AIoT落地化培訓大綱演講人：日期：目錄AIoT概述與應用場景AIoT技術架構與基礎設施AIoT平臺搭建與實操AIoT智慧化分級與應用實例AIoT行業趨勢與人才培養AIoT培訓實踐與案例研究01AIoT概述與應用場景AIoT的定義AIoT是人工智能（AI）與物聯網（IoT）的結合，通過物聯網產生、收集來自不同維度的、海量的數據存儲于云端、邊緣端，再通過大數據分析，以及更高形式的人工智能，實現萬物數據化、萬物智聯化。AIoT核心技術AIoT融合AI技術和IoT技術，其中AI技術主要包括機器學習、深度學習、數據挖掘等，IoT技術主要包括傳感器技術、嵌入式系統、無線通信技術等。AIoT的定義與核心技術AIoT在智慧城市中的應用智慧交通AIoT技術可以應用于交通流量監測、車輛追蹤、信號控制等方面，實現智能交通管理，提高城市交通效率和安全性。智慧安防智慧能源AIoT技術可以應用于智能監控、人臉識別、異常行為檢測等方面，提高城市安全防范水平，降低犯罪率。AIoT技術可以應用于能源監測、智能電網、智能家居等方面，實現能源的高效利用和管理。123AIoT在智能制造中的應用AIoT技術可以應用于工廠自動化、設備監控、預測性維護等方面，提高生產效率和產品質量。智能工廠AIoT技術可以應用于工業物聯網的建設和管理，實現設備之間的互聯互通，提高生產流程的協同性和靈活性。工業物聯網AIoT技術可以應用于供應鏈管理，實現物流信息的實時追蹤和監控，提高供應鏈的透明度和效率。供應鏈優化AIoT技術可以應用于遠程醫療、健康監測、智能診斷等方面，提高醫療服務的效率和質量，降低醫療成本。AIoT在智慧醫療與農業中的應用智慧醫療AIoT技術可以應用于農業環境監測、精準農業、農產品溯源等方面，提高農業生產的智能化水平和農產品的安全性。智慧農業AIoT技術可以應用于畜牧養殖的監測和管理，實現動物生長環境的智能監控和疫病的預警預報。畜牧養殖02AIoT技術架構與基礎設施IoT基礎設施：傳感器與通信技術傳感器類型及應用溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器、光傳感器、氣體傳感器等及其應用場景。02040301傳感器與通信技術的融合傳感器數據采集、傳輸、處理及通信技術的選擇與應用。通信技術Wi-Fi、藍牙、Zigbee、LoRa、NB-IoT等低功耗廣域網通信技術及其特點。物聯網接入協議與標準MQTT、CoAP、HTTP等物聯網通信協議及其應用場景。AI技術：機器學習與深度學習機器學習基礎監督學習、無監督學習、強化學習等基本概念及算法。深度學習技術神經網絡、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等深度學習模型。AI在物聯網中的應用通過機器學習對物聯網數據進行處理、分析和預測，實現智能化決策。AI與物聯網的融合創新AI技術在物聯網領域的創新應用及發展趨勢。云計算與邊緣計算的概念云計算的服務模式、邊緣計算的產生背景及定義。云計算與邊緣計算的協同云計算的資源管理、數據處理與邊緣計算的實時性、低延遲等特性的結合。協同應用場景智能物聯網、車聯網、工業互聯網等領域的協同應用案例。協同技術挑戰與解決方案數據一致性、資源調度、安全性等方面的挑戰及應對策略。云計算與邊緣計算的協同作用01020304物聯網設備的安全漏洞、攻擊手段及安全防護措施。數據安全與隱私保護物聯網安全威脅與防護物聯網安全相關的國際標準、國內法規及行業規定。安全標準與法規數據脫敏、匿名化、差分隱私等隱私保護技術及其在物聯網中的應用。隱私保護技術對稱加密、非對稱加密、哈希函數等數據加密方法。數據加密技術03AIoT平臺搭建與實操AIoT平臺架構設計與搭建平臺架構設計基于云計算、物聯網、大數據等技術構建AIoT平臺，包括感知層、網絡層、平臺層和應用層。組件選型與配置安全性與穩定性選擇合適的開源組件，如傳感器、數據庫、數據分析工具等，并進行配置與集成。設計安全可靠的平臺架構，確保數據傳輸和存儲的安全性，同時保證平臺運行的穩定性。123智能設備連接與操控設備接入與通信通過有線或無線方式將智能設備接入AIoT平臺，實現設備間的通信和數據傳輸。設備驅動與接口開發或集成設備驅動程序，實現平臺與設備之間的數據交互和控制。設備管理與監控對連接的設備進行遠程監控和管理，包括狀態查看、參數調整、故障診斷等。大數據分析與智能決策數據采集與處理從智能設備中采集數據，并進行清洗、整合和存儲，為后續分析提供可靠的數據源。030201數據分析與挖掘運用大數據算法和模型對數據進行深入分析和挖掘，提取有價值的信息和模式。數據可視化與智能決策將分析結果以圖表等形式進行可視化展示，并結合人工智能技術實現智能決策和預測。智能家居設備接入根據用戶需求設計智能家居場景，如起床模式、離家模式等，并通過平臺實現場景自動化。場景設計與實現人機交互與體驗設計簡潔易用的人機交互界面，方便用戶控制和管理智能家居設備，提升用戶體驗。將各種智能家居設備（如智能燈光、窗簾、空調等）接入AIoT平臺。案例實操：智慧家居系統搭建04AIoT智慧化分級與應用實例利用各類傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器等，實時采集物理世界中的各種數據。傳播智慧化：數據采集與傳傳感器技術通過物聯網技術，實現設備間的互聯互通，完成數據的傳輸與共享。物聯網技術選擇合適的數據傳輸協議，如MQTT、HTTP等，確保數據傳輸的可靠性、安全性和實時性。數據傳輸協議數據清洗對采集到的數據進行預處理，去除噪聲、重復和無效數據，提高數據質量。感知智慧化：數據預處理與分析數據挖掘與分析運用數據挖掘技術，從海量數據中提取有價值的信息和知識，為智能決策提供支持。數據可視化將分析結果以圖表、圖像等形式直觀展示，便于人們理解和應用。決策智慧化：智能決策與自動化控制機器學習與人工智能通過機器學習和人工智能技術，使系統具備自主學習和決策的能力。決策支持系統自動化控制系統結合人類經驗和算法模型，為決策者提供輔助決策建議，提高決策的準確性和效率。根據決策結果，自動調整設備的工作狀態，實現自動化控制和管理。123實例分析：智慧交通系統智能交通信號控制通過實時采集交通流量數據，智能調整信號燈配時，提高道路通行效率。智能停車管理利用物聯網技術，實現停車場的智能管理，包括車位預約、導航、自動繳費等功能。智能車輛安全行駛通過車載傳感器和大數據技術，實時監測車輛運行狀態和周圍環境，提高駕駛安全性。05AIoT行業趨勢與人才培養AIoT行業現狀與未來趨勢AIoT技術概述AIoT即人工智能與物聯網的結合，通過智能感知、識別、控制等技術，實現萬物互聯。030201AIoT應用場景智能家居、智慧城市、智能制造等領域，AIoT技術正逐漸改變著人們的生活和工作方式。AIoT未來趨勢AIoT技術將更加深入地融入各行各業，推動數字化轉型和智能化升級。AIoT人才需求現狀AIoT人才主要集中在研發、算法、產品、運營等崗位，其中研發崗位占比最高。AIoT人才崗位分布AIoT人才技能需求除了物聯網、人工智能等基礎知識外，還需要具備跨學科的綜合能力，如數據分析、云計算等。市場上對AIoT人才的需求日益增長，但專業人才仍然稀缺。市場對AIoT人才的需求分析通過物聯網、人工智能等相關專業的交叉學習，培養復合型人才。復合型AIoT人才的培養路徑跨學科教育模式加強實驗實訓環節，讓學生在實踐中掌握AIoT技術，同時注重理論知識的積累。實踐與理論相結合AIoT技術不斷更新迭代，需要保持持續學習的態度，不斷跟進新技術、新應用。持續學習與成長職坐標AIoT課程特色與優勢實戰化課程體系以市場需求為導向，結合實際應用場景，打造實戰化課程體系。優秀師資力量聘請業內專家授課，具有豐富的教學和實踐經驗，能夠為學生提供專業指導。全方位學習支持提供實驗環境、學習資料、在線輔導等全方位學習支持，確保學習效果。06AIoT培訓實踐與案例研究通過AIoT技術實現設備監控、預測性維護、能效管理、自動化生產等功能，提高生產效率和質量。構建工業物聯網平臺，實現設備互聯、數據互通，為智能制造提供有力支撐。基于大數據分析和AI算法，對生產數據進行挖掘和處理，為工廠管理和決策提供科學依據。通過智能機器人、智能傳感器等設備，實現人機協同作業，提高生產效率和安全性。案例一：智慧工廠的AIoT解決方案智能制造工業物聯網數據驅動決策人機協同遠程醫療健康管理利用AIoT技術實現遠程醫療咨詢、遠程手術等，提高醫療服務的可及性和效率。通過智能穿戴設備、健康監測系統等，實時采集患者數據，實現健康狀態監測和預警。案例二：智慧醫療中的AIoT應用醫療大數據分析利用大數據技術和AI算法，對醫療數據進行挖掘和分析，提高醫療決策的準確性。智能藥品管理通過RFID、傳感器等技術，實現藥品的智能化管理和追溯，確保藥品的安全性和有效性。案例三：智慧農業中的AIoT實踐智能種植利用AIoT技術實現農作物生長環境的實時監測和精準控制，提高種植效率和品質。智能灌溉通過智能灌溉系統，實現精準灌溉、節水灌溉，提高水資源的利用效率。農業機械化利用智能農機具、無人機等技術，實現農業生產的機械化和自動化。農業大數據通過大數據分析和AI算法，對農業生產數據進行挖