1、物联网与机器学习：从云端到边缘的变革

物联网与机器学习：从云端到边缘的变革

1. 电子设备与物联网的崛起

过去几十年，我们周围的电子设备数量呈爆炸式增长。正如戈登·E·摩尔在1965年所预见的，半导体技术的发展使得计算成本不断降低，推动了这一现象的发生。如今，电子设备已经融入我们生活的方方面面，从早上被智能手机闹钟叫醒，到日常通勤依靠汽车导航系统，再到晚上在电子阅读器上阅读书籍。

这种设备普及的计算进步催生了像物联网（IoT）这样具有前瞻性的技术范式。1999年，凯文·阿什顿提出了物联网的概念，旨在将当时新兴的RFID技术与热门的互联网话题联系起来。他主张采用一种集中式的远程处理架构，让电子设备能够自主收集和共享数据，从而将人类从繁琐的手动数据处理任务中解放出来。多年来，这一理念不断发展，至今仍指导着众多商业和研究工作。

物联网带来的一个重要成果是产生了海量的数据。连接到物联网的设备以及无处不在的个人电脑和智能手机收集了大量数据。预计到2025年，全球数据总量将增长到175泽字节。数据成为了算法创新的宝贵资源，尤其是在机器学习领域，机器学习依赖数据来提取有用的模式。随着数据日益成为一种商品，以及技术应用的需求不断增加，人们对为物联网和其他电池供电的移动设备赋予复杂处理能力的兴趣也在迅速上升。例如，自动驾驶汽车对实时性有严格要求，健康追踪器则涉及到隐私问题。然而，实现这一目标面临的主要挑战是电池供电设备的能源预算有限，以及设备尺寸的限制，这些因素最初使得这些设备对用户具有吸引力。

2. 物联网范式

物联网的主要贡献之一是提供了一个涵盖广泛设备和服务的计算框架，这些设备和服务具有不同的传感、计算和通信功能。麦肯锡公司在2010年对物联网的定义很好地体现了这一点：“嵌入物理对象（