物联网端点往往是传感器，或者不太常见的是无线连接到聚合设备或互联网网关的执行器。它们通常大量部署，并且在智能城市，智能工厂或智能农业等场景中，分散在较大的地理区域内。进行现场维护的成本通常高得令人望而却步。此外，废弃的电池代表着越来越不可接受的环境负担。
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无论物联网是如何配置的，都会有许多支持微控制器的设备分布在连接到基于云的数据中心的大面积区域。为实现这一目标，工程师需要一种小型、简单、稳健且安全的连接协议。
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智能工厂，工业智能网关， 数据采集终端， 工业机器人远程监控， 边缘计算
2022-09-19 10:37:10在工业全球化的热浪中，在加工生产应用中工业机器人代替人力成为的主流。生产线中工业机器人，机械臂的稳定性对传统工业企业的经济起到了中坚力量。工业机器人结构复杂，维护成本高，单靠人力进行维护耗时耗力无法带来有利的经济效率。
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系统级基准测试复杂性的一个完美示例是物联网 （IoT）。有时被称为“系统系统”架构，对物联网设备进行基准测试不仅需要测试多个组件，还需要测试设备与数据中心服务器之间连接的安全性、延迟和吞吐量。物联网部署模型的多样性和不同垂直市场的独特要求对围绕物联网系统开发标准化测试提出了进一步的挑战，这再次使基准测试变得不切实际。
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物联网 （IoT） 被吹捧为下一次工业革命，它具有普遍的连接性和它可以产生的洞察力，为查看和管理物理世界提供了一个新的数字镜头。但除了物联网预期的切实流程效率和生活质量改善之外，它也是人类历史上最伟大成就的垫脚石：人工智能（AI）。
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虽然当前的数字物联网边缘设备能够同时处理多个任务，但模拟传感器在大多数情况下依然仅限于信号增强功能。然而，正是因为模拟信号的准确性要求与物联网的应用密切相关，所以也更加体现了模拟技术在物联网中的重要性。也许这也是模拟和数字技术通吃的设计师非常抢手的原因。
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随着“工业4.0”的到来，智能工业传感器在工业制造中扮演的角色也越来越重要。不同于传统工业传感器，智能传感器由于结合了微处理器，因而具有数据采集、处理、交换信息的能力，并且通过充分利用计算机的计算和存储能力，智能传感器还具有高精度的物理信息采集，从而及时、有效地处理所产生的数据要求。
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这种更多数据方法背后的一个概念是处理服务器中所有数据的能力。这种“让我们获取所有数据并在以后弄清楚需要什么”的方法在某些情况下可能很有用，但找到在物联网边缘设备上进行更多处理的方法可以减少发送的数据量。这可以使系统能够使用更小带宽、更低功率的通信和整体更低的功耗。实现这种方法的一个限制是在设备端增加了复杂性，并且需要在将数据发送到服务器之前运行一些后台处理以在本地分析数据。
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浩瀚的芯片海洋中能被人记住的寥寥无几，因其本就是幕后英雄，加之摩尔定律下技术的飞速发展。那些在人们脑海中留下印记的往往是踩中了时代的脉搏，得以彻底改变了人们的生活或是一个产业，而时代也造就了一些明星。
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物联网 （IoT） 将对未来的业务开展方式产生重大影响。通过实时捕获和分析传感器数据，新的商业模式将成为可能。对于许多组织而言，提供具有成本竞争力的基于使用的工业机器人合同所需的数据点数量将达到数百个。即使对于一个普通的跨国机器人制造商转型为服务提供商而言，物联网传感器和系统的全球部署也将涉及数千个传感器、网关和系统。
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