近些年物聯(lián)網(wǎng)已成為眾多科技企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)，如智能家居等，在未來，手機(jī)、傳感器等智能設(shè)備都走進(jìn)了生活當(dāng)中，據(jù)數(shù)據(jù)顯示已經(jīng)有80%以上的的智能手機(jī)配備了人工智能。人工智能也不陌生，自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別這些應(yīng)用場(chǎng)景都是人工智能的產(chǎn)物，而當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)遇到人工智能時(shí)，人工智能極快的加速物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。

當(dāng)前AI仍是算法執(zhí)行，底層架構(gòu)是大數(shù)據(jù)，隨著數(shù)據(jù)壯大Al能應(yīng)對(duì)各種問題，比如無人駕駛汽車行駛到紅綠燈，要根據(jù)數(shù)據(jù)記錄分析是行駛還是停車，但計(jì)算機(jī)不能獨(dú)立思考;深度學(xué)習(xí)賦予了計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)和思考能力，就好比人學(xué)車時(shí)剛開始每個(gè)動(dòng)作都非常小心，但是當(dāng)成為幾年駕齡的老司機(jī)以后，不用去仔細(xì)思考也可以判斷方向盤該打多少。但人工智能還是有局限的，遇到緊急情況時(shí)仍需要思考和判斷。自動(dòng)駕駛汽車的學(xué)習(xí)過程和人不一樣，在簡(jiǎn)單的情況下能開好車，出現(xiàn)特殊情況時(shí)不能進(jìn)行思考，但收集到足夠數(shù)據(jù)后能學(xué)習(xí)特殊情況的發(fā)展，這樣在遇到特別情況時(shí)做出比人更精準(zhǔn)的判斷。隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，人工智能插上了翅膀，使得這門學(xué)科有了更廣闊的應(yīng)用范圍。

物聯(lián)網(wǎng)由設(shè)備、傳感器、數(shù)據(jù)器等組成，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在使用中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，在機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代，計(jì)算機(jī)處理能力不足，但是當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)有了人工智能后，就像機(jī)器有了操作者，無論是安全性還是效率都得到了提升，人工智能可以解決物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)的問題，小到降低功率，大到增加個(gè)性化服務(wù)。所以物聯(lián)網(wǎng)和人工智能二者結(jié)合在一起所產(chǎn)生的反應(yīng)可想而知。

隨著5G的發(fā)展大規(guī)模設(shè)備連接已經(jīng)近在咫尺，人工智能提供了更高的數(shù)據(jù)速率和系統(tǒng)容量，降低了延遲和成本。這兩者結(jié)合在一起將改變生活的方方面面。