物联网设备有哪些

物联网设备是非标准计算设备，可无线连接到网络并具有传输数据的能力。物联网涉及将互联网连接范围从台式机，笔记本电脑，智能手机和平板电脑之类的标准设备扩展到任何范围的传统“哑”或未启用互联网的物理设备和日常物品。这些设备嵌入了技术，可以通过Internet进行通信和交互。它们也可以被 远程监视和控制。

连接的设备是生态系统的一部分，在该生态系统中，每个设备都与环境中的其他相关设备通信以自动执行家庭和行业任务。他们可以将可用的传感器数据传达 给用户，企业和其他预期的各方。这些设备可以分为三大类：消费类，企业类和工业类。

消费者连接的设备包括智能电视，智能扬声器，玩具，可穿戴设备和智能电器。例如，在 智能家居中，设备旨在感应和响应人的存在。当一个人回到家中时，他们的汽车与车库连通以打开门。进入室内后，温度调节器已经被调整到其首选温度，并且照明设置为较低的强度和颜色，因为他们的智能手表数据表明这是一个充满压力的日子。其他智能家居设备包括根据天气预报调整洒水量的洒水装置和了解最经常清洁房屋区域的机器人真空吸尘器。

企业物联网设备是旨在供企业使用的边缘设备。有各种各样的企业物联网设备可用。这些设备的功能各不相同，但往往倾向于维护设施或提高运营效率。一些选项包括智能锁，智能恒温器，智能照明和智能安全性。这些技术的消费者版本也存在。

在企业中，智能设备可以帮助举行会议。位于会议室中的智能传感器可以帮助员工确定和安排会议可用的房间，确保可以使用合适的房间类型，大小和功能。当与会人员进入会议室时，温度将根据占用情况进行调整，随着屏幕上适当的PowerPoint加载，灯光将变暗，并且演讲者开始演示。

消费者，企业和工业物联网设备的示例包括装配在会议室和装配线机器上的智能电视和智能传感器。

工业物联网设备旨在用于工厂或其他工业环境。大多数工业物联网设备是用于监视装配线或其他制造过程的传感器。来自各种类型传感器的数据将传输到监视应用程序，以确保关键流程处于最佳运行状态。这些相同的传感器还可以通过预测何时需要更换零件来防止意外停机。

如果发生问题，系统可能能够将通知发送给服务技术人员，以告知他们出了什么问题以及解决问题所需的部件。这样可以避免技术人员到现场诊断问题，然后再去仓库获取解决问题所需的零件。

物联网设备如何工作？

物联网设备在功能方面有所不同，但是物联网设备在工作方式上有一些相似之处。首先，物联网设备是旨在以某种方式与现实世界进行交互的物理对象。该设备可能是装配线上的传感器或智能监控摄像头。无论哪种情况，设备都可以感知物理世界中正在发生的事情。

该设备本身包括集成的CPU，网络适配器和固件，通常在开放源代码平台上构建。在大多数情况下，物联网设备连接到动态主机配置协议服务器，并获取该设备可用于在网络上运行的IP地址。某些物联网设备可通过公共互联网直接访问，但大多数设计为仅在专用网络上运行。

尽管不是绝对要求，但许多物联网设备是通过软件应用程序配置和管理的。但是，某些设备具有集成的Web服务器，因此不需要外部应用程序。

物联网设备配置并开始运行后，其大部分流量就出站了。例如，安全摄像头可传输视频数据。同样，工业传感器流式传输传感器数据。但是，某些物联网设备（例如智能灯）确实接受输入。

边缘保护对象是指网络边缘上的一些关键设备、系统或应用程序，它们是网络安全的重要组成部分。这些设备、系统或应用程序通常是暴露在公共网络中的，容易受到各种网络攻击的威胁，因此需要进行特殊的安全保护措施，以确保网络的安全性和可靠性。
边缘保护对象通常包括防火墙、入侵检测系统、虚拟专用网络等，它们可以起到限制网络攻击的范围、检测网络攻击的行为和保护网络通信的加密等作用。在现代网络中，由于网络攻击的种类和数量越来越多，边缘保护对象的作用越来越重要，其安全性和可靠性也成为网络安全的重要保障。
总之，边缘保护对象是指网络边缘上的关键设备、系统或应用程序，它们需要进行特殊的安全保护措施，以确保网络的安全性和可靠性。在网络安全中，边缘保护对象是非常重要的组成部分，需要得到足够的重视和关注。

物联网设备有：

1、物联网技术在人们生活中的应用也十分宽广，目前市场上主流的智能硬件产品主要有：智能家居、智能穿戴设备等智能设备。

2、智能穿戴：智能老人穿戴，智能宠物穿戴，智能成人手表，智能儿童手表。

3、智能家居：智能空气净化器平台，扫地机器人，智能排插，智能厨卫。

扩展资料：

物联网用途

物联网设备用于消费者、商业、工业和基础设施等领域。物联网设备的主要部分是为消费者使用而设计的，例如，车辆使用物联网技术向制造商报告其运行状况，并为我们提供一些现代化便利服务，例如远程启动、锁定和预热汽车。根据目前的物联网趋势，智能家居功能，如GoogleHome和AmazonEcho，是物联网市场增长的另一个主要部分。

在商业应用方面，物联网主要用于医疗保健领域。物联网设备用于远程健康监测和紧急通知，这在老年护理中尤其有用。

边缘计算行业主要上市公司：目前国内边缘计算行业的上市公司主要有阿里巴巴(BABA),中国移动(00941HK),腾讯(TCTZF),中国电信(00728HK),百度(BIDU),中国联通(600050),华为(HUAW),中国广电(SH600831)等。

本文核心数据：国内数据规模、边缘计算市场规模、国内移动互联网流量规模、新型信息技术场景、边缘数据中心发展瓶颈

1、国内数据量呈指数级增长

数据量及计算量呈指数爆发，带动边缘数据中心规模不断扩张。预计2030年中国数据原生产业规模将占整个经济总量的15%，数据的总体规模超过4YB，占全球数据总量的30%。依靠企业传统数据存储及处理设备已完全不足以支撑日益庞大的数据生产、价值挖掘需求，而且企业对数据处理的时效性、安全性要求也越来越高，构建边缘数据中心成为数据爆发的必然要求。

2、边缘计算业务爆发式增长

边缘计算业务的爆发式增长，直接推动了作为边缘云服务物理基础设施的IDC需求持续增加。2018年我国边缘计算市场规模达77
亿元，同比增长552%，前瞻初步预计2021年市场规模达296亿元，同比上年增长644%。由于边缘计算服务按需共享的软硬件资源和信息主要存储在边缘数据中心，边缘计算市场规模增加势必提升边缘数据中心需求。

3、移动终端设备和网络流量持续激增

移动终端设备和互联网流量持续高速增长及产业互联网应用逐渐深入落地，推动边缘数据中心流量保持高速增长。消费互联网方面，随着短视频、直播、游戏等应用的爆发，移动互联网流量呈现指数级增长。2019年移动互联网流量接入达1220亿GB，同比增长716%，移动互联网DOU达78
GB/月/户，为2018年的169倍。

产业互联网方面，越来越多企业将数据存储由本地设备迁至边缘云服务器，海量数据在边缘复制、存储、传输及分析应用，企业上云及大数据推动企业数据流量呈爆发式增长。并且随着5G全面铺开商用，数据流量将持续爆发，加快驱动边缘数据中心的发展。

4、新兴信息技术场景迅速涌现

边缘数据中心是为支撑更低延迟的5G新业务开展而生。由于5G所支持的终端密度非常大，其带来的数据量也会非常惊人。通过边缘数据中心，把云数据中心的IT资源迁移到靠近用户侧，将更加靠近此类数据，方便数据的处理。

同时5G、车联网、CDN、AR/VR等新兴技术的逐步落地，加速了新兴技术在各传统领域中的推广应用，促使新业务形态产生，有效地推动了边缘数据中心的产业发展。例如，在交通领域中与5G、物联网技术融合发展，促进智能驾驶汽车业务规模化发展;在医疗领域中与5G、AR/VR技术融合发展，促使远程医疗(包括远程手术、远程监护等)业务规模化发展。

边缘数据中心产业蓬勃发展的同时也存在部分问题。边缘数据中心规模虽小，但数量多，总量巨大而且物理位置极其分散，这势必将对我国数据中心行业造成巨大影响。我国基础运营商、IDC服务商、设备厂商等纷纷开始布局，但在其技术研究及推广应用过程中面临诸多问题。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国5G产业发展前景预测与产业链投资机会分析报告》。

HS-6451/G物联网网关集云计算、大数据、边缘计算、5G、物联网通讯等现代技术与绿色环保技术相融合，打造出高效统一、精准管理的物联网网关

物联网网关作为连接传感设备与监控平台的中间载体，实时采集园区内电、水、气、环境等数据信息，并通过4G、5G等通信技术将数据传至监控平台

监控平台接收到数据后，可对园区的能耗数据进行能耗动态的计算、分析与处理，下达命令，并以图表、图形、声音等形式通知监管人员，不仅达到能耗监测、自动预警的目的，而且可提升园区的资源整合能力，进而提升整个产业的经济效益

智慧路灯杆系统:以园区能耗指标、环保节能服务、园区智慧化管理等多维度为设计思路，将网关与灯杆上所搭载的太阳能供电、充电桩、智慧照明等传感设备构建连接

依托5G、大数据、云计算等技术实现数据采集、远程监管与多协议转换，以此增加智慧园区在照明、充电、供电等能耗方面的灵活性与自主性，降低园区运营成本，提高园区用能效率，促进绿色低碳发展、推动 社会 整体能效提升

用电监控:园区作为产业集群的重要载体，对用电的需求很大，例如照明、空调等就是能源浪费的“重灾区”

监控系统可实时监测线路电流、电压、温度等数据。当用电数据超出园区用电的最高值，亦或是发生用电的异常情况，网关可进行联动分析，智能报警，综合管控园区提供电力能源，助力园区节能降耗，提升电力能源的可持续发展

若是发生用电不当，导致发生火灾等紧急事件，网关可迅速上传报警信号至监控平台，平台立即开启应急预案，迅速开展应急调度指挥与救援处理工作，实现多部门联动与协同高效处理。此方案可全面覆盖园区楼宇、地下停车场、园区道路等细分场景。

2019年全球ICT产业关键字，聚焦「智慧、速度与创新」。创新技术如人工智慧、延展实境（XR）、区块链、数位分身（DigitalTwin）持续出笼，尤其人工智慧加速晶片及量子电脑的发展，伴随5G商转，势必带动产业跳跃式前进。既然聚焦「虚实整合、运算科技、人机互动」三大主轴，2019年COMPUTEX，全球IP矽智财授权领导厂Arm受邀出席《COMPUTEX论坛》、《InnoVEX论坛》主题演讲。Arm在COMPUTEX揭示全面运算(TotalCompute)主张，为5G时代提供更符合更多使用情境(usecase)的整体运算方案，并展现强大生态系能量。

Arm在COMPUTEX2019有哪些亮点展示？瘾科技带你浏览四大解决方案 亮点一：物联网平台

回应Arm的目标在2035年打造达一兆台连网装置，为了让连网装置深度沟通，Arm针对IoT平台的生态系，近年接续推出「DesignStart」、「Pelion」及「Neoverse」等相关计画。今年COMPUTEX，Arm展示Pelion这项混合环境的端到端联网连接、装置和资料管理平台方案。Pelion特色在于建构3A情境，「任何装置、任何资料、任何云端」（Anvice,Anydata,Anycloud），管理任何种类的连网装置与连接，应付任何内外部不同类型的资料，连接任何公有、私有及混合云端。

换言之，Pelion平台让企业在安全环境下，管理各项物联网装置，无限制连结任何规模的资料。COMPUTEX也展示，Arm收购TreasureData后，借助巨量资料技术能力，Pelion平台对资料流程进行融合，让企业用户以高效、更安全的技术部署、连接和更新连网装置，顺利走入物联网的资料世界。

亮点二：AI机器学习

联网装置与数据资料爆发成长，人工智慧的机器学习应用，逐渐从云端转移至终端。为了把机器学习技术放在边缘装置发挥所长，Arm针对机器学习的晶片应用进而打造全新处理器。延续Arm在CPU具备的可编程优势，以及GPU数据处理压缩能力和高吞吐量的设计特点，将其整合至机器学习晶片设计之中。针对机器学习热潮，Arm推出「ProjectTrillium」机器学习运算平台支持各种AI应用程序，在功能性与可扩展性方面，能实现更快机器学习效率。根据统计，目前ProjectTrillium平台的学习数据吞吐量，比起过去CPU、GPU协同作业的机器学习效率，已经达2~4倍以上，效能也优于传统DSP的可编程逻辑。

换言之，ProjectTrillium是一个异质的ML运算平台，平台架构包括ArmML处理器、开放原始码ArmNN软体框架，目前搭载于超过25亿台Android装置。Arm针对ML处理器进行强化，包括超过两倍能源效率，达到每瓦5兆次运算(TOPs/W)、记忆体压缩技术提升达三倍，以及提升至高达八核心的次世代峰值效能，与每秒最高32兆次运算(TOP/s)。

随着机器学习需求愈来愈高，开发人员更渴望利用系统上专属神经处理器(NPU)的优势。Arm机器学习ML处理器提供同级最优化的能耗效率，并有强大的软体生态系统支援，让整个生态系统的AI效能极大化。

▲Arm示范如何在装置上快速的执行机器学习功能，挑战人的记忆，和装置相比，看谁能先辨出不同的图像。

亮点三：AR/VR装置

前几年开始流行的AR、VR装置，过去最大挑战来自虚拟视觉的稳定度。对此，Arm因应5G科技演进推出多款全新高阶IP套件，其中Mali-D77DPU显示器即是聚焦扩增实境、虚拟实境所需的内容所打造，让虚拟实境更加真实。Mali-D77是Mali-D71显示处理器更新版，最高可对应3K解析度与120fps更新率，虚拟视觉影像得以更稳定呈现。全新的硬体功能，加速头戴式显示器的虚拟实境运算，实现更小、更轻、更舒适的VR装置部署。

▲在COMPUTEX展示OculusQuest的VR头盔，提供高效能、无线，摆脱传统VR装置需要连接线的牵绊，创造VR装置新体验。

当然，使用者对AR、VR装置的期待除了影像稳定，在沉浸式体验方面，还包含更轻量、不受线材影响以及更顺畅的效能。Mali-D77其他功能表现在镜头失真校正（LensDistortionCorrection）、色差校正（ChromaticAberrationCorrection）、非同步时间扭曲（AsynchronousTimewarp），对应更清晰、更真实影像，还能降低配戴者头晕情况。除此之外，Mali-D77显示处理器IP，3K120虚拟实境效能，硬体节省VR作业负载4成以上系统频宽，以及12%功耗表现。Arm表示，为了让VR更为普及，在全球达到数十亿台装置的长期目标，Mali-D77解决现阶段显示技术的挑战，为VR产业迎向下一个新世代。

亮点四：车用

Arm在今年COMPUTEX展示的第四个亮点，聚焦在汽车应用。Arm在车用方面扮演重要角色，因其牵涉稳定与安全，尤其ADAS与自动驾驶需要顾虑的层级更是重要。对此，Arm针对车载安全推出ArmSafetyReady计画，同时也包括针对自驾车的7nm制程最佳化处理器架构Cortex-A76AE，借由整合Split-Lock提供车载所需的安全性。

换言之，ArmSafetyready车用安全计画涵盖Arm既有、新型与未来的全方位车载计画，从系统性流程到研发，且通过ISO26262与IEC61508标准，一站式提供软体、元件、工具、认证及标准等资源，确保加入此计画的合作伙伴其SoC与系统，皆达到最高安全层级。

今年COMPUTEX也展示基于Arm的DMS（DriverMonitoringSystem）驾驶监控系统产品。DMS是采用ArmCortex-A7所支援的深度学习NN模型，由TEEAILab所开发。这套DMS系统展示在CortexA7上运行AI/ML以实现驱动程序状态监视功能。例如针对驾驶员闭眼、打哈欠侧视、俯视、打电话和吸烟等行为进行迅速检测，并发出音频以提醒驾驶。Arm在智慧驾驶领域，也展开AutomotiveEnhancedforFunctionalSafety计画，将推出首款多情绪执行处理器，以强化新世代安全驾驶体验。

▲COMPUTEX展会上也展示Arm在智慧驾驶领域的成果(图右)，情绪执行处理器问世将有助驾驶安全。

聚焦未来世界，打造创新体验

Arm在COMPUTEX2019展会中，展现新世代运算领域的创新技术与相关应用。除了上述相关亮点，也聚焦面向未来2030年的使用情境。Arm拥有全面软体开发框架，包含ArmIP、ArmNN、ArmComputeLibrary及ArmDevelopmentStudios，透过生态系统合作帮助开发人员更快采用、更快上市，透过机器学习软体优化，有效扩展硬体效能。

想像未来的世界，5G传输、机器学习、终端运算可能已经成为我们生活的日常，而产业之间将呈现万物联网的庞大生态系。对此，Arm将持续展现其领先技术优势，携手物联网超级战队掌握下一波科技浪潮。

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