由 dawei 智能设备正变得越来越智能，它们可以帮助我们了解习惯，让我们从日常生活中解脱出来。智能设备和未来科技的注入使日常生活变得更加轻松。物联网（IoT）正在引领变革，它的技术遍布各种设备，包括家庭基础设施。
截至2020年，全球约有270亿台物联网设备。据Statista预测，到2025年，这一数字将增长到750亿。在物联网的帮助下，可以远程调用门锁、恒温器、冰箱、电视、视频门铃和安全摄像头。智能设备使老年人就地老龄化变得更加可行。智能产品使用起来更简单，而且可以由其他家庭成员远程管理。农业部门也是物联网的高受益者。农作物种植户和牲畜养殖户都使用物联网传感器来监测他们的产量。尽管人们预测物联网的机遇将彻底改变世界，但它仍有一系列缺陷需要解决。
对支撑这些进步的数据爆炸式增长的担忧，正在给那些创造产品、服务和支持基础设施的企业带来麻烦。通常，物联网设备依赖于基于云的平台来处理从设备收集的数据。即使该模型有其优势，智能边缘也可以将物联网设备提升到另一个水平。
物联网（IoT）限制
物联网（IoT）现象无处不在，将提供关键物理数据并进一步在云中对该数据进行处理的事物进行连接以提供见解。由于物联网连接到数百万台设备，它将所有数据存储在云中。在云端和云端发送数据有其缺点。
• 能量和带宽-传输数据使用能量和带宽。更多的数据管理导致在有限的资源上花费更多的成本。
• 延迟-向云端发送数据会导致延迟，这会限制某些应用程序的有效性。
• 隐私和安全风险-转换信息会带来隐私和安全风险。智能设备在家里或办公室收集的数据会显示大量信息；有时甚至个人内容也会被存储。数据安全转移到云端的保证是线性的。如果黑客得手，情况可能会恶化。
物联网智能优势
智能边缘是将数据分析和聚合在网络中捕获数据的位置附近的过程。智能边缘崛起背后的主要驱动力是物联网技术的需求。随着收集数据并将其转换到云端进行处理的物联网设备数量增加，应对某些挑战的需求变得越来越迫切。
通过使用智能边缘，设备可以对紧密连接的设备执行决策分析，而不是将数据发送到云端。这减少了上述延迟、能耗和带宽使用，同时允许用户将私有数据保留在自己的基础设施范围内。
机器学习是加速决策过程的关键技术。边缘设备使用预先训练的机器学习模型，根据本地传感器收集的新数据做出决策。
智能边缘的用例
接收基于肢体语言的信号：人类的大部分交流不仅仅是通过语言来传递的。语调、面部表情、手势等是我们用来交流或理解对方的一些其他表现形式。在物联网设备中使用智能优势将使信号更好地告知自然感觉的交互体验。这可以通过使用对象和手势识别、语音识别、音调分析和自然语言处理(NLP)加以利用。