优化边缘节点设计，加速人工智能应用落地

Analog Devices Inc.

工业物联网（loT）正在酝酿广泛的转变，这种转变不仅将使互联机器间的相互检测成为一种竞争优势，还将使其成为必不可少的基本服务。工业物联网以边缘节点为起始点，后者是检测和测量的目标切入点。这是物理世界与计算数据分析进行交互的接口所在。互联的工业机器可检测大量的信息，进而用于制定关键决策。这种边缘传感器可能远离存储历史分析的云服务器。它必须通过将边缘数据聚合到互联网的网关进行连接。理想、情况下，边缘传感器节点具有很小的规格尺寸，可在空间受限的环境中轻松进行部署。

解决边缘节点的检测、测量、解读与连接挑战

数据可以通过一些形式的分析进行预处理，然后再传输以进行更深的数据挖掘智能分析。

传感器构成工业物联网电子生态系统的前端边缘。测量阶段将检测到的信息转换为有意义的数据，如压力、位移或旋转的可量化值。在解读阶段，边缘分析与处理会将测量数据转换为可操作的事件。只有有价值的信息才应越过节点连接到云，以供预测或历史处理。在整个信号链中，都可以根据初始的可接受性限制来抑制或过滤数据。理想、情况下，传感器节点应仅发送绝对必要的信息，并且应在获得关键数据后尽快制定关键决策。

边缘节点必须通过有线或无线传感器节点（WSN）连接到外部网络。在信号链的这一部分中，数据完整性仍然十分关键。如果通信不一致、丢失或损坏，则优化检测和测量数据几乎没有价值，通信期间数据丢失是不可接受的。……