在物联网中，智能设备和机器通过网络进行连接。例如，在智能工厂中，可以使用人工智能技术等工具在流程的各个节点收集数据，并控制和优化流程。

目前物联网智能解决方案已成功应用于多个领域，如消费类产品、医疗、农业综合企业、智能家居、零售、工业4.0和工业物联网(IIoT)等，其中，我们的工业相机是智能物联网中重要的组件和产品，主要用于及时精准地收集图像数据，便于后端软件算法实时处理这些数据，为您的应用增加价值。

无处不在的物联网

智能工厂正在推行基于AI的“零缺陷生产”技术，并且使用“预防性维护”来进一步减少停机时间。在物流流程中，物联网解决方案也可以提高效率并缩短交货时间。新的智能家居应用正在通过网络互联来深度融入我们的私人生活；医疗领域的新型诊断技术正在不断增加；同时更高的自动化水平也可以帮助减少农业领域的资源耗用。

多项先进技术推动物联网飞速发展

现在，越来越多的芯片和相机为一系列的物联网和工业物联网应用提供了大量数据。自学能力以及模块化长期自主地发挥着重要作用。为了实现让物联网变得更智能、更高效、更灵活的目标，后续的技术重点在于如何快速有效地对收集的数据进行实时分析：即通过边缘计算和5G技术缩短延迟。现在，工业人工智能(AI)和新的机器学习(ML)算法为提高生产效率迈出了一大步，实现了新的商业模式和应用。

当今时代，AI不只仅存在于科幻小说中，而是成为互联世界和“工业4.0”中真实且重要的组成部分。现代的边缘计算解决方案可支持在数据收集点直接进行数据分析。与此同时，5G技术正在加快数据传输，减少延迟，并加快实时数据交换。借助OPC UA，关于机器之间通信的统一通信协议也正在进入应用场景。云解决方案有助于存储数据乃至在评估数据时提供各类应用和机器学习（ML）模型。

计算机视觉在物联网中的挑战和发展机遇

计算机视觉技术在物联网应用中的现状

■ 带宽有限；“传统的”图像处理

■ 对资源和能源要求高

■ 高延迟

■ 无通信标准

■ 存在安全漏洞

未来的物联网与计算机视觉技术

■ 通过高性能的边缘计算技术来减少数据量

■ 通过新技术提高能源效率

■ 通过深度学习/AI快速评估图像，借助5G技术降低延迟

■ 通信标准：适用于计算机视觉的OPC UA

■ 通过更具经济效益的数据交换技术来提高安全性