智能邊緣正在推動物聯(lián)網（IOT）的轉變

時間：2020-10-31 06:00:02 類型：瀏覽量：6001

到2025年，預計全球將有大約750億個物聯(lián)網設備。

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

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

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

智能邊緣正在推動物聯(lián)網（IOT）的轉變

物聯(lián)網（IoT）限制

物聯(lián)網（IoT）現(xiàn)象無處不在，將提供關鍵物理數(shù)據(jù)并進一步在云中對該數(shù)據(jù)進行處理的事物進行連接以提供見解。由于物聯(lián)網連接到數(shù)百萬臺設備，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。

? 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)管理導致在有限的資源上花費更多的成本。

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

? 隱私和安全風險-轉換信息會帶來隱私和安全風險。智能設備在家里或辦公室收集的數(shù)據(jù)會顯示大量信息；有時甚至個人內容也會被存儲。數(shù)據(jù)安全轉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)網智能優(yōu)勢

智能邊緣是將數(shù)據(jù)分析和聚合在網絡中捕獲數(shù)據(jù)的位置附近的過程。智能邊緣崛起背后的主要驅動力是物聯(lián)網技術的需求。隨著收集數(shù)據(jù)并將其轉換到云端進行處理的物聯(lián)網設備數(shù)量增加，應對某些挑戰(zhàn)的需求變得越來越迫切。

通過使用智能邊緣，設備可以對緊密連接的設備執(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)保留在自己的基礎設施范圍內。

機器學習是加速決策過程的關鍵技術。邊緣設備使用預先訓練的機器學習模型，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（IoT）的未來預計將利用更多具有智能邊緣功能的設備。人工智能加速的未來可能包括神經形態(tài)或內存計算、尖峰神經網絡甚至量子人工智能。這也將減輕機器學習算法在邊緣實際訓練的能力。

（來源：千家網）

上一篇： 2023年，全球15％的家庭將安裝智能家居設備下一篇：海爾智家三季度歸母凈利同比增長38%

(文章來源：騰訊家居侵刪)

版權與免責聲明：

凡注明稿件來源的內容均為轉載稿或由企業(yè)用戶注冊發(fā)布，本網轉載出于傳遞更多信息的目的，如轉載稿涉及版權問題，請作者聯(lián)系我們。