“物聯網”、“大數據”和“機器人”等,其實這些趨勢是相互聯系在一起的，擰成一個大趨勢， 在這個鏈條里，每一環都會對下一環產生影響，如此產生積極的循環。 各種連接的設備里的傳感器會產生大量數據，海量數據使得機器學習成為可能，機器學習的結果就是AI，而AI又指導機器人去更精確地執行任務，機器人的行動又會觸發傳感器。這整個就是一個完整的循環。

1.傳感器產生數據

到2014年，連接到互聯網的設備超過了世界人口的總和。 Cisco預測，到2020年，將有500億個相互連接的設備。而這些設備中大多都會安傳感器。設備中的傳感器會產生前所未有的海量數據。

2.數據支撐機器學習

在2020年，預計有35ZB的數據產生，也就是2009年數據量的44倍。到時候，不管是結構化的、或更可能是沒有結構化的數據都可以通過機器來處理，從而獲得大量洞見。

3.機器學習改善AI

機器學習依靠數據處理和模式識別，從而讓計算機不需要編程就能去學習。現在的海量數據和計算能力都在驅使機器學習的突破。

機器學習的十足威力，看看Google就知道了。Google就是利用機器學習，把法國每一個企業的位置、每一個住房、每一條街都繪制在地圖上了。整個過程只需1個小時。

4.人工智能指導機器人行動

隨著計算機已經在象棋和路標方面做得比人類好了，我們就有理由對未來有更多期待。隨著更多的傳感器采集到的數據越來越多，這能優化更多的機器學習算法，從而我們可以合乎邏輯地推斷，與機器人結合的計算機執行任務的能力會呈指數級增長。

5.機器人采取行動

不僅數以百計的公司在制作可以完成各種工作的機器人，機器人本身也會變得越來越智能， 而且借助AI的進步，還能完成很多我們夢寐以求的任務。

6.行動觸發傳感器

機器采取行動觸發傳感器來收集數據，從而整個循環就完整了。這就是整個人工智能生態的技術鏈。

人工智能技術優化傳感器系統

人工智能技術能夠對傳感器系統有所幫助，它們是：基于知識的系統、模糊邏輯、自動知識收集、神經網絡、遺傳算法、基于案例推理和環境智能。這些技術在傳感器系統中的應用越來越廣泛，不僅因為它們確實有效，還因為今天的計算機應用越來越普及。

這些人工智能技術具有最低的計算復雜度，可以應用于小型傳感器系統、單一傳感器或者采用低容量微型控制器陣列的系統。正確應用人工智能技術將會創造更多富有競爭力的傳感器系統和應用。

人工智能領域的其他技術進步也將會給傳感器系統帶來沖擊，包括數據挖掘技術、多主體系統和分布式自組織系統。環境傳感技術能夠將很多微型電子處理器和傳感器集成到日常物品中，使其具有智能。它們可以創造智能環境，與其他智能設備通訊，并與人類實現交互。給出的建議能夠幫助用戶更加直觀地完成任務，但是這種集成技術的后果將會很難預測。使用環境智能和多種人工智能技術的組合能夠將這種技術發揮到極致。

創建更智能的傳感器系統

可以采用人工智能對傳感器系統進行優化。人工智能作為計算機科學的一個分支出現于20世紀50年代，它繁衍出了很多功能強大的工具，在傳感器系統中具有巨大作用，能夠自動解決那些原本需要人類智能才能夠解決的問題。

雖然人工智能進入工業領域的進程較為緩慢，但是它必將帶來靈活性、可重新配置能力和可靠性方面的進步。全新的系統設備在越來越多的任務中表現出超過人類的性能。隨著它們與人類越來越緊密，我們將人類大腦與計算機能力結合起來，實現商討、分析、推論、通訊和發明。 

人工智能結合了多種先進技術，賦予了機器學習、采納、決策的能力，給予他們全新的功能。這一成就依賴于神經網絡、專家系統、自組織系統、模糊邏輯和遺傳算法等技術，人工智能技術將其應用領域擴展到了很多其他領域，其中一些領域需要對傳感器信息進行解析和處理，例如裝配、生物傳感器、建筑建模、計算機視覺、切割工具診斷、環境工程、力值傳感、健康監控、人機交互、網絡應用、激光銑削、維護和檢查、動力輔助、機器人、傳感器網絡和遙控作業等等。