某些創(chuàng)新的物聯(lián)網(wǎng)趨勢已經(jīng)為企業(yè)提供了數(shù)字化創(chuàng)新的機(jī)會，物聯(lián)網(wǎng)可以幫助企業(yè)獲得優(yōu)于競爭對手的優(yōu)勢。如果您是想要將IoT用于核心的企業(yè)，必須了解現(xiàn)代物聯(lián)網(wǎng)平臺在2019年應(yīng)具備的一切。

　　人工智能應(yīng)納入物聯(lián)網(wǎng)。如上所述，物聯(lián)網(wǎng) 在過去幾年中發(fā)展迅速。全球有超過170億臺連接設(shè)備。它們中的大多數(shù)工作在一個小型處理器上，還有一小部分內(nèi)存。簡而言之，物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)無處不在。

　　在物聯(lián)網(wǎng)可以通過將先進(jìn)的人工智能把它進(jìn)一步授權(quán)。反過來，這將有助于物聯(lián)網(wǎng)為數(shù)據(jù)分析和解釋創(chuàng)造極好的機(jī)會。例如，通過人工智能（AI）整合物聯(lián)網(wǎng)，自動駕駛汽車不僅可以更安全，還可以利用公交數(shù)據(jù)來提供準(zhǔn)確的交通模式預(yù)測。因此，它將有助于未來建設(shè)更高效的基礎(chǔ)設(shè)施和道路。

　　制造示例是使用物聯(lián)網(wǎng)連接的裝配線的工廠，它將有助于他們降低制造過程中的制造誤差率。總而言之，將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)融入物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有巨大的潛在優(yōu)勢。亞馬遜、谷歌、微軟、IBM等大品牌已經(jīng)在其物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中大量使用人工智能，并從中汲取最佳效果。

　　在自動駕駛汽車的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)嵤┤斯ぶ悄芤呀?jīng)讓人頭疼。例如，特斯拉推出了具有有限自動駕駛功能的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動駕駛汽車。這里有用的是熟練的編程，可以實現(xiàn)自動駕駛汽車的制造，這種汽車能夠理解道路規(guī)則并有效地管理所有障礙。

　　但是，有一些缺點。最重要的問題是程序員無法對其他驅(qū)動程序進(jìn)入混合時發(fā)生的每個可能變量進(jìn)行編程。特斯拉汽車從道路上的其他特斯拉汽車收集實時數(shù)據(jù)，從而使任何新變量的存在無縫地易于學(xué)習(xí)并與其他連接的車輛共享，幫助確保特斯拉司機(jī)的自動駕駛模式。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字雙胞胎技術(shù)應(yīng)該會有所增長。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)通過廣泛的數(shù)據(jù)分析和集成提高了業(yè)務(wù)的效率和生產(chǎn)力。實際上，在物聯(lián)網(wǎng)框架中包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)會以指數(shù)速率增加其增長。此外，制造業(yè)也可以充分利用它。它不僅可以使制造業(yè)有效，還可以降低其風(fēng)險因素，同時提高其盈利能力。

　　物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集大量數(shù)據(jù)。因此，納入與物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的安全標(biāo)準(zhǔn)變得至關(guān)重要。因此，想要成功運(yùn)行的企業(yè)在使用任何物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)時都應(yīng)牢記這一點。換句話說，關(guān)于收集的數(shù)據(jù)的透明和明確的披露應(yīng)該做得更好。

　　物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員應(yīng)在各個級別上處理標(biāo)準(zhǔn)級別的合規(guī)性和安全性。這些級別包括數(shù)據(jù)加密，不同的驗證方式等。簡而言之，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或企業(yè)使用的任何軟件的主要目標(biāo)應(yīng)該是合法的數(shù)據(jù)集合。它應(yīng)該以一種使其可訪問性，處理和存儲最小化的方式完成。

　　國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)卡采購平臺物聯(lián)卡商城表示，如果收集客戶數(shù)據(jù)及其收集方式背后的意圖是明確的，將增強(qiáng)客戶對企業(yè)業(yè)務(wù)的信心，并使企業(yè)比競爭對手更具優(yōu)勢。

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