它在25个国家有制造、设计或者销售机构。德州仪器是世界第三大半导体制造商，仅次于因特尔，三星；同时也是在世界范围内的第一大数字信号处理器（DSPs）和模拟半导体组件的制造商，其产品还包括计算器、微控制器以及多核处理器。简述Inter,物联网，云端计算之间的区别以及联络
因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
嵌入式培养类似于定向培养，是bai一种专门针对高考学生的培养方式，立足于培养嵌入式系统相关的人才，为国家相关机构作出巨大贡献的学生，这也是国家任务计划招生的一部分。而经过嵌入式培养的学生毕业后必须按照培养方案，到特定的地区、单位和部门工作。
这个专业旨在培养德、智、体、美、劳全面发展，具有良好的综合素质、良好的职业道德、扎实的专业基础、较强的专业技能及外语综合运用能力，掌握计算机、通信、电子等与物联网相关的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法；
掌握无线传感器网络、射频识别（RFID）等相关知识与技术，能适应未来物联网工程及相关产业发展需要、能较好地服务地方社会经济发展、具有一定创新意识和创新能力的高级应用型工程技术人才。
扩展资料：
物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。
在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;
在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。
参考资料来源：常熟理工学院官网-计算机科学与工程学院简介
参考资料来源：百度百科-嵌入式培养
所有智能化技术的核心都是设备间的网络互联，而这正是我们耳熟能详的物联网(IoT)。据预测，到2020年，将有500亿个“事物”实现互相通信或是通过互联网进行沟通。面对如此迅速的普及和发展，一些新的挑战也随之而来：如何才能使物联网易于使用并且具有较高的性价比和效率呢？对此，德州仪器(TI)众多物联网专家经过深入交流，指出了物联网发展所面临的六大主要挑战，并给出了解决这些挑战的关键，尤其强调了针对消费类、工业和汽车领域的物联网应用。挑战一：低功耗是重中之重
物联网从一个利基市场(小众市场)不断发展成为一个几乎将我们生活各个方面都连接在一起的庞大网络，面对如此广泛的应用，功耗是至关重要的。在物联网领域中，许多联网器件都是配备有采集数据节点的微控制器(MCU)、传感器、无线设备和制动器。在通常情况下，这些节点将由电池供电运行，或者根本就没有电池，而是通过能量采集来获得电能。特别是在工业装置中，这些节点往往被放置在很难接近或者无法接近的区域。这意味着它们必须在单个纽扣电池供电的情况下实现长达数年的运作和数据传输。
“电池的安装、养护和维修不仅难度很高，同时也会带来高昂的开销。而在某些车间或厂房内，这些 *** 作甚至非常危险。”关注无线和低功耗充电领域的Harsha表示，“我们的目标就是让用户在器件的使用寿命内无需更换电池。”基于此，Harsha和他的团队正在研究尽可能延长微型电池供电时间的方法。例如，借助太阳能来供电，无论是室内或是户外光源，即使是只从光源中采集很少的能量，其影响也是巨大的。同时，通过工厂中某一物件的内外环境温差，也能够实现能量的采集，例如温度高于外部空气的高温液体管道。此外，在工业装置中，车间内机器所产生的振动也能被用于能量采集。通过住所内来自WiFi的无线电波，也可以为支持物联网节点的电池生成一个小电荷。
以上种种方法的目标是将电池的使用寿命延长10%或20%。虽然消费类电子元器件更新换代的速度越来越快，但是工业应用中的物联网技术可以持续很长的时间。通过使用能量采集来延长电池的使用寿命，一块电池可以持续供电20年到30年，直到所有的节点需要更换。在某些情况下，由于能量采集的使用，这些节点甚至可以实现无电池运行。
挑战二：感测必不可少
如果没有感测，那么物联网也将不复存在。传感器、微型器件和节点是构成整个物联网系统的基石，它们能够测量、生成数据并将数据发送给其他节点或云端设备。无论是感测住宅的房门是否关闭，还是汽车的机油是否需要更换，抑或是生产线上的某个设备会不会出现故障，传感器采集到的数据都是关键信息。
“感测在需要作出决策的时候便会发挥作用，这一过程不一定需要人工干预。”专注电流感测领域的Jason表示，“如果传送带正在传输某个物体，传感器能够帮助确定这个物体是什么、重量为多少以及传送带是否过热等。例如，分析电机内的电流能够让人们了解电机的健康状况、是不是出现了故障。这些都是在进行工厂控制时需要了解的内容，而传感器使这一切变为可能。当提供实时数据时，这些重要数据的结合将影响到方方面面。”
因为传感器采集了海量的数据，特别是在工业物联网(IIoT)中更是如此，所以传感器软件的创新与传感器硬件的创新同样重要。当获得了海量的信息时，如何确定信息是不是过多？如何判定所掌握的数据是不是有用？其中极为重要的一环就是算法。一旦有了合适的算法并且得以充分利用，它们将改变制造业。工厂会变得越来越小，效率却越来越高。
挑战三：连通性选择由繁化简至关重要
一旦传感器数据被低功耗节点采集，这些数据必须被传送到某个地方。在大多数情况下，它会被传送至一个网关，这是物联网系统中互联网与云或其他节点之间的中间点。目前，根据独特的使用情况和不同的需求，我们可以选择多种有线或无线的方式来连接设备。各项不同连通性标准和技术都有其特殊的价值与用途，不过将WiFi、Bluetooth、Sub-1 GHz和以太网中的所有这些标准都整合起来却是一项巨大的工程。鉴于产品的多样性以及需要将连通性添加到很多标准与技术并不相同且大多数此前并不具备互联网连通性的产品中，这就需要采用复杂的技术，并使其变得更加简单。
挑战四：管理云端连通性是关键
一旦数据通过一个网关，它在大多数情况下会直接进入云端。在这里，数据被分析、检查，然后付诸实施。物联网的价值源自云端服务上运行的数据。正如连通性一样，云端服务的选择也有很多，这也是物联网发展中另一个复杂点。
“目前，云端供应商的种类繁多，数量也不尽相同，并且没有针对云端设备连接和管理方式的标准。”专注物联网市场发展领域的Gil表示。为了满足那些使用多个云端服务的用户的需求，必须开发物联网云端生态系统，提供集成的TI技术解决方案。可喜的是，由于云端技术已经实现了良好的成本效益，物联网目前正以极快的步伐飞速发展。不过，为了实现物联网的进一步增长，在复杂度简化方面还有很多工作要做。
挑战五：安全性是广泛采用的关键
整个系统的安全性是制约物联网被广泛采用的最大障碍之一。随着越来越多的设备变得“智能化”，越来越多的潜在安全性漏洞将出现。这需要业界研究构建先进的硬件安全机制，同时将安全机制成本和功耗保持在较低的水平上。这需要相关厂商在集成安全协议和安全性软件方面投入大量的人力物力，努力减少把高级安全性功能添加到物联网产品中所遇到的障碍，以确保在保障安全性方面降低门槛。
挑战六：为经验不足的开发人员提供简易物联网解决方案
虽然物联网技术曾经主要由技术公司使用，但是从目前来看甚至在未来一段时间里，物联网技术将在有着一定技术背景限制的行业中被广泛应用。以一个生产龙头公司为例。直到目前，由于没有任何需求，电气工程师也许从未在龙头制造公司工作过。但是如果这家公司打算生产接入互联网的花洒，那么其在人力和时间方面的投入将是巨大的。因此，物联网技术必须能够轻松地添加到其现有和未来的产品中，而无须网络和安全工程师参与其中。这些公司不需要像一家互联网技术公司那样，在技术学习方面投入，他们现在可以从相关企业获得现成可用的技术。对于相关技术公司来说，如何为这些经验不足的开发人员提供简易且立即见效的物联网解决方案，既是挑战更是机遇。
由于我们生活中越来越多的事物正在与网络建立互联，并且随着物联网应用的不断普及与拓展，还有大量的工作需要去完成。以物联网为代表的信息化应用是对我们未来方方面面高品质生活的巨大展望，包括我们的住所、汽车和高效工厂内的用户便利性与生活方式等，而这一切将最终使我们的世界变得更加美好。
微控制器和处理器
微控制器 - 微控制器英文写法是 Microcontroller Unit，简写为MCU。微控制器是将计算机运行所需要的一些资源（如ROM、RAM、I/O、定时器、ADC、DAC等）集成到了一个芯片上，可称之为单片微型计算机（Single Chip Microcomputer），俗称为单片机。因软件存放在微控制器的存储器中，与硬件紧密配合使用，又称之为嵌入式微控制器(Embedded Microcontroller Unit，EMCU)。
处理器 - 处理器又称为中央处理器（CPU，Central Processing Unit），处理器一般需要依赖外部的硬盘或存储介质进行运行，系统资源丰富、复杂。是计算机、电脑、平板和手机等的核心
根据处理性能的不同，运行的 *** 作系统也有所不同。微控制器多运行实时 *** 作系统（RTOS），对任务时间性要求比较高。处理器多运行Windows、Linux、Android、iOS等 *** 作系统，对任务处理能力要求比较高。
物联网 *** 作系统的特点
一般地，对实时性控制要求比较高的应用MCU用不到RTOS，如电机控制等。而随着物连接到网络的发展，对通信协议有了新的需求，RTOS就可以比较好地对通信进行管理。物联网 *** 作系统没有严格的定义，可以将物联网 *** 作系统特性，简单地概况如下：
连接 - 互联互通、互 *** 作性
安全 - 设备安全、通信安全、数据安全
能效 - 设备能耗管理
通信 - 支持通信协议，如低功耗蓝牙、以太网、Thread、 Wi-Fi、Zigbee、6LoWPAN、LPWAN（LoRa、NB-IoT…）等等
标准 - 开放标准，开放的标准有利于设备的互联互通
微控制器 *** 作系统
ARM mbed OS - ARM公司专为物联网 (IoT) 中的“物体”设计的开源嵌入式 *** 作系统，主要支持ARM Cortex-M微控制器
FreeRTOS - 非常流行的嵌入式 *** 作系统，支持多种微控制器
Contiki OS - Contiki是一个开源的物联网 *** 作系统。 Contiki将小型低成本、低功耗微控制器连接到互联网。Contiki是构建复杂无线系统的强大工具箱。
LiteOS - 类UNIX *** 作系统,多用于无线传感网络
RIOT - 物联网友好的 *** 作系统。RIOT实现了所有物联网相关的开放标准，支持连接、安全、耐用和隐私。
TinyOS - 适用于低功耗无线设备，用于无线传感器网络
Huawei LiteOS - 华为公司的 *** 作系统。Huawei LiteOS是轻量级的开源物联网 *** 作系统、智能硬件使能平台，可广泛应用于智能家居、穿戴式、车联网、制造业等领域，使物联网终端开发更简单、互联更加容易、业务更加智能、体验更加顺畅、数据更加安全。
μTenux - 基于ARM Cortex M0-M4的开源物联网嵌入式 *** 作系统。内核源于T-kernel。
RT-Thread - 中国的开源嵌入式实时 *** 作系统
ChibiOS/RT - 提供了一个嵌入式应用的完整开发环境(RTOS、HAL、外设驱动、支持文件和工具)
Micrium uCOS - 免费商业化应用需授权，2016年为Slicon Labs收购
Unison - Unison RTOS是面向IoT和M2M通信嵌入式应用的实时 *** 作系统
Zephyr - Zephyr项目是一个可扩展的实时 *** 作系统（RTOS），支持多种硬件架构，针对资源有限的设备进行了优化，并以安全性为基础构建。由Linux基金会托管。
eCos - eCos是面向嵌入式应用的免费开源实时 *** 作系统。高度可配置性使得eCos能够根据精确的应用需求进行定制，提供最佳的运行时性能和优化的硬件资源占用。
TI-RTOS Kernel - TI公司的RTOS
NXP MQX - NXP(原Freescale公司）的RTOS
处理器 *** 作系统
Android Things， Google物联网 *** 作系统
Windows 10 IoT，微软物联网 *** 作系统
SylixOS，是一款嵌入式硬实时 *** 作系统
还有更多的 *** 作系统，在此不一一列出。
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