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　　2.1 IBM的应用
　　早在2011年，IBM的沃森在美国《危险地带》的智力抢答游戏中，就以自身的优势战胜了人们选手。2012年期间，IBM沃森逐渐应用在欧美的商业化项目中，并明确了IBM在政府公共事业、医疗事业、呼叫中心、金融行业等领域发展方向。基于IBM沃森的成功，在2015年IBM技术转向云平台以及认知计算，并且放弃咨询业务。对此，建立了沃森IOT总部，进而实现人工智能技术与物联网相互结合的目标。
　　科学、有效的使用自然语言、人工智能的处理技术，充分理解、掌握现实世界中的不同语言信息，保障IBM沃森能够全面的满足用户的需求。为了能够实现IBM沃森的这一目标，IBM在云平台中加入数据，充分发挥认知计算的作用，促进物联网技术的发展，从而识别不同语义所表达的内容，实现上下文语义的交互。在这一过程中，认知计算的基础是实时、高效的处理数据与技术，與路网、交通、天气以及地图等信息相互融合，利用人机对话、知识学习、认知建模等不同的方式，为交通运输、保险以及汽车等行业的实际需求提供“车联网”服务。例如：使用智能手机或者车载监测设备，采集汽车的驾驶数据、行车状况以及车辆出行等数据。如果能够将路况、天气等数据科学的融合在一起，以地图中的图像为基础，及时向用户发送驾驶风险预警，并提出具体有效的解决检疫，进而为保险公司、车主提供有价值的参考。
　　2.2 Google的应用
　　自建立Google公司开始，其工作、研究核心就是人工智能，到现在为止，Google在研究人工智能方面，其研究结果是最充分的。作为一家搜索引擎公司，其本质就是将理解自然界的语言、语义作为技术研究与发展的核心，以此为基础对庞大的数据、信息进行实时分析与处理，并为用户提供智能化、相关性的服务。目前，人类对大数据、云计算的使用便得以于Goole的研究与改善。Google公司收购DeepMind以后，更加提倡“深度学习”，加大对物联网与人工智能的研究力度，使物联网逐渐具备人类的“思维能力”。2012年，Google公司内部研究了近100个人工智能项目，直至2015年的第三季度，其研究成果已经超过2700个，这样的方式极大的促进了物联网技术的发展，在人机交互方面的研究更是领先于世界水平[3]。
　　对于Google公司来说，另一个重要的智能物联网研究就是开发了Brillo的操作系统，该系统能够在64MB或者在32MB内存的物联网设备中运行。在未来一段时内，Google技术将以自身的搜索引擎为基础，不断积累研发技术以及人工智能技术，提高物联网的智能水平以及识别不同语义的能力，进而满足用户的不同需求。
　　2.3 百度的应用
　　在物联网智能化的领域中，百度自然希望像Google一样能够依靠人工智能技术、数据处理技术充分理解物联网中的语义、内容。例如：在“车联网”领域中，百度汽车已经能够监测汽车行驶的路况。在物联网领域中，百度的开放重点就是百度云，融入大数据分析、设备安全管理、实施数据处理、海量数据储存以及多协议高速接入等功能，进而更好的为用户服务。在百度云的整个运行体系中，百度分析引擎就是整个系统的核心，进行形成了上传信息、分析数据、应用支持的架构。2013年百度研制了语音识别平台，支持19种语义的解析，其中包括地图、音乐以及视频等，同時该重视对Deep Learning的研究。直至2015年，百度推出了机器人助理——度秘，而度秘的实质就是将服务功能、交付功能、智能交互、自然语言理解等功能项结合，以此实现物联网与人工智能的相互结合。采用虚拟助理模式，百度为用户与机器人之间的建立了紧密的联系。
　　3 结束语
　　综上所述，物联网与人工智能的相互结合是时代进步的趋势，更是人类发展的需求，因此物联网行业中需要重视对人工智能技术的研究。以此为基础，物联网技术能够更多的将人类“思维”融入系统中，并将其广泛的应用在各个领域，更好的满足了用户的不同需求。所以，可以加大对物联网与人工智能结合的研究，最大限度提高物联网的智能水平。
　　参考文献：
　　[1]贾润亮.面向物联网应用的人工智能相关技术研究[J].电脑知识与技术，2016（30）：194-195.
　　[2]刘春杰.AbleCloud将建物联网人工智能平台[J].计算机与网络，
　　2016（11）：14.
　　[3]杨清清.联想押注人工智能及物联网拟4年投资12亿美元[N].21
　　世纪经济报道，2017-04-19（017）.
　　[4]刘海妹.物联网信息感知与交互技术探究[J].科技创新与应用，2015（27）：79.