算法组织是一个围绕智能算法构建的组织。定义公司流程的算法，提供客户服务，在必要时采取行动，并定义世界运行的方式。由于机器学习和深度学习，这些算法将能够理解用户和设备行为，向用户和设备学习，并相应地执行正确的操作。算法将优化你的供应链，他们将驱动你的汽车，他们将监控你的机器人，他们将决定正确的营销信息，他们甚至会成为你的老板。

这个算法组织有可能改变社会，最近的发展让我们更接近人工智能的圣杯:人工智能(AGI)，这意味着人工智能和人类一样聪明。由于深度学习，人工智能正在成为可能。然而，深度学习需要大量的数据，这正是物联网所能提供的。

物联网和Brontobytes

目前，联网设备约有100亿台，2020年达到200亿，2022年达到290亿- 420亿，2025年达到750亿。到2030年，我们将有超过100万亿个连接的传感器，到2035年，预测是我们将每18秒与一个连接的设备进行交互，即每天4800次。不管这些数字是否正确，事实是，未来几年联网设备的数量将呈指数增长。这样一来，我们每年将创造的数据量就会爆炸，这很容易将我们推入到brontobyte时代。

所有这些数据将被输入到越来越复杂的算法中，这些算法将利用它来改进其内部能力，以管理这些数以万亿计的交互、发现模式、发现异常和发现意义。所以，不仅数据可以帮助我们开发更高级的算法，而且如果我们想让物联网工作，我们还需要算法，因为没有这个智能，物联网就不会很智能。

联网设备并不意味着智能设备

没有上下文感知的连接设备网络将不会为最终用户提供许多好处，无论该终端用户是个人、组织还是事物。一个连接的设备需要能够理解它的环境，因为它为它的用户提供真正的价值。

让我们以自动驾驶汽车为例;自动驾驶的自动驾驶汽车可以很有用，它可以代替人，如果它能很好地探测环境，它就能安全的完成任务。然而，当一辆自动驾驶汽车能够与环境互动并从中获得意义时，它就变得更安全了;如果它知道前面的汽车是刹车，它可以采取先发制人的行动，或者如果它知道交通灯到达时是红色的，它可以采取相应的行动。当然，它可以通过传感器“看到”这些信息，但如果它与周围的其他车辆相连，它就可以与它们进行通信，它们可以共同为道路上的所有用户定义最好的行动，而不是仅仅为自己。

适用于自动驾驶汽车的，也适用于大多数连接的设备。如果它了解它的环境，如果它是上下文感知的，并且能够智能地与其他相关设备进行通信，它可以根据上下文中的所有不同的变量做出更好的决策，这就是人工智能的由来。

打开智能物联网

物联网的力量在于可以从这些连接设备所创建的数据中获得的洞见。只有当机器学习足够强大，才能找到相关的模式、异常或相关性时，我们才能从物联网中获益。当这种情况发生时，我们将创建智能物联网，并缓慢地出现智能物联网的例子，向我们展示用例和好处:

预测维护:基于连接设备的使用，预测和规范分析可以在实际发生之前检测到可能的设备故障。这将确保断开的连接设备不会损坏网络并对其他连接设备产生负面影响;

提高操作效率:通过机器学习算法发现的深层洞见，可以根据上下文的需求，精确地预测连接设备的最佳使用方式。通过这样做，谷歌成功地将其数据中心的能源账单削减了40%。

新的收入流:在大量的物联网数据中发现的模式和洞察可以被拥有连接设备的组织所利用。这些见解可以卖给其他可以从中受益的组织。例如，罗尔斯•罗伊斯公司利用人工智能来检测燃料如何被保存，并将这些见解卖给航空公司。

更好的预测(健康)风险:可穿戴设备的洞见可以用来检测各种健康问题，这些问题可能暗示可能危及生命的情况，否则就不会被发现。例如，富士通利用人工智能检测员工佩戴的可穿戴设备的压力水平。

这只是智能物联网的四个例子，但在未来几年将会有更多的例子出现。

最后

物联网被认为是一个价值19万亿美元的机会，但如果物联网能够成为智能物联网，这个价值将会被解锁。只有当连接的设备应用人工智能来理解它们的上下文并在此上下文中决定它们的决定时，我们才能解锁物联网的价值。在那之前，我们只剩下连接的设备，这些设备可能会给我们提供一些见解和有用的东西，但不会显著改善我们的生活或工作。