跨桥接网络实现面向数据分组的通信已成为一项全球标准。如今，它广泛应用于各种不同规模和复杂性各异的系统中，例如服务器和飞机、小型遥控设备、远程传感器以及许多物联网（IoT）应用。
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随着物联网应用范围的扩大，这些工具使开发人员能够专注于应用的细节，将安全性和连接性等功能的技术细节抽象为可以轻松集成到最终产品中的打包解决方案。
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边缘计算是指在靠近数据生成的本地设备和网络中，就近收集汇总并计算分析数据。在当前的各类物联网应用中，由于对数据安全和低时延的要求越来越高，因此越来越多方案选择采用边缘计算模式，即不再将大量的现场数据上传到云端计算，而是直接在本地进行实时的数据处理和高频数据/指令交换，只有最终的决策相关数据才上传到云端。
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众所周知，人工智能需要3大要素：数据、算法和算力，其中，算力就是由芯片提供。基于跃昉NB2，电科院选择了主控+AI加速器的技术路线，不仅符合自主可控的发展要求，更在工艺、温度、算力多方面优势明显。
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自己动手 （DIY） 制造商运动继续发展，鼓励硬件和软件供应商在更高性能和更低成本方面相互跨越。他们还积极争取社区参与，以添加更多软件并扩大其关键的支持生态系统，作为回报，他们正在增强其核心产品，包括物联网项目的无线连接。
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如今，用“趋热”来谈论物联网已经过时了，这是几年前的情况。眼下，没有比“泛在”更合适了，各大物联网社区以及大多数物联网终端市场所表现出的积极情绪都反映着市场的欣欣向荣，而来自分析机构的数据也证明了这不仅仅是一个乐观的表象而是现状。
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随着物联网 （IoT） 的兴起，其中一个目标是使用尽可能少的功率对数据进行无线传输。电池供电型传感器应用的设计人员在最大限度地减少电池电量使用的同时，特别关注在数英里内无线发送低速传感器数据。在现有解决方案中，蓝牙和 Zigbee 专为短距离应用而设计，而蜂窝数据的功率相对较大。LoRa 已经发展成为解决这一问题的常用解决方案。
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如何创建高效、可靠的工业物联网呢？这就需要解决感知、决策、执行三个层面的技术问题。在感知层面，需要更加可靠、更加智能的传感器，快速进行简单的数据处理；在决策层，则需要更多地利用人工智能模型来做数据分析和价值挖掘，以便做出更加精准的智能决策；在执行层，则需要推进全自动化产线、工业机器人、AGV等设备在不同场景中的智能化应用普及。
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