我們大多數人都將物聯網理解為具有無線功能的設備，將其連接到云，并最終隨著時間推移收集數據。雖然這作為一個基本的理解肯定是正確的，但您是否知道還有更多核心物聯網技術對于有效的物聯網實施非常重要？在本文中，我將與您分享6種您絕對應該了解的核心物聯網技術！

物聯網的挑戰(zhàn)

物聯網描述了一種由相互連接的“物”或電子裝置組成的網絡，這些“物”或電子裝置配備了傳感器和計算能力，并且可以相互通信。這些裝置嵌入在各種邊緣應用中，例如智能手機、工業(yè)監(jiān)控系統或自動駕駛汽車等。

然而，隨著物聯網的使用越來越先進，對其使用的要求也越來越嚴格，例如，開始采用物聯網技術的工業(yè)控制系統需要很多附加功能才能可靠地持續(xù)運行，否則企業(yè)可能會面臨中斷和重大收入損失的風險。因此，需要獨特的技術來支持現實世界中的物聯網實施。

而這正是我們今天將要討論的核心物聯網技術，它們旨在克服這些挑戰(zhàn)，使物聯網更安全、更快、更實用，以支持這些獨特的用例。事不宜遲，讓我們開始吧！

1、多媒體物聯網

物聯網中的多媒體是指涉及使用圖形、媒體、視頻、視覺和成像數據在邊緣獲得洞察力的物聯網應用，例如，這可能包括零售業(yè)中基于云的銷售點(POS)、智慧城市中用于監(jiān)控的網絡攝像頭、工業(yè)甚至醫(yī)療成像中的人機界面。此類應用通常在特定硬件上運行，以加速多媒體解碼和編碼，以便實時提供流暢的服務和用戶體驗。

2、邊緣人工智能

物聯網中的多媒體也為計算機視覺和視覺分析奠定了基礎，這是邊緣人工智能的一個子集。邊緣人工智能在邊緣使用機器學習模型來實時提供智能見解。您可能知道的一些熱門示例，如工業(yè)中基于視覺的質量控制、智慧城市中的實時道路交通管理、醫(yī)學影像診斷、實時預測分析等。物聯網中的這些可能性正在開啟一個自動化技術的新時代，預計將在未來十年大幅提高工業(yè)生產力和安全性。

然而，機器學習模型確實需要一定的計算能力才能正常運行，尤其是在我們今天所擁有的復雜的協同卷積或遞歸神經網絡的情況下。因此，使用 GPU 或用于邊緣機器學習的專用硬件可以顯著提高邊緣人工智能解決方案的有效性。

3、實時計算

物聯網系統在動態(tài)環(huán)境中工作，需要執(zhí)行實時計算并實時提供輸出——例如，想想航空、交通、機器人、工業(yè)自動化，在這些領域，即使是一瞬間也能產生巨大的影響。

這些物聯網應用就是我們所說的“時間敏感型應用”，這意味著設備內部和設備之間的數據傳遞和網絡通信需要以預先定義的延遲及時發(fā)生，以便計算任務作為一個整體在可接受的時間范圍內以優(yōu)化的方式完成。

實現有效實時計算的努力包括用于確定性網絡的時間敏感網絡 (TSN) 等標準，以及英特爾的時間協調計算 (TCC) 技術等硬件，這些技術可以優(yōu)化和分配計算資源以實現實時計算。

4、功能安全（工業(yè)安全）

物聯網設備也被大量用于增強工業(yè)環(huán)境中的安全性，即所謂的功能安全。功能安全是指使用主動系統作為故障保護裝置，防止電子故障或人為錯誤。功能安全的一個常見特征可能是，如果檢測到異常的性能指標，則自動停用工業(yè)機械。

5、物聯網安全

鑒于物聯網系統的分布式和互聯性，如果沒有足夠的安全保護措施，單個設備就可能成為漏洞點。然后，對單個設備的網絡攻擊可以通過現有連接在整個網絡中快速傳播，這可能會對系統造成重大破壞，甚至更糟——使其完全癱瘓。

物聯網安全是一個極其重要且相關的發(fā)展領域，它旨在保護設備、網絡連接及其傳輸的數據。此類措施包括諸如加密芯片之類的硬件或諸如加密通信協議之類的軟件。

6、物聯網的可管理性

最先進的物聯網系統可以在單個網絡中承載多達數千臺設備和成倍增加的連接數。隨著解決方案的不斷擴展，監(jiān)控、訪問和維護設備可能會成為一項重大挑戰(zhàn)。因此，物聯網的可管理性是一個非常重要的考慮因素。

大規(guī)模物聯網可管理性功能使您不僅可以監(jiān)測設備運行狀況，而且還可以遠程訪問、更新或修復它們，從而實現輕松管理。這將通過降低成本和提高生產效率來改進手動管理流程。此外，通過更好的訪問，還可以及時提供安全更新，以進一步增強物聯網系統的安全性。