人工智能热潮已对多个高科技行业产生了变革性影响，而它与物联网(IoT)设备的融合，更有望从根本上改变我们在远程办公环境中与同事协作的方式。
作为人工智能的一个子集，机器学习(ML)是物联网技术的天然伙伴;这是因为机器学习能够顺畅地处理海量非结构化数据集，并将各类数据读数转化为可付诸行动的洞察。
机器学习与物联网通过构建智能办公环境、自动调节员工周围的办公条件，以及利用关键硬件支持智能通信，从而有效提升协作效率。
这两项新兴技术的融合前景广阔：预计“物联网领域的生成式人工智能”市场规模将从2025年的20.3亿美元增长至2026年的26.1亿美元，并有望在2030年达到69.9亿美元，复合年增长率(CAGR)高达28%。
远程办公人员
尽管疫情过后，一些雇主采取措施试图让员工重返办公室，但美国仍有 35% 的员工在进行远程办公;这清楚地表明，“在家办公”(WFH)的时代已然确立，并将以某种形式持续存在。这意味着技术必须发挥作用，弥合在数字环境中协作的团队之间的鸿沟。
研究显示，53% 的远程办公人员感到与同事的联系减弱，员工敬业度评分下降，同时离职率却有所上升。这表明，我们需要采取更多措施，确保远程办公人员能够在团队内部顺畅协作。
机器学习(ML)与物联网(IoT)的结合，有助于弥补分散在各地的团队成员之间因物理距离造成的隔阂。此外，一系列新兴的应用场景也证明了这项技术如何帮助重现那种在远程办公时代逐渐丧失的传统办公室体验。
智能工作场所的兴起
在家办公往往伴随着办公室环境中不存在的低效问题，但机器学习与物联网的结合有助于营造一种更理想的工作环境——既保留了远程办公的灵活性优势，又能提供类似传统工作场所的体验。
远程办公环境带来的最大缺失之一是同事间缺乏面对面交流;这不仅增加了任务委派的难度，也让人难以像在办公室那样与团队建立紧密的联系。
在一项关于疫情期间远程办公挑战与机遇的 2021 年研究中，来自各行各业的受访者中有 43% 表示，“缺乏面对面交流或缺乏眼神接触”是他们面临的最大挑战。
然而，智能物联网技术似乎正在虚拟环境中重现那些与同事之间极具价值的互动体验。
智能摄像头借助计算机视觉和机器学习技术，能够追踪房间内正在发言的人员，并自动调整拍摄角度与取景构图，从而确保远程参与者在进行在线协作时能获得自然的视觉体验。
思科(Cisco)的协作设备便是这项技术应用的一个实例;借助智能语音和面部识别功能，这些设备能够营造出影院级的会议体验。
这一创新确保了所有参会者都能以前所未有的专注度关注发言人，同时也让远程参会者始终能获得更强的参与感。
得益于 RoomOS 系统的支持，作为远程办公人员，您可以自然地参与工作会议，既能看到发言者，又能捕捉到现场其他人的反应，从而获得更具沉浸感和互动性的体验。
智能远程办公环境还能自动调整至最有利于您提高工作效率的状态：例如，空调系统可根据您的个人偏好进行调节;当传感器检测到墨量不足时，打印机能利用机器学习(ML)技术自动订购新的墨盒。
拥抱边缘计算优势
机器学习(ML)与物联网(IoT)带来的重大创新之一便是边缘网络(edge networks)的兴起，其应用场景有望彻底变革远程协作模式。
边缘计算的核心在于靠近数据源头(而非集中式云服务器)进行数据处理。
这意味着，您不仅能显著降低带宽占用和能耗，还能通过实时数据处理与决策，提升物联网设备的运行效率与响应速度。
长期以来，利用物联网硬件在异地构建办公室级协作环境时，延迟问题一直是一大挑战;而边缘计算有望解决这一难题——它能将输入延迟缩短至 1 到 10 毫秒，相比之下，传统集中式数据中心的延迟通常在 50 到 200 毫秒之间。
这不仅减少了与同事实时协作时的阻碍，还提升了使用数字白板共享信息或利用语音助手管理任务时的响应速度。
此外，它还支持您无缝整合各类协作工具，例如日历共享、文件与数据共享平台、多种沟通渠道、视频会议系统以及云存储服务。
机器学习与物联网的未来
机器学习(ML)和物联网(IoT)技术是支撑远程办公未来的两大关键创新。
这些技术的作用在于消除各种干扰和繁琐的人工操作——这些因素往往会阻碍团队成员之间有意义的互动，进而影响生产力，并导致组织面临广泛的运营短板。
将机器学习与物联网相结合，能够带来沉浸式的会议体验，从而彻底改变我们与同事及全球客户的沟通方式;同时，相关硬件还能自动协助我们构建理想的工作环境，避免那些在办公室之外常会抑制生产力的低效问题。
得益于边缘计算带来的低延迟体验，面对面的互动可以被实时协作所取代;这种协作不仅建立在有意义的互动之上，更依托于数据驱动的洞察——员工能够无缝调用这些洞察，从而实现前所未有的清晰沟通。
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