18、物联网连接设备的实现与成本分析

物联网连接设备的实现与成本分析

1. 物联网数据处理与机器学习

物联网处理的是“热数据”，例如消费者行为历史、常去店铺等信息，这些数据需要近乎实时处理，并在极短时间内给出响应。以顾客路过商店为例，及时做出反应至关重要，而非等顾客回家后才行动。

这种数据处理通常使用NoSQL和Hadoop数据库，需要运行数据处理软件的集群，依赖网络和数据缓存功能。

在“机器学习”方面，我们要从原始数据中寻找学习模型。设计学习模型的过程包括分析数据，然后训练测试模型。定义好这些学习模型后，可将其重新集成到设备中，使设备更智能、更自主。

2. 自然接口与云服务

借助云技术，我们可以实现需要强大计算能力的高级服务，如自然语言语音识别。像“Amazon Echo”“Amazon Tap”“Echo Dot”和“Google Home”等产品都运行着识别引擎，能持续监听用户命令。它们利用云的强大功能，使交互变得自然而高效，用户可以直接用它们订购披萨或添加购物清单。

3. 物联网解决方案示例：居家养老服务

我们以居家养老服务为例，该系统旨在创建一个用户社区，连接受助者（老年人或依赖他人的人）、专业护理人员（护士、运动治疗师等）、家属、各类上门服务提供商（提供卫生、清洁、餐饮等服务）、商家和邻居等。但实际情况远比想象复杂，物理设备（主要是硬件部分）只是整个系统的冰山一角，其成本虽不可忽视，但通常会被众多其他因素所掩盖。

该设备的整体硬件架构主要由两部分组成：
- BASE ：位于用户家中，是设备的核心部分。它除了具备本地射频连接（如蓝牙低功耗BLE）以确保与