最完整的微软IoT入门指南：从设备到行业应用的24课实战教程
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IoT-For-Beginners 你还在为物联网学习找不到系统路径？本文将带你通过微软官方24节实战课程，从基础设备到农业、制造业等五大行业场景，零门槛掌握IoT核心技能。读完你将获得：
- 3种硬件选型方案（含虚拟设备）
- 5大行业IoT项目实战经验
- 24个可直接运行的代码案例
- 完整的云边协同开发框架
为什么选择微软IoT初学者课程？
微软Azure云倡导者团队打造的《IoT for Beginners》课程，通过12周24课时的项目式教学，让你在构建真实场景项目的过程中掌握物联网核心技术。课程采用"农场到餐桌"的全链条视角，覆盖农业监测、物流追踪、智能制造、零售管理和智能家居五大行业，所有项目均提供Arduino（Wio Terminal）、Raspberry Pi和虚拟设备三种实现方案。
课程路线图展示了从基础到行业应用的24节课结构，点击查看高清版本
课程特色
- 多语言支持：提供50+种语言版本，包括中文（简体）、英文等
- 双硬件路线：支持Arduino和Raspberry Pi两种开发路径
- 虚拟设备：无需购买硬件，通过CounterFit项目即可完成所有实验
- 配套资源：每节课包含课前测验、实践指南、挑战任务和补充阅读，详见课程模板
硬件准备：3种方案任你选
根据你的预算和技术背景，课程提供三种硬件选择方案，所有方案均可完成全部24个实验项目。
方案1：Arduino生态（Wio Terminal）
适合想要学习C++和微控制器开发的开发者，核心设备包括：
- Wio Terminal（含LCD屏幕、WiFi和传感器接口）
- ArduCam Mini 2MP摄像头
- ReSpeaker 2-Mics语音模块
Wio Terminal开发板集成了LCD屏幕、按键和多种传感器接口
方案2：Raspberry Pi生态
适合熟悉Python的开发者，推荐配置：
- Raspberry Pi 4（2GB以上内存）
- Grove Base Hat扩展板
- Grove传感器套件（含温湿度、光照、土壤 moisture 传感器）
Raspberry Pi 4可直接运行完整Linux系统，支持Python开发
方案3：纯虚拟环境
完全无需硬件，通过以下工具模拟所有传感器和执行器：
- CounterFit：模拟GPIO、I2C等接口
- Python虚拟环境：运行所有设备端代码
- 浏览器界面：可视化传感器数据和执行器状态
详细硬件清单和采购建议见硬件指南，Seeed Studio提供官方套件。
核心技术模块：从设备到云端
模块1：IoT基础（1-4课）
第一课：物联网核心概念
物联网(Internet of Things)通过传感器收集物理世界数据，通过执行器实现物理交互，核心组件包括：
- 传感器：收集环境数据（温度、湿度、位置等）
- 执行器：实现物理控制（LED、继电器、电机等）
- 通信：设备与云端的数据传输
- 云服务：数据存储、分析和可视化
物联网系统组成示意图，展示了从传感器到云服务的完整链路
实战项目：智能夜灯
通过光照传感器检测环境亮度，自动控制LED开关。三种硬件实现方式：
# Raspberry Pi光照传感器示例代码
from grove.grove_light_sensor_v1_2 import GroveLightSensor
from grove.grove_led import GroveLed
import time
sensor = GroveLightSensor(0) # 连接到A0接口
led = GroveLed(5) # 连接到D5接口
while True:
light = sensor.light
if light < 100: # 光照低于阈值时点亮LED
led.on()
else:
led.off()
time.sleep(0.5)
模块2：农业物联网（5-10课）
第五课：植物生长预测
通过温度传感器数据和生长度日(GDD)模型预测植物生长周期。课程提供完整的Jupyter Notebook分析工具，帮助你：
- 收集温度和湿度数据
- 计算生长度日指数
- 预测作物成熟时间
电容式土壤湿度传感器安装示意图，防腐蚀设计适合长期监测
核心传感器选型： | 传感器类型 | Arduino接口 | Raspberry Pi接口 | 价格区间 | |------------|------------|-----------------|----------| | 温湿度传感器 | D2 | D2 | $5-10 | | 土壤湿度传感器 | A0 | A0 | $8-15 | | 光照传感器 | A1 | A1 | $3-8 | | 继电器模块 | D5 | D5 | $4-8 |
模块3：物流追踪（11-14课）
第十一课：GPS位置追踪
使用Grove GPS模块实现资产定位，通过Azure IoT Hub传输位置数据。关键技术点：
- NMEA协议解析
- 低功耗广域网(LPWAN)通信
- 地理位置数据可视化
GPS追踪系统架构
GPS追踪系统架构，展示了从设备到云服务的数据流程
地理围栏应用： 通过Azure Functions实现地理围栏功能，当运输车辆进入/离开指定区域时自动触发通知。完整实现见地理围栏课程。
模块4：智能制造（15-18课）
第十五课：水果质量检测
使用Azure Custom Vision训练图像分类模型，实现水果成熟度检测：
- 收集水果图像数据集
- 训练分类模型
- 部署到边缘设备
- 实时分析摄像头流
自定义视觉服务识别水果成熟度的界面展示
边缘部署代码片段：
// Arduino设备调用Custom Vision模型
#include "AzureAI.h"
AzureAIClient aiClient("your-prediction-key", "your-endpoint");
void loop() {
camera.capture();
AIResult result = aiClient.predict(camera.getImage());
if (result.tag == "ripe" && result.probability > 0.8) {
digitalWrite(RELAY_PIN, HIGH); // 分拣成熟水果
}
delay(1000);
}
行业应用全景
制造业解决方案
- 质量检测：使用机器视觉检测产品缺陷
- 预测性维护：通过振动传感器预测设备故障
- 资产追踪：UWB技术实现高精度室内定位
零售业创新
- 智能货架：通过摄像头实时监控库存
- 客户分析：热力图分析顾客行为
- 无人结算：RFID技术实现自动结账
如何开始学习？
1. 获取课程代码
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/io/IoT-For-Beginners
2. 选择学习路径
- 零基础入门：从第一课：物联网介绍开始
- 硬件开发者：直接进入传感器与执行器课程
- 云开发者：重点学习Azure IoT Hub集成
3. 参与社区
加入Azure AI Foundry Discord，获取专家支持和同行交流。
学习资源汇总
收藏本文，关注后续《Azure IoT边缘计算实战》系列，带你深入学习AI模型在边缘设备的部署与优化！
许可证与贡献
本课程采用MIT许可证，欢迎通过贡献指南提交改进建议。所有图像资源的版权信息见图像归因。
课程内容持续更新，最新版本请参考GitHub仓库。本文基于2025年3月课程版本编写。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
