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无人驾驶的自动驾驶系统可以检测挽救生命的情况（比如洪水），重新规划交通路线、发出警报，避免事故。
医疗设备可以自动为病人心脏除颤，向最近的医院发送急救信号。
自动化农业联合收割机可以避免撞上走散的动物或牛群，及时提醒农民。
信用卡欺诈检测。
来自视频服务的点播推荐。
苹果的Siri技术和亚马逊的Echo生态系统做出超快速的决策，决策在端点上体现出来。
这样的例子还有很多。从上述例子中可以看到，AI不仅要求速度快，还需要大量数据，而AI系统将以编程方式处理海量数据，从而做出实时决策。AI竭力实现程序化推理和自我纠正，最终实现学习。企业环境下，具有无限的潜在优势和好处。
其中，AI能够：
帮助减少整个企业组织的人为错误
管理大量数据
发送员工的工作流程
支持公司企业的数字化转型
大大有助于提供无缝的客户体验
AI技术日益通过第三方软件和现有软件工具中的功能被引入进来。AI和物联网设计成为了企业的蓝图。
混合多云带来颠覆
要是缺少一种支撑性的平台和架构，物联网和AI根本不可能融合。这时候，混合多云有了用武之地。所有公司（甚至是从事同一行业的公司）展现了独特的技术基因，这种技术基因是为各自的业务要求和发展情况打造的。混合多云是一种颠覆性的技术发展和商业机会。想了解这个颠覆力量，就要了解混合模式、物联网和AI之间的关系。
混合云平台为物联网-AI环境带来了诸多最关键的优势，其中包括：
各种形式的存储：混合云为AI和物联网的构件度身打造，可能有众多不同的存储层，比如实时、归档、冗余和分布式等存储层。没有哪一个云能做到这点。存储的数据可以由AI引擎快速、程序化地访问，并通过机器学习逐渐加以丰富。比如说，你可能使用AWS S3存储来进行归档，使用异地SAN存储来满足高性能要求。
通过为AI关联各个数据源，迅速处理信息，迅速丰富数据：数据在裸机上处理起来速度最快（因为障碍最少），并在这个核心与服务器的原始处理能力之间跳转。裸机服务器集群仍是AI处理的最佳构件。
为应用程序提供定制的安全性：确保应用程序安全是企业的一项重要使命，在集中式场景下尤为如此。归根结蒂，最近新闻媒体上的安全泄密事件与用户未妥善使用AWS系统有关，因而暴露了秘密信息。从根源来分析诸如此类的安全事件，许多程序缺口（procedural gap）归结为知识缺口（knowledge gap）、培训和技术。核心混合数据处理可以实现公共云环境中根本没有使用的企业控制、报告和审计等要素。
混合云无极限
我们生活在这样一个时代：在某个地方，云似乎以某种方式处理每次互动、交易和沟通。世界上几乎每个应用都使用云作为其整合架构。明天的信息系统将变得更专注于在种类越来越广泛的设备上提供实时体验。按照旧规则，比如摩尔定律、宽带增长规律以及定义计算机服务行业的其他线性趋势，创新只能随着时间的推移才能实现。由于混合云技术，不再是这样了。
物联网、AI和混合云是同一个三角形的三条边，是同一条凳子的三条腿，是IT界的三位一体。这三股力量将共同提升数据的地位，成为现代应用创新的核心。对当前应用为王的这个世界而言，未来无极限。混合云不仅仅是一种平台。它是由战略打造的，是一种领先的技术解决方案，是一种神奇的架构，最重要的是还有望构建未来。
