腾讯云IoT应用创新大赛圆满收官，一图一视频围观黑科技获奖作品！

原创 于 2020-05-27 11:04:13 发布 · 1.7k 阅读 · 0 ·
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腾讯云IoT应用创新大赛圆满结束，344个团队历经6个月的激烈角逐，17支队伍脱颖而出，展示了基于TencentOStiny的IoT套件和多种通信方式的应用创新，共同构建IoT生态。

5月27日，由腾讯云IoT、TEG网络平台部、TEG云架构平台部、云加社区联合主办的“腾讯云IoT应用创新大赛”圆满落下帷幕。

本次大赛是腾讯云面向物联网领域举办的大型竞赛，通过腾讯云IoT全链路产品能力，开放平台和服务，与广大开发者共筑创新，孵化优秀的IoT产品和解决方案，共同构建IoT应用生态。

赛事作品精彩纷呈：基于TencentOS tiny物联网操作系统，支持LoRaWAN、NB-IoT、WiFi 、GPRS等多种通信方式的IoT套件在腾讯云物联网开发平台IoT Explorer上尽展应用开发之美，117 个 LoRaWAN 社区网关在全国各地点亮，燃爆这个夏天，精彩创新大赛作品剪影，请看视频！！！

344 个参赛团队，6 个月的征程。经过激烈的竞赛角逐，究竟哪17支队伍获得大奖？最终冠军又花落谁家？带上你的好奇心，一起来看看此次获奖的作品有哪些？

至此，腾讯云IoT应用创新大赛圆满收官。腾讯云IoT将不断完善云管边端物联网产品能力，以全链路物联网基础设施建设者定位，协同整个产业链上下游合作伙伴，并与广大开发者一起共筑IoT生态，共建万物互联世界。逐梦之路永无止境，期待我们明年大赛再见！

本次大赛获奖作品使用的腾讯云IoT相关产品：

[1] 物联网开发平台IoT Explorer：

https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer

[2] TencentOS tiny：

https://github.com/Tencent/TencentOS-tiny

点击文末「阅读原文」，查看获奖作品专辑~

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TVP首场香港活动重磅启幕，AI出海变革风向如何把握？
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AI 不仅能优化本地生产流程，更能助力企业精准匹配海外市场需求、高效适配本地化运营，其赋能的跨境供应链协同、本地化研发，正成为大湾区企业依托香港布局全球的核心抓手，推动区域产业升级。「AI 领航·智汇出海 | 腾讯云 TVP 思享会 大湾区数字化转型高管沙龙」由腾讯云 TVP、CIO 时代、新基建创新研究院联合主办， 邀请到多位香港标杆企业、学术领袖与 AI 技术大咖，从香港国际枢纽优势到 AI 驱动的跨境破局，从本地化适配到全球市场攻坚，带来一场聚焦粤港澳大湾区产业升级的思想碰撞。
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架构火花｜AI时代，架构师的护城河在哪里？
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当 AI 成为生产力底座，如何打通产业落地“最后一公里”？
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你相信光吗？
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玄武实验室早在2017-18年的时候就开始了对生物认证安全的研究，发现当时的屏下指纹技术存在严重的安全缺陷，仅需通过获取玻璃表面指纹，进行自动化克隆复原，产生新指纹模型，便能通过多款指纹身份认证设备的识别。玄武实验室这些年的发展，在各个安全领域的技术方向上，都做出了世界级的研究成果，并将这些研究转化为产品能力，为企业用户保驾护航——不光是保护腾讯云客户的现在，还能保护客户的未来。在AI大模型的加持下，研发各类 AI Agent ，扮演安全专家的角色，自动化地处置威胁，进一步提升主动防御的体系能力。
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Gemini 3实测：综合最强、代码最强、数学最强、多模态最强的六边形 AI 来了？
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这个数据集题目偏理论、抽象推理，主要测试模型的“通用智能”，被认为是AI难以解决的问题，但是在Gemini 3 Pro （不使用搜索、代码执行工具）上优势非常明显，领先 GPT-5.1 一档，几乎是 Claude 4.5 的三倍。而在常规的数学测试集上AIME，Gemini 3 Pro 是当今数学推理最强的通用模型（不算专精数学的 NMAX），如果直接可以用代码执行，直接达到了夸张的100%。总结来看，Gemini 3 Pro 是目前「综合实力最强、数学最强、视频理解最强、代理能力领先」的模型。
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GitHub 12w Star神器！一文详解大模型集成框架LangChain
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它最大的价值，并不是“不可替代的工具”，而是它将大模型开发的核心环节（Prompt工程、记忆、向量存储、多模态交互、Agent逻辑设计等）拆解为标准化模块，让新手能直观的理解一个完整AI应用的底层逻辑。消息是对话模型中通信的基本单位，用于表示与模型通讯的输入与输出，以及包含与对话相关的上下文信息和元数据，每一条消息都包含一个角色（系统、用户、AI等）和内容（用户的输入或模型的输出）以及其他元信息（id、名称、令牌使用情况等），LangChain提供了一个统一的消息格式，可以在不同模型之间使用。
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Agent全面爆发！一文搞懂Agent开发核心链路
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整体其实就是提示词来激发模型选择工具的能力，目前开发过程中主要有两种实现方式：一种是直接使用大模型API提供方提供的利用tools和messages的组织方式（其实背后他们自己也是通过prompt来组建的一套能力，不过相比自己开发一套提示词工程而言，他们更了解底层模型如何做的，在通用化场景下的适配效果可能比自己研究要好很多。本文将带你深入Agent的“大脑”与“四肢”，从规划、记忆、工具调度，到上下文工程的精妙设计，一步步拆解如何构建一个真正“会思考、能执行”的智能体。
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AI 时代，架构师如何破局成长？腾讯云架构师技术沙龙圆满收官
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最后，主持人陈漱玉总结道，在 AI 驱动的时代，架构师不可替代的价值，不仅在于连接代码与系统，更在于跨越当下与未来，架起技术发展的桥梁。除了干货满满的主题分享外，沙龙现场热烈的互动充分展现了腾讯云架构师技术同盟开放、友好的技术交流氛围。每位嘉宾分享结束后，台下与会者结合自身实践踊跃提问，嘉宾即时答疑解惑；圆桌讨论环节更是精彩纷呈，台上台下观点碰撞，激荡思想火花。
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架构派 | 专访长沙同盟理事长李颖悟：技术人生AB面
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2025年9月，腾讯云架构师技术同盟与湖南展通人工智能研究院院长、颖悟智能科技董事长、腾讯云架构师长沙同盟理事长李颖悟进行了一次深度对话，以下是采访文字实录。为了您的阅读体验，我们做了不变原意的编辑。Q： 李老师好，非常感谢您抽出宝贵时间来到我们架构派栏目。请您向我们同盟的伙伴们简单介绍下自己的职业生涯。李颖悟： 大家好，我是李颖悟，很高兴能来到架构派栏目和大家交流。我 1995 年从北京理工大学毕业后，当了 2 年大学教师，然后考入桂林电子科技大学拿到计算机应用硕士学位后入职华为。在华为的 17 年里，我
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架构火花｜产品经理和程序员谁会先被AI淘汰？
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一套代码跨8端，Vue3恐怖如斯？详解跨端框架到底香不香
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那么，有没有一种架构，可以用一套代码来实现业务逻辑，然后通过适配最终应用到 App Android 端，App iOS 端，iPad 端，aPad 端，PC Web 端，H5 端，PC 客户端 Win 端，PC 客户端 Mac 端呢？在多端统一应用框架中，我们不再为每个平台都单独创建一套独立代码库，独立开发一套系统，而是通过一个中间语言，只开发一套，然后，针对不同的平台，书写不同平台的差异代码，并且接入对应平台的跨端框架进行代码转化，从而转化为能在该平台运行的代码。在手机上开发一个应用，需要分别开发两套？
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300万行代码精简到30万！腾讯新闻推荐架构重构复盘
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👉目录1 “重构”的定义2 重构决策：什么时候该动手3 重构范围：平迁还是重建4 重构策略：绞杀者模式的实战应用5 风险控制：如何保证不翻车6 数据迁移：最难啃的硬骨头7 架构设计的底层原则8 复盘与反思在上一篇文章《微服务是毒瘤吗？》中，我们强调了架构设计和发展需要适应业务的需求和变化。这篇文章就是一个非常好的架构随业务、时间变迁而重构的观察对象，可以帮助大家搞清楚什么情况下平迁，什么情况下重建。作者团队通过一次为期 24 个月的重构战役，最终实现了这些业务收益：可用性从不足 99% 到 99.99%；
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彻底爆了！一文了解LLM应用架构：从Prompt到Multi-Agent
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当前Agent还在持续发展，相信后续会有越来越多的方案去进一步提升agent的智能和实用性，期待agent真正落地出能改变生活的应用，目前发展趋势来看，那一天感觉可能不会太远了。所以，我们采用专业的事情给专业的人做的原则，将单一agent分为多个不同领域的专家agent，它们之间互相合作，从而提高Agent的稳定性和智能。这个阶段的优点是能有效提高智能程度，但缺点是多轮的思考，信息的交互，编程实现起来相对复杂，对LLM的响应速度要求高。环境的形式可以是虚拟的沙盒环境，也可以是真实的物理世界。
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一篇文理解架构：企业架构、技术架构、C4模型、TOGAF、互联网模型
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人（People）、流程（Processes）、技术（Technology），是很多企业架构人员经常使用的PPT模型方案，但信息（Information）同样重要，尤其是在国内数字化转型的当下，因为缺少信息互通而造成的信息孤岛效应极大地制约了企业IT能力的发展。这是因为企业架构本身是一个非常理论化的领域，不同的企业架构师面对不同的企业规模、业务特性，可能都会得出不同的结论。第一层看到的是地球与其星球的环绕、第二层是看到地球上的山川海河，第三层看到的是不同的国家城市，第四层看到的是不同的房子家庭。
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数据与 AI 如何双向赋能？腾云架构师技术沙龙邀你共探
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十分钟速通大模型原理！从函数到神经网络
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好了，到这里我们已经完全搞懂了大模型的原理啦，过去只知道一些注意力机制、模型的推理是靠猜的这些模糊的概念，通过系统性的学习和总结，我们可以更深入的理解大模型的底层到底是什么，这对以后的大模型微调、大模型工程应用都有帮助，如果看到这里忘记了前面的内容，可以再重新理一遍，理解可能会更加深刻哦，bye bye！很显然，A拟合的就不好，B感觉还不错，C貌似太完美了，假如有一些新的数据，那么C可能效果还不如B，这种在训练数据表现的很完美，但是再没见过的数据上表现得很差的情况，我们叫它。
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对话香港城市大学张泽松：AI时代教育“变天”？先抓核心能力｜TVP专访
11-03 749
他透露，香港城市大学已联合腾讯云落地 AI 教育实践，从平台打通到空间改造，每一步都围绕人的能力培养展开，而 TVP 搭建的跨地域、跨领域交流网络，更让这些实践有了对接产业、走向国际的可能。香港是多元文化城市，传统学校和国际学校各占一半，学生来自不同国家，他们遇到的问题、需要的 AI 工具，天然就符合全球需求，所以大湾区可以很好的互补——香港出国际化场景，内地出技术和资源，一起把 AI 教育做得更实。我自己是 TVP 成员，看到里面有开源领域的专家、高校老师、企业领袖，大家分享动态，信息能快速流动。
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万字长文：重构软件工程迷思，搞懂需求与产品思维
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从软件工程与技术管理领域的“圣经”《人月神话》出版到现在已经50年，在这期间出现了各种各样的方法论（如下），但到今天，大部分软件开发仍然处于“原始草莽”阶段，个中原因已有连篇累牍的文献论述，不再进一步阐述。既然宏观需求不变，变化的是微观。“产品需求”这个词很容易误导，没有所谓的产品的需求，而是“用户的需求”，产品是针对用户需求提出的一个解决方案，产品是”供给“，不是”需求“。很多需求是永恒的，不变的，变化的是人类发明的一个个产品（即需求的解决方案），而衡量产品的“用户价值”的另外一个办法是比较。
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以Dify架构设计为例，一篇文看懂AI原生应用开发平台
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在AI原生应用开发层面，对于LLM模型、工具插件、RAG提供统一的API进行注册、管理和维护，同时，提供了消息历史和多论会话的状态支持，方便构建有状态和无状态的assistant和commpletion AI原生应用。比如，Dify 的AI APP在数据模型层面，通过共享表tanent_id字段标识，进行了租户隔离，在AI App的创建、开发、调试、发布、运行、部署的生命周期中，可以为不同的租户加载不同配置的模型实例和资源以及租户私有知识数据，对于小型企业级用户，通过共享数据表的租户设计成本低且灵活性强。
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绝密数据解禁！腾讯有多少程序员？什么技术栈最热门？
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腾讯2025研发大数据报告》虽然是一个腾讯内部数据的总结，但从行业视角看其实折射出一个新的趋势：AI研发，已经从“工具应用期”迈向“体系融合期”。得益于 AI 助手的快速迭代，产研以外的工种角色的工作也得到了极大的效能提升，每个岗位都在用混元/元宝/CodeBuddy 拓宽自己的能力边界。当AI深入研发全链路，它改变的不仅是代码的生成方式，更是团队的协作方式、项目的推进节奏，乃至企业的创新结构。这些“平平无奇”的数字背后，是庞大的研发体系、自动化工具链，以及不断演进的协同方式的共同作用。
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