1、物联网与机器学习的融合：挑战与解决方案

物联网与机器学习的融合：挑战与解决方案

在过去几十年里，电子设备的数量呈爆炸式增长，这得益于半导体技术的发展，使得计算成本不断降低。如今，电子设备已深入我们生活的方方面面，从智能手机闹钟到汽车导航系统，再到电子阅读器。这种设备的普及催生了物联网（IoT）等技术范式。

1. 物联网范式

物联网提供了一个涵盖广泛设备和服务的计算框架，具有多样化的传感、计算和通信功能。通常可以将物联网分为三层：云、雾和边缘，每层都有不同的设备。

在传统的物联网范式中，配备传感器的边缘设备（如无人机、智能手表等）收集环境和用户产生的数据，进行简单的预处理后将数据发送到云端进行处理。这种集中式的云计算方法促进了算法的创新，但也带来了隐私、延迟和带宽等问题。

为了解决这些问题，出现了两种互补的方法：雾计算和边缘计算。雾计算通过本地服务器连接边缘设备，可进行本地处理并将任务委托给云端；边缘计算则使设备能够自主执行所有处理任务，也可选择将部分任务部署到云端。

在物联网的边缘层，尤其是极端边缘，设备通常由电池供电，具有有限的计算和存储能力，且往往是特定应用的。然而，一些应用对低延迟、高带宽和设备位置移动性有要求，这促使计算和存储在设备上进行，即极端边缘计算。

这些应用包括：
- 低延迟应用 ：如自动驾驶车辆、移动游戏、弱势群体活动跟踪、远程健康监测和工业控制系统等，需要实时响应。
- 高带宽应用 ：如监控和公共安全应用，依赖高带宽视频流，将数据发送到远程位置会导致能源效率低下、延迟增加和可信度降低。
- 设备位置和移动性应用