到2025年，預計全球將有大約750億個物聯網設備。

智能設備正變得越來越智能，它們可以幫助我們了解習慣，讓我們從日常生活中解脫出來。智能設備和未來科技的注入使日常生活變得更加輕松。物聯網(IoT)正在引領變革，它的技術遍布各種設備，包括家庭基礎設施。

截至2020年，全球約有270億臺物聯網設備。據Statista預測，到2025年，這一數字將增長到750億。在物聯網的幫助下，可以遠程調用門鎖、恒溫器、冰箱、電視、視頻門鈴和安全攝像頭。智能設備使老年人就地老齡化變得更加可行。智能產品使用起來更簡單，而且可以由其他家庭成員遠程管理。農業部門也是物聯網的高受益者。農作物種植戶和牲畜養殖戶都使用物聯網傳感器來監測他們的產量。盡管人們預測物聯網的機遇將徹底改變世界，但它仍有一系列缺陷需要解決。

對支撐這些進步的數據爆炸式增長的擔憂，正在給那些創造產品、服務和支持基礎設施的企業帶來麻煩。通常，物聯網設備依賴于基于云的平臺來處理從設備收集的數據。即使該模型有其優勢，智能邊緣也可以將物聯網設備提升到另一個水平。

物聯網(IoT)限制

物聯網(IoT)現象無處不在，將提供關鍵物理數據并進一步在云中對該數據進行處理的事物進行連接以提供見解。由于物聯網連接到數百萬臺設備，它將所有數據存儲在云中。在云端和云端發送數據有其缺點。

• 能量和帶寬-傳輸數據使用能量和帶寬。更多的數據管理導致在有限的資源上花費更多的成本。

• 延遲-向云端發送數據會導致延遲，這會限制某些應用程序的有效性。

• 隱私和安全風險-轉換信息會帶來隱私和安全風險。智能設備在家里或辦公室收集的數據會顯示大量信息;有時甚至個人內容也會被存儲。數據安全轉移到云端的保證是線性的。如果黑客得手，情況可能會惡化。

物聯網智能優勢

智能邊緣是將數據分析和聚合在網絡中捕獲數據的位置附近的過程。智能邊緣崛起背后的主要驅動力是物聯網技術的需求。隨著收集數據并將其轉換到云端進行處理的物聯網設備數量增加，應對某些挑戰的需求變得越來越迫切。

通過使用智能邊緣，設備可以對緊密連接的設備執行決策分析，而不是將數據發送到云端。這減少了上述延遲、能耗和帶寬使用，同時允許用戶將私有數據保留在自己的基礎設施范圍內。

機器學習是加速決策過程的關鍵技術。邊緣設備使用預先訓練的機器學習模型，根據本地傳感器收集的新數據做出決策。

智能邊緣的用例

接收基于肢體語言的信號：人類的大部分交流不僅僅是通過語言來傳遞的。語調、面部表情、手勢等是我們用來交流或理解對方的一些其他表現形式。在物聯網設備中使用智能優勢將使信號更好地告知自然感覺的交互體驗。這可以通過使用對象和手勢識別、語音識別、音調分析和自然語言處理(NLP)加以利用。

提醒事故所有者：智能設備可增強安全性。它可以感知有問題的情況并警告所有者，使他們能夠做出相應的反應。例如，可以對智能家居套件進行培訓，以識別危險信號，例如警報響起，人員突然摔倒，玻璃破裂或水龍頭滴落或奔跑。

未來

物聯網(IoT)的未來預計將利用更多具有智能邊緣功能的設備。人工智能加速的未來可能包括神經形態或內存計算、尖峰神經網絡甚至量子人工智能。這也將減輕機器學習算法在邊緣實際訓練的能力。

簡而言之，擁有智能邊緣的物聯網將為進一步的人機交互界面打開大門。隨著技術變得越來越可持續，對于設計師，工程師，企業和消費者來說，這將是一個充滿希望的時代。