物联网卡供应平台物联卡商城表示，当然，融合人工智能和物联网并不简单; 它不仅需要大量投资，还需要新的技能和专业知识。其中管理收集的数据的能力可能是最突出的挑战，与物联网的这个主题相关，构建具有智能的AI算法通常是整体解决方案的一部分也很重要。
