我们身边的物联网世界 下篇

物联网--边缘智能

人工智能和机器学习已经成为物联网的主要计算技术。人工智能使用模拟自然属性的自然计算方法来解决复杂问题。机器学习是一种使机器能够通过数据分析识别、预测和建议的技术。物联网的云计算可以实现这些算法和技术。

随着物联网设备数量的增加，传感器向云发送的原始数据量显著增加，对云连接数据带宽和云计算能力的需求大幅增加。当一些分析过程移动到传感器节点或边缘端点时，AI可用于有效地分析和处理传感器数据。边缘计算可以保护数据，减少网络带宽和云计算需求。边缘计算意味着节点的智能捕获和处理，因此选择该设备非常重要。智能节点负责分析数据、执行传感器算法、计算和识别环境、将数据上传到云并提供后续处理。

物联网解决方案开发

如前所述，典型的物联网架构由设备、交换机、云服务和物联网应用程序组成。

强大的物联网解决方案不仅包括创新设备，还包括与源硬件和软件参考设计、垂直应用解决方案和云服务提供商的合作。成功的物联网解决方案需要平台所有利益相关者的共同开发。

例如，STM32半导体公司的STM32ODE开放式开发平台提供可堆叠硬件和模块化软件平台，包括超过131个软件包、三个云SDK工具和多个第三方PCB。物联网用例的数量和类型很多，初创企业在物联网发展中的作用不容低估。开源平台和强大的生态系统有助于降低解决方案开发、原型制作和商业化的难度。

随着节能智能传感器、创新连接技术和令人惊叹的用例的出现，物联网正在变得流行。未来，每个人都会有几个便携式设备，市场很大，机会很多。物联网设备的增加既是机遇也是挑战。成功的物联网解决方案需要合作伙伴同时部署创新的传感器和连接技术。