10、物联网深度学习：AIoT时代的技术与应用

物联网深度学习：AIoT时代的技术与应用

1. 物联网深度学习基础

机器学习技术可用于降低物联网设备的能耗。普适计算能随时随地为用户提供上下文感知服务，而物联网是普适计算应用于物理世界的成果之一。不过，普适计算不要求设备间有互联网连接，物联网则需要。许多新的物联网设备，如智能音箱，需要信号处理和机器学习技术来检测关键词，深度学习能让物联网设备变得智能。

2. 信息物理系统（CPS）

2.1 CPS概述

“Cyber”一般指互联网，信息物理系统（CPS）是嵌入式系统的更广泛概念，它与嵌入式系统的区别在于使用了网络技术。CPS代表了系统设计的新时代，通过将计算、通信与物理过程融合，带来诸多好处，能形成提供新能力的复杂系统，被视为第四次工业革命。工业革命的历史如下表所示：
| 年份范围 | 工业革命 | 成就 |
| ---- | ---- | ---- |
| 1700 | 第一次 | 蒸汽动力机械制造 |
| 1800 | 第二次 | 电力驱动制造 |
| 1900 | 第三次 | 核能 |
| 2000 | 第四次 | 信息物理系统、物联网、云计算和认知计算 |
| 正在进行 | 第五次 | 认知CPS（自诊断） |

2.2 CPS应用

CPS的应用包括：
- 医疗设备和系统：如机器人手术。
- 先进汽车系统、交通控制和安全。
- 制造业。
- 通信系统。

2.3 CPS原理与框架

CPS依赖于嵌入式系统、控制、实时和无线传感器网络等原则。物联网被用作部署C