零基础 5 分钟上手,程序员喜提 AIoT 新利器!

涂鸦智能推出的AIoT开发者平台,旨在解决物联网开发成本高、周期长、难度大等问题,帮助开发者快速设计物联网设备,实现15天量产,同时提供安全保障。

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作者 | 伍杏玲

出品 | 优快云(ID:优快云news)

近几年来,物联网发展迅速,2017 年,物联网设备数量首次超过全球人口。据预测,到 2025 年,物联网设备将超过 215 亿。

可与日俱增的物联网设备相反的是,物联网开发者在开发的过程中遇到不少难题。据 优快云 的《2018-2019 中国开发者调查报告》显示,39% 的开发者认为嵌入式硬件开发很具有挑战性,29% 的开发者对设备和数据安全以及数据隐私存在问题,28% 的开发者面临人机交互挑战。

并且 64% 开发者公司物联网团队规模在 50 人以下,在 51-100 人的占 20%。 

但由于物联网设备涉及软硬件的技术,导致开发周期较长。那么面对物联网研发团队人数少,涉及开发链路长的现状,作为物联网的开发者和企业该如何破局?

北京时间 7 月 26 日,在涂鸦智能举办的 AI+IoT 平台分享会上,涂鸦智能大市场和战略合作副总裁那竞丹、涂鸦智能副总裁付强给开发者提供一个新的解决思路。

 

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物联网开发者面临的六大难题

 

据涂鸦智能介绍,目前物联网开发者和企业遇到以下六大难题:

1、开发成本高:产品端、云端、控制端的人才及项目开发成本很高。

2、开发周期长:从产品功能设计到量产,涉及的产业链很长:芯片、终端、网络、平台、应用等多个领域,不像互联网软件能快速发布上线。

3、开发难度大:要与联网模块、云端、控制端等多方供应商沟通,难度大,如有问题责任定位不清晰。

4、软件OEM(Original Equipment Manufacturer,原始设备制造商)不灵活:针对不同品牌商要单独开发软件,费时费钱。

5、功能扩展弱:在产品功能升级及对主流智能终端(Amazon Echo等)方面技术能力弱。

6、无法全球化:没有全球化的云端服务能力,更不支持即插即用,无法满足客户出口需求。

对此,涂鸦智能推出“AI+IoT”开发者平台,帮助开发者和非开发者快速开发物理网设备。

 

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AIoT 新利器:零基础 5 分钟上手设计

 

涂鸦智能副总裁付强表示,去年是国内公认到了智慧互联网的元年。谈及智慧互联网和移动互联网的区别,他表示所有时代的划分,内部最大的驱动力实际上是技术,而物联网的发展,最大的驱动力是云端技术的成熟。

他举例道,目前我们的手机是 A 系列的芯片,但是到了智慧互联网时代,因为云端能力极强,再加上随着 5G 来临,它的传输速度和连接的能力以及时延是非常好的,所以传统端设备不需要具有强大的算力,未来我们的设备将走向四低:低成本、低算力、低时延、低价。

而涂鸦智能“AI+IoT”开发者平台便是这样智能的云端平台。

该平台分为五层技术架构,从下至上分别为:设备操作系统内核层、提供基本库(Base Libraries)层、库(Libraries)层、设备框架层和应用层。目前平台日处理请求量超过 500 万次,设备操作指令的平均云端处理时间 10 ms。

该平台封装良好,界面操作简便,所有智能场景用一个 App 账号实现。产品经理、设计师等无技术背景人员只需 5 分钟便可设计一款自己的物联网产品的模块,并可在网上下订单发货。据涂鸦智能官方称,一款物联网设备通过这个流程可达到 15 天量产的速度。

以下是笔者的实测,在页面简单操作选择,便可同步在 App 里:

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PC 端操作一

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PC 端操作二

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App 同步设计

同时,对于物联网开发者备受关注的安全问题,涂鸦智能云从安全上做好以下四个方面的技术防范:

1、产品数据上传到云端时都会经过脱敏化处理;

2、基于本地数据本地存储的原则,海外数据存储在海外的数据中心。目前分别在全球部署了五个数据中心,涂鸦也在不断开拓更多重点国家市场,并建立本地化数据中心。

3、采用 TLS 和 AES 等数据传输加密方式;

4、具备 SGS 的 ISO 认证,TrustArc 做 GDPR 的审计;

如果说涂鸦智能的 AIoT 平台是为了解决万物互联中“物”的问题,那么其提供的场景化 SaaS 服务则将物“联”接起来。

 

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场景物“联”,

5G 助力 AIoT!

 

在付强眼中,因为边缘计算的能力目前远远达不到可商业性应用的层面,所以在智慧互联的时代,他个人认为我们谈的应是“云管景端”,“景”便是场景。

所以涂鸦智能部署“1+3+X”的战略:基于1个 AIoT OS 平台 + 3 个 AI 入口(AI 语音、AI 视觉、AI 连接)+X 智能 SaaS 场景。

目前的“X”场景有六个:全屋、酒店、养老、安防、长短租、共享租赁。

据中商产业研究院《2019 年智能家居产业链分析报告》显示:2017 年,中国智能家居市场规模突破 3000 亿元;2018 年,接近 4000 亿元,并预测在 2019 年接近 5000 亿元。

但由于产业链分散、跨品牌硬件存在互联门槛、家居控制只能通过手机等单一模式连接,智能家居存在一些不足:资料显示,当下智能家电用户激活率不足 20%,使用半年后继续使用家电智能模块用户留存率不足 5%。

而居住作为每个人的刚需,据此,涂鸦智能推出涂鸦全屋,提供用户 AI 音箱、智能家电、智能控件等设备,满足用户安防、娱乐、照明等的生活需求。

谈及随着 5G 时代的到来,付强表示,5G 的本质定义是做物与物连接,5G 的其中一个特点是广连接。目前的智能音箱光 ASR 的识别就可能消耗两百毫秒,从 TTS 到后端,后端再回来播报,这过程就需要两秒钟了。

这里面有 AI 能力的问题,但是某种意义上是受网络环境影响,所以说未来 5G 有可能会把这个过程再压缩,ASR 到 TTS 过程更快更直接,这种体验感会更好。所以他将 5G 比喻为智慧互联网的“高速公路”。

最后付强相信 5G 将会大大的助力 AIoT:在广连接层面上助力 IoT;在低时延、大带宽上将会助力 AI。

10天学Python直接做项目,我做了这5件事

https://edu.youkuaiyun.com/topic/python115?utm_source=csdn_bw

【END】

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内容概要:本文档详细介绍了一个基于多任务学习(MTL)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。该项目旨在解决多变量时间序列预测中的复杂性、长序列依赖、任务间干扰等问题,通过融合多任务学习与Transformer架构,构建了一套高效且可扩展的预测系统。项目覆盖了从环境准备、数据预处理、模型构建与训练、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并供了详细的代码实现。模型采用多头自注意力机制有效捕捉变量间及时间维度上的复杂依赖,通过多任务共享层和任务特异性层实现任务间知识共享与个性化特征取。此外,项目还引入了动态任务权重调整、轻量化设计、数据预处理优化等关键技术,确保模型在实际应用中的高效性和准确性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习和时间序列分析有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:① 升多变量时间序列预测的准确率;② 实现高效的时间序列特征取;③ 促进多任务学习在时间序列领域的应用推广;④ 供可扩展的模型架构设计,适应不同应用场景的需求;⑤ 降低模型训练与推断的计算资源需求;⑥ 促进复杂系统的智能决策能力,如智能制造、能源管理、金融分析、气象预报等领域的精准预测支持。 其他说明:项目不仅供了完整的代码实现和详细的文档说明,还设计了用户友好的GUI界面,方便用户进行数据加载、参数设置、模型训练及结果可视化等操作。未来改进方向
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