智能设备变得越来越智能。它们可以帮助我们了解习惯，并使我们摆脱日常生活。智能设备和未来技术的注入使日常生活更加轻松。物联网（IoT）引领着变革，其技术遍及各种设备，包括家庭基础设施。到2025年，估计全球将有约750亿个物联网设备。到2020年，全球将有约270亿个物联网设备。根据Statista的预测，到2025年，这一数字将增长到750亿。借助物联网，可以远程调用门锁，恒温器，冰箱，电视，视频门铃和监控摄像头。智能设备使老年人在现场老年时更加可行。智能产品更易于使用，并且可以由其他家庭成员进行远程管理。农业部门也是物联网的高受益者。作物种植者和牲畜养殖者都使用物联网传感器来监视其输出。尽管人们预言物联网的机会将彻底改变世界，但它仍然存在一系列需要解决的缺陷。对于支撑这些进步的数据爆炸性增长的担忧，给创建产品，服务和支持基础架构的公司带来了麻烦。通常，物联网设备依靠基于云的平台来处理从设备收集的数据。即使此模型有其优势，智能边缘也可以将IoT设备提升到另一个层次。物联网（IoT）限制了物联网（IoT）现象的普遍性，它将提供关键的物理数据并进一步连接处理在云中处理该数据的事物以提供洞察力。由于物联网连接到数百万台设备，因此它将所有数据存储在云中。在云中发送数据和云都有其缺点。 •能量和带宽-用于传输数据的能量和带宽。更多的数据管理导致有限资源上的更多成本。 •延迟将数据发送到云可能会导致延迟，这可能会限制某些应用程序的有效性。 •隐私和安全风险-转换信息将带来隐私和安全风险。在家中或办公室中的智能设备收集的数据揭示了很多信息；有时甚至还会存储个人内容。将数据安全传输到云的保证是线性的。如果黑客成功，情况可能会恶化。物联网的智能优势Intelligent Edge是在网络中捕获数据的位置附近分析和聚集数据的过程。智能边缘兴起的主要推动力是对物联网技术的需求。随着收集数据并将其传输到云以进行处理的IoT设备的数量增加，应对某些挑战的需求变得越来越紧迫。通过使用智能边缘，设备可以在紧密连接的设备上执行决策分析，而不是将数据发送到云。这减少了上述延迟，能耗和带宽使用，同时允许用户将私有数据保留在自己的基础架构中。机器学习是加速决策过程的关键技术。边缘设备使用预先训练的机器学习模型，基于本地传感器收集的新数据做出决策。智能边缘的用例接收基于肢体语言的信号：大多数人类交流不仅通过语言进行。语调，面部表情，手势等是我们用来交流或理解彼此的其他表达形式。在物联网设备中使用智能优势将使信号更好地传达自然感觉的交互体验。可以通过使用对象和手势识别，语音识别，音高分析和自然语言处理（NLP）来利用此功能。提醒事故所有者：智能设备可以增强安全性。它可以感知有问题的情况并警告所有者，以便他们可以做出相应的响应。例如，可以训练智能家居工具包来识别危险信号，例如警报声，人员突然摔倒，玻璃破裂或水龙头滴落或跑动。物联网（IoT）的未来有望利用更多具有智能边缘功能的设备。人工智能加速的未来可能包括神经形态或记忆计算，尖峰神经网络，甚至量子人工智能。这也将降低机器学习算法实际在边缘训练的能力。简而言之，具有智能优势的物联网将为进一步的人机交互打开大门。随着技术的可持续发展，对于设计师，工程师，企业和消费者而言，这将是一个充满希望的时代。