四种最令人讨厌的编程语言

物联网的构成，通俗的可以理解成将物体进行数据化，模拟采集海量数据包，然后接入到网络层，在平台层上通过大数据进行分析处理，最后反过来再运用在我们需要进行应用和优化的一些场景，从而产生经济效益。

三、物联网现阶段的发展状态

1、经过前5年的不断发展和落地，互联网已经步入高速发展期，物联网的接入量每年以两位数的增长。以小米为例，小米在2020年半年报显示：截至2020年6月30日，小米的IoT平台已连接IoT设备（不包括智能手机及笔记本电脑）数达到约2.71亿，同比增长38.3%；拥有5件及以上连接至小米IoT平台的设备（不包括智能手机及笔记本电脑）的用户数增至超过510万，同比增长63.9%；在2020年6月，人工智能语音助理（小爱同学）有7840万名月活跃用户，同比增长57.1%；同时米家APP月活跃用户量达到4080万，同比增长34.1%，其中非小米手机用户占比达到67.9%，而这也仅仅只是小米一家。

2、2019年年底，美国的数十家科技巨头公司聚到了一起，成立了一个名叫“CHIP”的联盟组织。我国紧跟着也成立了一个属于我们自己的物联网联盟——开放智联联盟（OLA），而这个OLA的阵容也是十分强大。它是由我国二十四名中科院院士联合发起，我国诸多优秀科技、互联网公司共同参与的。其目的也是争夺物联网技术的高地，在制定统一的系统标准方面，抢占有利的地势。
 

二、物联网的构成

物联网分为感知层、网络层、平台层、应用层四个层次：

1、感知层通过芯片，传感器，通信模组等设施，将所有用户终端的数据进行模拟采集，形成海量的数据包。

2、网络层包括所有的基站设施以及网络电信运营商，这其中的一个最关键的基本技术NB-IoT，即窄带物联网，它为物联网能够落地提供了基础。

3、平台层包括操作系统和软件的开发软，设备管理以及大数据的分析。至今为止，在操作系统上还没有一个完整或者可成型的系统。将来在操作系统上的竞争会异常激烈，可以说谁率先推出物联网的操作系统，那么谁就站在了物联网的制高点上。

4、应用层就非常广泛了，物联网的应用可以说只要有物存在的状态，就会有应用的场景。现在运用的比较多的几类包括：智能家居、智能汽车、远程医疗、智慧城市等。
 

混合方法在行动

人工智能在自动驾驶汽车中的应用是一个说明补充方法好处的特定用例。

在此用例中，至关重要的是，AI模型必须在边缘，直接在设备和车辆上运行，以确保汽车可以安全行驶。如果汽车在将数据发送到云端并进行处理之前无法采取行动，那么它将无法做出反应并迅速做出决策以确保安全。另外，无法保证车辆将保持连续的互联网连接。

但是，汽车制造商还可以从捕获数据中受益，而不仅仅是实时决策所必需的。将收集的数据发送到云进行处理是持续改进和重新训练模型的关键。这不仅可以彻底处理设备的数据，而且还可以将深度学习的见解与从其他边缘设备收集的数据相结合，以进行更大的输入和理解。基于此见解，可以不断改进算法以发展自动驾驶汽车系统。

下一步是什么?边缘AI和云AI的演变

随着越来越多的组织在云端或边缘利用AI的力量，我们将看到更多能够提供现实价值的深度学习应用程序。

5G的兴起将继续推动深度学习的发展。随着5G变得越来越普遍，它将增强超级计算的可访问性。具体来说，5G将使从边缘到云的数据共享变得更加无缝和高效，从而促进更高效的数据处理。

但是，即使使用5G，仍然需要在边缘进行实时决策。云仍将无法即时满足边缘应用程序对数据处理的需求。因此，在计划部署模型时，边缘AI必须继续成为AI公司关注的焦点。对于云和边缘部署采用互补方法的企业，无论是在其模型的短期处理能力还是在有效存储，处理和改进模型的长期能力上，都将获得最大的成功。

（编辑：柳州站长网）

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