實時通信的實時數據

　　與物聯網相關的任何事情一樣，這一切都始於數據。沒有兩個IoT部署是相同的，因此數據本身的重要性低於實際使用數據所做的事情。這些數據可用於為實時通信提供動力，有助於簡化企業或工業流程並提高效率。例如，來自煙霧探測器的物聯網數據可用於觸發辦公室警報系統，該系統在緊急情況下在時間緊迫時發送大量通知。在工業環境中，實時物聯網數據可能使車隊主管能夠更輕松地監控和管理其車隊，並實時快速調整，以便路由和傳遞信息，從而對客戶滿意度，駕駛員安全，環境足跡和底線。

　　給機器發聲

　　通過物聯網，雲收集了數千個必須分析的數據點，以實現這些優勢，數據越大越好。在正確的雲解決方案的支持下，大數據可以作為未來的窗口，但前提是捕獲和分析正確的數據。例如，如果暴露在潮濕條件下的時間是機器何時需要維護的最佳預測因素，那麽在沒有濕度數據的情況下收集溫度數據將無濟於事。

　　一旦識別出正確的數據變量，這些數據就可以用來為支持IoT的設備提供他們自己的聲音。在車隊管理的情況下，卡車的數據分析可能會考慮路線時間表，距離，氣候和駕駛時間，從而對每輛卡車的維護需求提供非常有用的見解。卡車本身(在雲的幫助下)可以檢查時間表，考慮到交付情況，駕駛員的工作時間和機修工的開口，而不是警告卡車司機應該進行維護，以便駕駛員或車隊經理進行預約。為了預約。這最大限度地減少了卡車的停機時間以及駕駛員或車隊經理的參與，從而最大限度地提高了效率並改善了底線。

　　當然，所謂的啞機器的這種實時通信需要成功的人工智能(AI)來促進創建這種可操作智能所需的預測分析並充當機器的聲音。除了收集，分析和打包企業的數據驅動見解以收集效率之外，AI還允許物聯網將這種洞察力轉化為行動。

　　例如，在企業設置中，假設你的協作平臺可以通過識別相關會議，檢查參與者的日程安排，考慮工作時間和偏好並自動重新安排會議，來正確解釋重新安排會議的請求。對所有人來說都很方便的時間。

　　下一代雲計算

　　雲通信是實現基於AI的通信工作的關鍵。它支持創建“軟電話”和其他虛擬化通信技術，這些技術與傳統電話線或臺式電話無關，而是僅存在於我們的計算機中。這些虛擬通信工具將向維護預約的機械師安排發送文本消息，更新日歷邀請以跟進會議請求，或致電確認下周出差的旅行預訂。

　　今天，我們比以往任何時候都更加認識到人工智能與物聯網相結合的價值。有了Amazon Echo，可以訂購一個玩具屋和4磅餅幹(或其他任何內容)在我們發出的聲音請求中，由企業和工業環境中由物聯網生成的數據驅動的基於AI的雲通信日並不算太遙遠。作為一個行業，隨著公共雲和混合雲的采用越來越多，我們正朝著正確的方向前進，但重要的是繼續向前發展。你的企業越早遷移到雲端越好。如果最大化運營效益是目標，那麽現在通過雲解決方案鋪設框架，使你和你的企業熟悉雲功能，並且技術結構將在競爭中獲得巨大的競爭優勢。

物聯網和人工智能：通過雲轉變