在物聯網中，智能設備和機器通過網絡進行連接。例如，在智能工廠中，可以使用人工智能技術等工具在流程的各個節點收集數據，并控制和優化流程。

目前物聯網智能解決方案已成功應用于多個領域，如消費類產品、醫療、農業綜合企業、智能家居、零售、工業4.0和工業物聯網(IIoT)等，其中，我們的工業相機是智能物聯網中重要的組件和產品，主要用于及時精準地收集圖像數據，便于后端軟件算法實時處理這些數據，為您的應用增加價值。

無處不在的物聯網

智能工廠正在推行基于AI的“零缺陷生產”技術，并且使用“預防性維護”來進一步減少停機時間。在物流流程中，物聯網解決方案也可以提高效率并縮短交貨時間。新的智能家居應用正在通過網絡互聯來深度融入我們的私人生活；醫療領域的新型診斷技術正在不斷增加；同時更高的自動化水平也可以幫助減少農業領域的資源耗用。

多項先進技術推動物聯網飛速發展

現在，越來越多的芯片和相機為一系列的物聯網和工業物聯網應用提供了大量數據。自學能力以及模塊化長期自主地發揮著重要作用。為了實現讓物聯網變得更智能、更高效、更靈活的目標，后續的技術重點在于如何快速有效地對收集的數據進行實時分析：即通過邊緣計算和5G技術縮短延遲。現在，工業人工智能(AI)和新的機器學習(ML)算法為提高生產效率邁出了一大步，實現了新的商業模式和應用。

當今時代，AI不只僅存在于科幻小說中，而是成為互聯世界和“工業4.0”中真實且重要的組成部分?，F代的邊緣計算解決方案可支持在數據收集點直接進行數據分析。與此同時，5G技術正在加快數據傳輸，減少延遲，并加快實時數據交換。借助OPC UA，關于機器之間通信的統一通信協議也正在進入應用場景。云解決方案有助于存儲數據乃至在評估數據時提供各類應用和機器學習（ML）模型。

計算機視覺在物聯網中的挑戰和發展機遇

計算機視覺技術在物聯網應用中的現狀

■ 帶寬有限；“傳統的”圖像處理

■ 對資源和能源要求高

■ 高延遲

■ 無通信標準

■ 存在安全漏洞

未來的物聯網與計算機視覺技術

■ 通過高性能的邊緣計算技術來減少數據量

■ 通過新技術提高能源效率

■ 通過深度學習/AI快速評估圖像，借助5G技術降低延遲

■ 通信標準：適用于計算機視覺的OPC UA

■ 通過更具經濟效益的數據交換技術來提高安全性