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如果您相信头条新闻，那么2018年将是区块链之年，人工智能之年或增强现实之年。物联网(IoT)没有像几年前那样嗡嗡作响，但是对物联网的投资仍然很强劲。但是，对于许多企业而言，物联网仍然有潜力成为最具变革性的新兴技。

最终，人工智能可能是最具变革性的，但它受到访问大量干净，可理解且相关的数据的限制。以前，公司只能收集有关其物理基础设施，产品和供应链的定期模拟信息，但是物联网传感器使公司每天可以生成数百个读数。

单个数据点没有价值，但是实时数据流可以揭示趋势。这就是我所说的商务物联网。

随着物联网通过物联网变得越来越密切，人工智能将变得更加强大。不过，不要被愚弄了，仅凭物联网原始数据不足以激活AI。您还需要确定传感器和机器信息的哪些组合一起代表复杂的实际情况。

来自物联网传感器的大量数据可用于训练机器学习数据，但基本上没有标签。也就是说，您可能知道每个传感器在哪里以及它正在测量什么，但是除非您将这两个非常不同的数据孤岛集成在一起，否则您不特殊知道它与您的业务流程和结果中的事件如何对应。几乎在每种情况下，您都需要人工来帮助标记数据。

例如，如果一家餐馆供应公司希翼使用机器学习来预测食物何时变质，则传感器可以测量冰箱中的温度，门打开的次数和货架上的分量，但人类必须观察并记录食物变质的时间以创建训练数据，以更好地预测和防止食物过早变质。

同样，旅馆房间中的传感器可以记录环境光，噪声，温度和湿度，但是记录客人投诉的数据库可能保存在完全不同的数据仓库中。再一次，它是由人类更新的。