物联网的核心环节

传感器网络技术是物联网技术的核心。

传感器技术是计算机应用中的一项关键技术。它将传输线上的模拟信号转换成可处理的数字信号，并将其交给计算机进行处理。

它主要将传感器、数据处理单元组件和通信组件集成在需要随机分布的信息采集和传输的区域，形成一个网络结构(即传感器网络)。节点数量相对较多，可以适应复杂多变的环境。作为物联网技术的核心，它在物联网与信息交换和传输之间起着非常重要的作用。

在物联网技术中，以物联网卡片为载体。通过在设备中插入物联网卡来实现身份识别和承载服务的功能，可以实现物联网的各种技术。

物联网：

通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。

物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。

物联网的应用和发展，有利于促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，极大提高社会管理和公共服务水平，催生大量新技术、新产品、新应用、新模式，推动传统产业升级和经济发展方式转变，并将成为未来经济发展的增长点。

在最近几年，我国的经济呈现着稳中有进的发展趋势，而人们的经济水平却得到了极大的提升。也正是在这种大环境下，汽车在市场的规模也在不断扩大，不管是大城市还是偏远的农村地区，每家每户都有属于自己的小汽车了。但是，也因为如此，汽车市场的竞争压力也就越来越大，客户对汽车的要求也就越来越多，所以车联网也就成为了汽车行业发展的必然趋势。

车联网是以物联网作为支撑，在车内设立一个局域网，车与车之间组成一个小网、车网与互联网相连，三者达成一个统一的协议，实现人、车、路、云计算的数据传输，三者之间相互影响相互沟通，最终实现智能交通、智能汽车、智能驾驶等功能。随着万物互联时代的到来，物联网已经在家居、穿戴、交通、医疗等行业都有了广泛的应用，而汽车作为我们日常出行必不可少的工具，他的应用和发展也是发展的必然趋势。

随着汽车的不断增加，交通的压力就会越来越大，经常会出现堵车的现象。尤其是在早高峰和晚高峰的时候，简直是可以把你堵的怀疑人生。而利用车联网则可以轻松解决这些问题，车联网可以通过网络连接实现实时获取路况信息，可以为车主提供安全准确的路线，避免出现交通拥堵的情况发生。车联网还可以帮助我们快速的到达想去的地方，而不用提前那么早出门了。当汽车连是物联网后，车主可以在手机软件上进行 *** 作，然后车联网平台就会通过大数据分析得出你最适合出发的时间和路况，在也不怕上班迟到了。

车联网还能减低安全事故发生的频率，当汽车连接车联网后，车主可以清楚了解汽车的各个部件的使用情况，可以及时排除故障，降低突发事故的发生。车联网还能感知周边情况，当要发生危险时，就会立即发出报警提醒你降速提车避免意外的发生。

首先明确定义人工智能的范畴。比如AGV用到最多的，物联网，无人值守，云计算等技术，却并不属于侠义AI的范畴。
用到的新兴技术有物联网（RFID、无线传感、超声避障等），云计算（路线动态调优、负载均衡等），大数据（历史记录、日志、警报分析触发等），智能调度（出入库记录）、无人值守、远程运维，再高端一点的用到了：图像分析判定、多系统联动、人脸识别、环境动态监测（这些技术又是基于更多的底层技术：ORC识别、边缘计算、Mapreduce、二叉树遍历）等等，凡是能够取代人工工作的，都可以往“人工”上靠一靠，“智能”就要引入更高级的算法了。

传感器网络技术是物联网技术的核心

传感器技术是计算机应用中的一项关键技术。它将传输线上的模拟信号转换成可处理的数字信号，并将其交给计算机进行处理。

它主要将传感器、数据处理单元组件和通信组件集成在需要随机分布的信息采集和传输的区域，形成一个网络结构(即传感器网络)。节点数量相对较多，可以适应复杂多变的环境。作为物联网技术的核心，它在物联网与信息交换和传输之间起着非常重要的作用。

在物联网技术中，以物联网卡片为载体。通过在设备中插入物联网卡来实现身份识别和承载服务的功能，可以实现物联网的各种技术。

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面霍营电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

物联网 (Internet of Things IOT)在大数据 (Big Data) 之后顺理成章的响应起来, 比起较为看不见的大数据，物联网看得见摸得着，而且也是人类从19世纪第一次工业革命之后，第一次考虑地球永续的产业升级。
为什么是物联网？ 因为大数据。
首先，包含这三个阶段才称得上大数据： 1 统计分析 2 预测和推荐 3 智能优化。统计分析是目前为止普罗大众对于大数据的理解(或说是误解)，而后两者需要大量且不间断的数据搜集和分类，才能够帮助 *** 作人员/管理人员提供有效的预测或推荐，再基于3-5年的预测推荐实施结果，不停的搜集案例，最终提供自动优化和分配资源的能力。
越细的资料反馈就会让分析统计的精准度越高。 大数据现在就像是张有残缺的乐谱，中间丢失很多细节，而物联网可以帮助把乐谱丢失的细节补完。因为现在人类所拥有的情报并不足以支撑大数据变成有力的辅助工具，所以让所有的产业内的人，以及物理资产的零部件都能帮助提供数据，则成为大数据打底的基础工作。
基于不同国家有不同的优势和战略，物联网革命也在不同的国家有不同的应用。例如最早感知到并且开始启动的是德国, 政府称之为工业40，从去年就为其拟定了白皮书，目标是智能的工厂产线；在美国更着重在智慧交通和智能电网，中国则把目标放在智慧城市。
第一次工业革命是蒸汽机的发明；第二次工业革命是机械的使用，帮助产线劳动力解放，以及劳工分级；第三次工业革命是开始使用电力和机器人帮助大量自动化生产；第四次工业革命，则是希望利用无数的传感器，帮助遍布在全球的协作工厂去预测并优化生产，避免匮乏与过量。
这就是为什么物联网被放在下一轮各个国家重要的战略方针内，物联网的将建立所有物理资产零组件的联网沟通能力，物联网和互连网虽然相辅相成，但在规模上远远不同。首先物理资产上亿乃至数十亿, 控管和数据吞吐处理能力将成为一大考验，更别提上下游各层人员的需求分析。
举例以某省想实施智能电网来说，目前该省已经部属大量的智能电表到各个家户中，但其电厂能够处理的智能电表只能一次取回数十万个电表数据，并且一小时才能取一次，利用率可说凄惨。
因此，部属物联网世界不只是硬件工程产业的工作，同时也需要软件解决方案和体验设计专业人员一同共同打造。

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