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智能邊緣正在推動物聯(lián)網(wǎng)（IOT）的轉(zhuǎn)變

時間：2020-10-31 06:00:02 類型：瀏覽量：5745

到2025年，預(yù)計(jì)全球?qū)⒂写蠹s750億個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。

智能設(shè)備正變得越來越智能，它們可以幫助我們了解習(xí)慣，讓我們從日常生活中解脫出來。智能設(shè)備和未來科技的注入使日常生活變得更加輕松。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）正在引領(lǐng)變革，它的技術(shù)遍布各種設(shè)備，包括家庭基礎(chǔ)設(shè)施。

截至2020年，全球約有270億臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。據(jù)Statista預(yù)測，到2025年，這一數(shù)字將增長到750億。在物聯(lián)網(wǎng)的幫助下，可以遠(yuǎn)程調(diào)用門鎖、恒溫器、冰箱、電視、視頻門鈴和安全攝像頭。智能設(shè)備使老年人就地老齡化變得更加可行。智能產(chǎn)品使用起來更簡單，而且可以由其他家庭成員遠(yuǎn)程管理。農(nóng)業(yè)部門也是物聯(lián)網(wǎng)的高受益者。農(nóng)作物種植戶和牲畜養(yǎng)殖戶都使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器來監(jiān)測他們的產(chǎn)量。盡管人們預(yù)測物聯(lián)網(wǎng)的機(jī)遇將徹底改變世界，但它仍有一系列缺陷需要解決。

對支撐這些進(jìn)步的數(shù)據(jù)爆炸式增長的擔(dān)憂，正在給那些創(chuàng)造產(chǎn)品、服務(wù)和支持基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè)帶來麻煩。通常，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備依賴于基于云的平臺來處理從設(shè)備收集的數(shù)據(jù)。即使該模型有其優(yōu)勢，智能邊緣也可以將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提升到另一個水平。

智能邊緣正在推動物聯(lián)網(wǎng)（IOT）的轉(zhuǎn)變

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）限制

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）現(xiàn)象無處不在，將提供關(guān)鍵物理數(shù)據(jù)并進(jìn)一步在云中對該數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的事物進(jìn)行連接以提供見解。由于物聯(lián)網(wǎng)連接到數(shù)百萬臺設(shè)備，它將所有數(shù)據(jù)存儲在云中。在云端和云端發(fā)送數(shù)據(jù)有其缺點(diǎn)。

? 能量和帶寬-傳輸數(shù)據(jù)使用能量和帶寬。更多的數(shù)據(jù)管理導(dǎo)致在有限的資源上花費(fèi)更多的成本。

? 延遲-向云端發(fā)送數(shù)據(jù)會導(dǎo)致延遲，這會限制某些應(yīng)用程序的有效性。

? 隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)-轉(zhuǎn)換信息會帶來隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)。智能設(shè)備在家里或辦公室收集的數(shù)據(jù)會顯示大量信息；有時甚至個人內(nèi)容也會被存儲。數(shù)據(jù)安全轉(zhuǎn)移到云端的保證是線性的。如果黑客得手，情況可能會惡化。

物聯(lián)網(wǎng)智能優(yōu)勢

智能邊緣是將數(shù)據(jù)分析和聚合在網(wǎng)絡(luò)中捕獲數(shù)據(jù)的位置附近的過程。智能邊緣崛起背后的主要驅(qū)動力是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的需求。隨著收集數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換到云端進(jìn)行處理的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量增加，應(yīng)對某些挑戰(zhàn)的需求變得越來越迫切。

通過使用智能邊緣，設(shè)備可以對緊密連接的設(shè)備執(zhí)行決策分析，而不是將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端。這減少了上述延遲、能耗和帶寬使用，同時允許用戶將私有數(shù)據(jù)保留在自己的基礎(chǔ)設(shè)施范圍內(nèi)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是加速決策過程的關(guān)鍵技術(shù)。邊緣設(shè)備使用預(yù)先訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)本地傳感器收集的新數(shù)據(jù)做出決策。

未來

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的未來預(yù)計(jì)將利用更多具有智能邊緣功能的設(shè)備。人工智能加速的未來可能包括神經(jīng)形態(tài)或內(nèi)存計(jì)算、尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)甚至量子人工智能。這也將減輕機(jī)器學(xué)習(xí)算法在邊緣實(shí)際訓(xùn)練的能力。

（來源：千家網(wǎng)）

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(文章來源：騰訊家居侵刪)

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