对物联网最常见的误解之一是它只是关于连网设备。实际上，“物联网”一词适用于任何可以连接到互联网的东西或事物，包括人和生态系统等。
在制造业，这并不完全是件新鲜事。十多年来，机器学习（ML）技术一直在削减成本并改善测试和测量操作的结果，希望利用过程数据来收集可操作的见解是工业4.0的基础原则。
人工智能是计算机科学的一个广泛领域，专注于创建能够模拟人类智能的机器。人工智能涵盖了广泛的技术、算法和方法，使机器能够执行任务，例如解决问题、决策和自然语言处理。
深度学习在机器学习的复杂性方面取得了飞跃。如果结果有错误或不理想，机器学习可能需要在输出层进行人工干预；而深度学习则不同，其可以在没有人工干预的情况下不断学习并提高准确性。多层深度学习模型可以达到惊人的准确性和性能水平。
数据中心是现代信息化社会的基石，但同时也是能耗大户。据有关调查数据显示，数据中心的能耗占据了整个IT行业的80%以上，因此如何有效地降低数据中心的能耗成为了行业内亟待解决的问题。而AI算法的应用则为这一问题提供了新的解决方案。
数据中心是数字时代的支柱，拥有存储和处理大量数据的关键基础设施。在这个数据驱动的世界中，拥有正确的数据至关重要，所有企业都在寻找更好的方法来做出明智的决策，从而提高生产力和能源效率。这就是人工智能和机器学习在数据中心的潜力。
