4、人工智能赋能物联网：技术与应用的深度解析

人工智能赋能物联网：技术与应用的深度解析

1. 数据分析的演进历程

数据分析历经多个阶段不断发展。Analytics 1.0 是手工表达能力的时代，也是审查和书写工具的开端，此阶段商业分析受其主导多年，价格主要由内部决策提供目标决定，而非先进分析能力。到了 Analytics 2.0，像 Hadoop 这样的大数据分析兴起，谷歌和脸书等基于信息的创新催生了数据专家，重点从“内部设计的决策支持”转向为数据设计的“数据产品”，供客户使用。Analytics 3.0 中，大型企业利用大量机器学习模型生成数据、基于分析的产品和分析事件。而在 Analytics 4.0，人工智能和基于认知的模型在各组织的分析中得到广泛应用，采用不同的模型精度水平，还应用人工智能模型并在自动化机器学习方法中更好地利用自我规则。

采用人工智能进行分析的原因主要有两点：一是技能和内部合作的需求，例如计算机知识需要理解嵌入式学习数据模型；二是需要对海量数据进行准确分析，并运用前沿的统计模型。机器学习是人工智能和分析技术的核心部分，其在分析过程中的应用始于几年前，且在预测分析方面表现出色，采用监督学习，即已知创建和结果值。

人工智能的崛起势不可挡，在 Analytics 4.0 中将发挥重要作用，因其有改变商业模式的潜力，所以 Analytics 4.0 的影响可能比以往的自动化变革更大、更具颠覆性。那些更快转向 Analytics 4.0 的组织将比未应用任何人工智能模型的组织更具优势。理解人工智能成就的过程始于对人工智能的初步思考，包括它如何影响创造力、带来哪些新能力以及应采用何种可行的行动策略。能够掌控现有分析能力的企业在应用人工智能时将有更快速、更积极的开端。

2. 物联网分析中的深度