在某些簡單的術語中，物聯網包括連接到互聯網的所有設備。各種估計預計到2020年將有500億臺物聯網設備連接到互聯網。

　　設備的復雜性與其屬于物聯網的分類無關。該設備可以像溫度計或浮動開關一樣簡單，也可以像特斯拉電動汽車或氣相色譜儀那樣復雜。關鍵因素是它直接或間接地連接到互聯網。直接連接是相當明顯的，它可以通過標準電纜、wifi或任何其他標準互聯網接口連接。間接連接的設備可能稍微更神秘，因為可能使用諸如藍牙或物聯網卡等等來連接到網關，然后網關連接到互聯網。

　　這個概念可以進一步擴展，因為特定設備不需要直接連接到網關。相反，它可以遍歷由任意數量的設備組成的本地網絡，以便鏈接到網關。后一種情況最常見于設備的網狀網絡中。這允許連接遵循通過該網格的任意路徑，這是一個或多個設備以某種方式被損壞的非常有用的特性。通常，對構成網格的物聯網設備數量的實際限制由特定應用程序可以容忍的傳輸延遲量確定，因為即使我們忽略，消息也必須通過每個設備的額外傳輸延遲。設備或網關之間網絡沖突可能造成的延遲。

　　通過將AI與物聯網相結合，我們觀察到乘數效應，允許這些技術顯示既不能獨立展示的功能。有兩種主要方法可以實現這一點。目前，最常見的是在物聯網設備中安裝適當的傳感器，并使用它們通過互聯網提供數據流，以便在遠程AI系統上進行處理。根據要監控的內容，可能擁有來自一種傳感器類型或各種傳感器類型的單個或多個數據流。我們已經看到這種數據處理遷移到物聯網設備本身，因為設備內的處理器和內存變得更加強大。

　　與所有受監控的物聯網設備的數據流相比，我們目前認為的“大數據”似乎微不足道。將處理遷移到物聯網設備的另一個理由是，在許多情況下，數據的值非常短暫。換句話說，必須立即處理數據。一個很好的例子是當提取的數據用于過程控制循環時。如果您有連續流動反應器，為了優化所生產產品的質量，必須不斷應用反饋。任何重大延遲，在某些系統中可能只有幾秒或更短，

　　通過安裝物聯網設備來監控可能影響過程的所有反應器條件，例如溫度，壓力，流速等，AI系統可用于優化產品產量。在許多工業流程工作的規模上，即使產品產量提高一小部分，也可能帶來顯著的財務回報。

　　AI也可以在實驗室中應用于分析方面。許多利用AI功能的儀器已經上市。您可以在其控制軟件中找到包含AI的氣相色譜儀，紅外光譜儀等。這使得機器在分析收集的數據時更加“智能”。在極少數情況下，這消除了專家運行機器和分析數據的需要。

　　國內物聯網卡采購平臺物聯卡商城表示，結合物聯網和人工智能，展示了如何在不需要現場專家的情況下加速復雜數據的分析，同時處理大量實驗數據，從所有這些數據位中提取意義，以便提供多種成像方式。其補充是它還可以提供最佳實驗室設計的數據，并提供對實驗室環境的更有效控制。

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