到2025年，预计全球将有大约750亿台物联网设备。智能设备变得越来越智能，它们可以帮助我们了解自己的习惯，让我们摆脱日常生活。智能设备和未来技术的融合使日常生活更加轻松。物联网(IoT)处于领先地位，技术遍及各种设备，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称，到2025年，这个数字将增长到750亿。借助物联网，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。智能设备使老年人更容易就地养老。智能产品更易于使用，并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。作物种植者和畜牧业者都使用物联网传感器来监控他们的生产。尽管预测物联网机会将彻底改变世界，但它仍然有其自身的一系列缺陷需要解决。对支持这些进步的数据爆炸式增长的担忧正在给创造产品、服务和支持基础设施的企业带来问题。通常，物联网设备依靠基于云的平台来处理从设备收集的数据。尽管该模型有其优势，但智能边缘可以将物联网设备提升到另一个层次。物联网(IoT)的局限性物联网(IoT)无处不在的现象将提供关键的物理数据并连接事物以进一步处理云中的数据以提供洞察力。由于物联网连接到数百万台设备，它会将所有数据存储在云端。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。更多的数据管理会导致有限资源的成本增加。?延迟——将数据发送到云会引入延迟，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。家庭或办公室智能设备收集的数据揭示了丰富的信息；有时甚至会存??储个人内容。数据安全传输到云的保证是线性的。如果黑客如愿以偿，情况可能会变得更糟。IoT的智能边缘是在靠近网络中捕获数据的位置分析和聚合数据的过程。智能边缘兴起背后的主要驱动力是对物联网技术的需求。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的增加，解决其中一些挑战的需求变得更加紧迫。通过使用智能边缘，设备可以在紧密连接的设备上执行决策分析，而不是将数据发送到云端。这减少了上述延迟、能源消耗和带宽使用，同时允许用户将私人数据保存在他们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：许多人类交流不仅仅是通过语言。语调、面部表情、手势等是我们用来交流或相互理解的其他一些表达方式。在物联网设备中使用智能边缘将使信号更好地传达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)来加以利用。提醒事故车主：智能设备提高安全性。它可以感知有问题的情况并提醒所有者，使他们能够做出相应的反应。例如，可以训练智能家居套件识别危险信号，例如警报响起、有人突然摔倒、玻璃破碎或水龙头滴水或流水。物联网(IoT)的未来有望利用更多具有智能边缘功能的设备。人工智能加速的未来可能包括神经形态或内存计算、尖峰神经网络，甚至量子人工智能。它还将简化机器学习算法在边缘进行实际训练的能力。简而言之，具有智能优势的物联网将为进一步的人机界面打开大门。随着技术变得越来越可持续，这将是设计师、工程师、企业和消费者充满希望的时代。
