作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
“人工智能”（Artificial Intelligence，AI）已经成为一种热门词汇，并逐渐成为各个领域中的重要话题。作为产业界的先锋，中国在全球引领这个产业的进程中越来越多的人开始接受、并且更多的人开始参与其中。 而作为技术的领头羊之一，物联网技术也在蓬勃发展。随着物联网的普及和应用，越来越多的人将自己的生活、工作和娱乐设备接入到云端，形成了大量的物联网终端节点，在这个过程中，不仅要求这些终端节点具有较高的计算能力、存储空间和通信性能，而且还要求其具备对外网络连接的能力，能够安全地和云端服务器进行通信。
因此，作为一个技术的专家，我觉得需要有关物联网方面的知识和经验积累，掌握其背后的基本原理和核心算法，有助于我们更好地理解和运用AI技术解决物联网相关的问题，提升我们的实际应用能力。本系列文章即试图向大家介绍一些关于物联网、嵌入式系统、机器学习等方面的相关技术和知识，希望通过阅读本系列文章，你可以对物联网技术有一个更深入的理解，从而进一步提升你的技术能力和影响力。
2.背景介绍
2.1 物联网概述
物联网（Internet of Things，IoT），是指通过互联网远程访问物理世界的任何事物。它由传感器、智能终端、控制器、网关、处理单元组成，实现信息采集、数据处理、分析、传输、显示、应用和控制等功能。
物联网由三个主要特点构成：一是“物”（Things）——包括各种感测设备、环境监控设备、智能家电设备、智能厨房设备、自动驾驶汽车等；二是“网”（Networks）——可以使上述物体相互联系、交流和共享信息；三是“管”（Connectivity）——可以使物联网中各种各样的设备和服务通过标准化接口进行交互。基于以上特点，物联网可用于实现各种现实世界的应用场景，如智能照明、智能路由、智能安防、智能社会管理、智能健康管理、智能能源管理、智能农业、智能制造、智能仓储等。
2.2 物联网的发展历史
物联网最初起源于美国的研究机构。1999年，爱立信（英国创办者）宣布开始开发物联网概念，其目的是建立一个能够通过互联网访问许多物体的分布式计算机网络，利用互联网为个人、企业、组织提供即时的、精准的信息服务。
2006年，英特尔公司与加利福尼亚大学伯克利分校合作研发了第一代物联网技术。由于技术含量较高，没有推出正式产品。
2007年，卢比奥贝佩拉·本田首次提出物联网系统。他认为物联网系统应该包含三个关键要素：网络、感应和控制。他通过感应器收集数据并通过网络传输到云端，再由云端进行处理、分析和控制。
2010年，欧洲核子中心（ETHZ）、法国国家科学基金南斯拉夫基金委员会（FSN）、德国柏林机器人研究所（DLR）、美国斯坦福大学、清华大学合作，共同研发了一套基于Web的物联网平台，称为ThingSpeak。
2011年，物联网行业正式进入快速发展期，微芯片、嵌入式系统、移动互联网、智能手环、智能健身器械、智能城市等领域都在布局。
2012年，美国空军改装的P-48歼击飞机使用GPS定位系统收集外部环境信息，并通过无线网络发送给地面局。
2.3 物联网的应用领域
物联网正在吸纳各种新兴的应用领域，其中最突出的就是智能社会管理。它的作用是在人们的日常生活中自动监测、记录、分析和决策人类活动，并通过智能社区居民之间的互动完成任务、调节社会经济运行、保障人们的权益等功能。另外，还包括智能城市、智能能源管理、智能医疗、智能健康管理、智能农业、智能制造、智能仓储等领域。
3.基本概念术语说明
3.1 感知与感测
3.1.1 概念阐述
“感知”是指智能终端接收到的输入信息，“感测”是指在感知到输入信息之后对其进行后续处理，并输出结果的过程。其中，感知可以通过传感器、光线、声音、图像等方式实现，而感测则依赖于各种算法、模型和计算。
3.1.2 传感器类型
传感器是用来感知物体或者外界环境变化的装置。传感器按功能可分为五大类：物理传感器、电气传感器、信号传感器、触摸传感器、生物传感器。
（一）物理传感器
物理传感器是指检测物体或外界环境变化的一个独立、自主、灵活的部件。例如，水泵、风扇、红外线探测器等。
（二）电气传感器
电气传感器是通过电磁波、电场或电压的变化来感知外界环境变化的设备。例如，交变旋钮、霍尔传感器、加速度计、角速度计等。
（三）信号传感器
信号传感器通过通过发射、接收、采集、传输、存储等方式识别感知对象的特定特征和规律性，从而生成信息。信号传感器在不同的信号中获取信息，能够识别各种物体、材料、混杂环境、声音、图像等，常用的信号传感器有无线信号传感器、红外信号传感器、氛围光线传感器等。
（四）触摸传感器
触摸传感器采用霍尔反射单元实现对人类手指、足尖、食指等触点的感受，实现触摸感知。触摸传感器能够捕捉到用户的接触力以及接触点之间的相对位置。
（五）生物传感器
生物传感器通过对感知目标的基因编码序列或者其他生物化学特征进行比对、提取等方式捕捉感知对象的一系列信息。生物传感器常见的种类有数字二维码识别器、指纹识别器、微芯片电池容量检测器等。
3.1.3 数据采集方式
数据采集的方式有两种：连续采集和周期采集。
（一）连续采集
连续采集通常采用时钟方式进行数据的采集，采集的时间间隔可以长达几秒甚至几分钟。连续采集的优点是不需要额外的开支，缺点是效率低下，资源消耗大。例如，传感器在不同环境条件下对传感数据进行采集。
（二）周期采集
周期采集是指根据某些条件对传感器进行激活，然后等待触发事件发生，再采集相应的数据。周期采集的优点是效率高，适应性强，对环境要求不高；缺点是资源消耗大，耗电量大。例如，红外摄像机每隔一段时间就拍摄一张图片。
3.2 嵌入式系统概述
3.2.1 概念阐述
嵌入式系统是指一种高度专业化的计算机软硬件结合体，它属于计算机系统的一部分，专门用于为某些特定的应用领域进行定制设计。嵌入式系统是一种特殊的微型计算机系统，其核心是一个完整的处理器模块，外部通过接口进行控制，内部包括微处理器、内存、外设等。嵌入式系统一般位于控制系统或机械设备内，可以实现复杂的控制功能和高速运算。嵌入式系统广泛应用于工业领域、航空航天领域、汽车领域、医疗领域等。
3.2.2 嵌入式系统的特点
嵌入式系统一般具有以下几个特点：
（一）高度专业化
嵌入式系统是高度专业化的计算机软硬件结合体，其处理器、存储器、IO口、通信协议、驱动程序等都被设计成高度优化的、可靠的、安全的。嵌入式系统通常具有特别高的处理性能，运算速度快，能承受较大的噪声。
（二）低成本
嵌入式系统一般都是集成电路(IC)电子元件结合而成的。IC制造商在制造各级芯片时，将尽可能保持封装尺寸小，以降低成本。嵌入式系统往往可以容纳很多微控制器、内存等电子元件，实现功能性及定制化的需求。
（三）可靠性
嵌入式系统具有良好的可靠性，因为其整个系统结构设计、编码、调试都经过了严格测试，可以保证系统总体的稳定性。
（四）高度集成
嵌入式系统一般都内置多个硬件功能部件，比如CPU、内存、外设等。这样做可以节省空间、减少外观上的负担，同时也方便更新换代。
（五）可编程
嵌入式系统一般都带有可以用来配置的ROM或FLASH，可以写入程序代码，实现动态改变系统行为。嵌入式系统的功能往往可以由用户自定义。
（六）集成控制
嵌入式系统的外设一般都内置在电路板上，可以方便地控制其各项功能，从而实现集成化的控制。例如，嵌入式系统中可以集成CAN总线、RS485串口、USB接口、I2C接口等等。
（七）可移植性
嵌入式系统由于内部构造简单、配置容易，所以可以在多种软硬件平台上运行，实现了可移植性。
（八）成本可控性
嵌入式系统的开发往往需要投入大量的工程费用，但由于其高度专业化的特性，往往可以降低工程项目的研发费用，并为客户提供低廉的价格。
3.3 机器学习概述
机器学习（Machine Learning，ML）是一类通过训练算法来模仿、发现数据中的模式或规律的一种统计学方法。机器学习可以用于预测、分类、聚类、异常检测、推荐系统等领域。
机器学习使用训练数据来建立模型，模型对训练数据进行拟合，并对未知数据进行预测和分类。机器学习的主要任务有三种：
（一）训练
训练是指用已知数据集训练一个机器学习模型，这个模型可以对新的、未见过的数据进行预测和分类。
（二）预测
预测是指用训练好的机器学习模型对未知数据进行预测。
（三）分类
分类是指把数据按照一定的规则划分成若干类。