2、搭建物联网与人工智能环境

搭建物联网与人工智能环境

物联网（IoT）和人工智能（AI）正给人们的生活带来巨大影响。像医疗行业就因可穿戴传感器而发生变革，这些传感器能在患者出院后对其进行监测。工业设备上运用的机器学习（ML）技术，通过异常检测、预测性维护和规范性行动等手段，实现了更好的监测效果并减少了停机时间。

1. 选择设备

在物联网项目中，选择合适的硬件是开展人工智能应用的基础。使用物联网意味着要面对一些限制条件，比如在处理图像、视频和声音等大数据时，云服务虽然通常是一种经济有效的解决方案，但可能会导致网络拥塞，尤其是使用蜂窝网络时成本会很高。而且，物联网的盈利大多来自服务销售，而非生产昂贵的设备。

以下是一些市场上广泛采用的开发板：
| 设备名称 | 价格 | 典型模型 | 使用场景 | 编程语言要求 |
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| Manifold 2 - C with NVIDIA TX2 | $500 | 强化学习、计算机视觉 | 自主飞行无人机、机器人 | 除 TensorFlow 外，PyTorch 等库适用 |
| i.MX 系列 | $200 + | 计算机视觉、NLP | 情感分析、人脸识别、目标识别、语音识别 | 无特定限制 |
| LattePanda | $100 + | 人脸检测、语音识别、高速边缘模型 | 音频信息亭、高频心脏监测 | 无特定限制 |
| Raspberry Pi Class | $35 | 决策树、人工神经网络、异常检测 | 智能家居、工业物联网 | 任意语言 |
| Arduino | $15 | 线性回归 | 传感器读数分类 | C 或