1.1 智能产品概述及相关技术

我国智能产品产业机遇与挑战并存。一方面，我国是电子信息产品的使用大国，拥有全球最大的互联网用户群体，智能产品市场空间广阔；另一方面，关键技术和高端产品供给不足、创新支撑体系不健全、产用互动不紧密、生态碎片化等问题和风险不容忽视。工业和信息化部会同国家发展和改革委员会发布了《智能硬件产业创新发展专项行动（2016—2018年）》，该专项行动着力推动智能产品的创新发展，提升高端共性技术与产品的有效供给，满足社会生产、生活对智能产品的多元化需求，培育信息技术产业增长新动能。

1.1.1 智能产品概述

1．智能产品发展与分析

（1）智能产品发展现状。随着新一代信息技术的逐渐成熟、概念的虚热渐退、行业的理性洗牌，智能产品行业从2014年开始进入了发展正轨。从全球市场规模来看，2014—2018年智能产品终端产品出货量从19.9亿部（台）增至32.5亿部（台），同比增长率均在8%以上，智能产品市场日渐稳定。

从全球的智能产品市场结构来看，2019年，在全球智能产品细分领域中，智能移动通信设备出货量为17.7亿台，智能可穿戴设备出货量为2.3亿台，智能车载设备出货量为1.2亿台，智能健康医疗设备出货量为6.3亿台，智能家居设备出货量为8.4亿台，工业级智能产品出货量为0.8亿台，智能机器人出货量为0.2亿台，无人机出货量为0.04亿台。预计到2025年，全球智能产品领域增速排名前三的是智能机器人、工业级智能产品设备和智能健康医疗设备。

在全球加快数字生态系统的拓展，推动全业务转型的智能革新思维下，我国的智能产品产业正顺应市场新需求，终端产品从中低端向着高端不断转化。为此，智能产品行业的领军者将突破数字化前沿，将智能产品创新推至发展新高度。从我国的市场规模来看，2019年，智能产品市场出货量将达到7.7亿部（台）；预计到2025年，在5G和人工智能等新一代信息技术的影响下，我国的智能产品出货量将达到36.12亿部（台），年均复合增长率将达到24.8%。

从市场结构来看，2019年，在我国的智能产品细分领域中，按照出货量统计排名前三的为智能移动通信设备、智能家居设备和智能可穿戴设备，出货量分别为4.62亿台、1.02亿台和0.83亿台。预计到2025年，我国智能产品细分领域增速排名前三的为智能车载设备、智能健康医疗设备和智能机器人。

（2）智能产品的产业链。智能产品产业链分为四个主要环节，分别是基础感知环节、网络传输环节、系统平台环节及终端应用环节。

① 基础感知环节。在过去的10年，全球半导体产业的增长主要依赖于智能移动通信设备、智能控制设备和智能车载设备等的需求，以及物联网、云计算等技术应用的发展。受益于经济增长，移动通信的崛起以及部分全球最重要的半导体的发展，自2013年开始，我国半导体产业的规模不断扩大，产业增速持续加快。

我国半导体产业未来稳定增长的市场驱动力量主要来自现有终端产品向着高端环节的强化、人工智能和5G网络等新一代信息技术的融合创新，以及智能产品产业的迅速增长。

② 网络传输环节。无线通信技术是智能产品进行高速率、大批量数据交互的网络传输的主要技术。随着5G时代的到来，无线通信的理论传输速率的峰值可以达到每秒数10Gb/s，5G通信技术将会把移动市场推到一个全新的高度，也将大大促进智能产品产业的迅速发展。

无线通信模块是实现信息交互的核心部件，是连接智能产品基础感知环节和网络传输环节的关键部件。从功能的角度来看，可以将无线通信模块分为基于蜂窝网络的无线通信模块和基于非蜂窝网络的无线通信模块，传统的蜂窝网络包括5G通信、NB-IoT；非蜂窝网络包括Wi-Fi、Bluetooth、ZigBee和LoRa等。

从传输速率的角度来看，智能产品所使用的无线通信模块业务可分为高速率、中速率及低速率业务。高速率业务主要是4G、5G及Wi-Fi技术，可应用于智能摄像头、智能车载导航等设备；中速率业务主要使用Bluetooth等技术，可应用于智能家居等频繁使用的设备；低速率业务及低功耗广域网主要使用NB-IoT、LoRa及ZigBee等技术，可以应用于资产追踪、远程抄表等使用使用频率较低的设备。

③ 系统平台环节。系统平台环节是智能产品进行数据分析、处理、响应和服务的基础，包括操作系统和云平台。操作系统可分为服务器操作系统、桌面操作系统和嵌入式操作系统，云平台主要是智能产品服务平台。

④ 终端应用环节。终端应用环节处于智能产品产业链的下游，是实现智能产品服务应用价值的环节。从功能属性的角度来看，可将智能产品分为智能移动通信设备、智能穿戴设备、智能车载设备、智能健康医疗设备、智能家居设备、工业级智能产品、智能机器人和无人机等。

（3）智能产品发展趋势。智能产品广泛应用于消费电子、智能家居、智能交通、智能工业、智能医疗等领域。消费电子领域的智能产品以为消费者提供服务为主，普及程度较高；智能家居、智能交通等领域的智能产品可以为消费者和企业提供服务；智能工业和智能医疗等领域的智能产品则主要面向企业。

在新一代信息技术革命、数字经济发展和产业变革的影响下，智能芯片、云计算、边缘计算、人工智能、物联网和大数据等新兴技术和各个产业相结合，为智能产品产业向着智能化发展和全面释放数字化潜能带来了新的机遇。未来智能产品产业发展趋势主要表现为以下4个方面：

① 从产品服务向信息服务发展。利用新一代信息技术促使智能产品产业的高质量发展并非一蹴而就的事情，大多数企业通常会围绕“产品即服务”的商业模式，以产品本身为导向，以功能、质量、成本和技术为核心战略，通过预测性维护来实现产品的实时优化，从而巩固其市场地位。然而，仅仅依靠产品功能服务，为客户所带来的价值始终是有限的，也常常跟不上用户需求的变化节奏。

基于信息的服务发展思路为满足客户的多元化服务要求提供了新的空间。所谓信息服务，是指“数据即服务”，为客户提供价值的本质不再聚焦于产品本身，而是通过产品所带来的数据价值和再生服务，智能产品通过各类低功耗的传感器获取数据，通过对数据的分析和处理，为客户提供多元化和协同化的服务。更为重要的是，企业可以借助于信息服务迅速了解客户需求的变化，及时改革服务模式、调整战略布局，实现市场价值的最大化。

② 从协同感知向自主决策发展。随着智能芯片、GPU和低功耗传感器的技术创新以及感知能力的提高，使得智能产品可以获取到的数据量不断增大。为了满足智能服务对实时响应和预测性服务的需求，智能产品的服务应用也应从协同感知、辅助智能向增强感知、自主决策发展。

在这种发展趋势中，智能产品对感知系统、传输系统和数据分析系统的速度及精度有着更高的要求，一方面需要采用深度机器学习方法，另一方面更需要向普适计算和融合一体化的计算发展，客户能够通过智能产品的自主采集、分析和判断的结果在任何时间、任何地点、以任何方式做出决策和执行。

③ 从小数据向大数据发展。随着客户对智能产品的服务需求不断扩大，其场景不断增多，通过智能产品获取的数据也越来越多，以数据为中心的服务也必然将从单品智能的小数据阶段向万物交融的大数据发展。在服务生态圈不断扩大的同时，跨行业平台将会整合更多来自合作伙伴的数据，对数据的广度、深度、速度和精度等方面的需求都会在数字产品的全生命周期中持续扩大。

④ 从分工合作向生态整合发展。从挖掘智能产品的数字化价值，进化到与尖端科技技术的深度融合，在释放“协同+共享”服务价值的同时，各厂商之间的合作模式也将发生转变。这种转变将会从现有上下游供应链厂商之间的分工合作阶段转变为未来万物智能服务间的“共建+共营+共享”式的生态整合阶段。在此阶段，各个智能产品的合作者将解除现有的供求关系，合作模式将围绕不同应用场景、不同服务达成数据共建、服务共营和价值共享的共赢局面。

2．智能产品发展的重点任务

《智能硬件产业创新发展专项行动（2016—2018年）》明确提出了智能产品发展的重点任务：

（1）提升高端智能产品的有效供给。面向价值链高端环节，提高智能产品质量和品牌附加值，加强产品功能性、易用性、增值性的设计能力，发展多元化、个性化、定制化的供给模式，强化应用服务及商业模式的创新，提升高端智能穿戴设备、智能车载设备、智能医疗健康设备、智能机器人及工业级智能产品的供给能力。

① 智能穿戴设备。支持企业面向消费者在运动、娱乐、社交等方面的需求，加快智能腕表、运动手环、智能服饰、虚拟现实等智能穿戴设备的研发和产业化，提升智能产品功能、性能及设计水平，推动智能产品向工艺精良、功能丰富、数据准确、性能可靠、操作便利、节能环保的方向发展，加强跨平台应用开发及配套的支撑，加强不同智能产品间的数据交换和交互控制，提升大数据采集、分析、处理和服务的能力。

② 智能车载设备。支持企业加强跨界合作，面向司乘人员的交通出行需求，发展智能车载雷达、智能后视镜、智能记录仪、智能车载导航等设备，提升智能产品的安全性、便捷性、实用性，推进操作系统、北斗导航、宽带移动通信、大数据等新一代信息技术在智能车载设备中的集成应用，丰富行车服务、车辆健康管理、紧急救助等车辆联网信息服务。

③ 智能医疗健康设备。面向人们对健康监护、远程诊疗、居家养老等方面需求，发展智能家庭诊疗设备、智能健康监护设备、智能分析诊断设备的开发及应用，鼓励智能产品的生产企业与医疗机构对接，着力提升智能产品的性能及数据的可信度，加强不同智能产品及系统间接口、协议和数据的互联互通，推动智能产品与数字化医疗器械及相关医疗健康服务平台的数据集成。

④ 智能机器人。面向家庭、教育、商业、公共服务等应用场景，推进多模态人机交互、环境理解、自主导航、智能决策等技术的开发，发展开放式智能机器人软硬件平台及解决方案，完善智能机器人编程和图形用户接口的控制、安全、设计平台等标准，提升智能机器人的智能化水平，拓展应用市场。

⑤ 工业级智能产品。面向工业生产的需要，发展高可靠智能工业传感器、智能工业网关、智能PLC、工业级可穿戴设备和无人系统等智能产品及服务，支持新型工业通信、工业安全防护、远程维护、工业云计算与服务等技术架构和设备的产业化，提升工业级智能化系统的开发、优化、综合仿真和测试验证能力。

（2）加强智能产品核心关键技术的创新。瞄准智能产品产业发展的制高点，组织实施一批重点产业化创新工程，支持关键软硬件IP核的开发和协同研发平台的建设，掌握具有全局影响力、带动性强的智能产品共性技术，加强国际产业交流合作，鼓励国内外企业开源或开放芯片、软件技术及解决方案等资源，构建开放生态，推动各类创新要素资源的聚集、交流、开放和共享。

① 低功耗轻量级底层软硬件技术。发展适合智能产品的低功耗芯片及轻量级操作系统，开发软硬一体化解决方案及应用开发工具，支持骨干企业围绕底层软硬件系统集聚资源、建设标准。

② 虚拟现实和增强现实技术。发展面向虚拟现实产品的新型人机交互、新型显示器件、GPU、超高速数字接口和多轴低功耗传感器，支持面向增强现实的动态环境建模、实时3D图像生成、立体显示及传感的技术创新，打造虚拟显示和增强现实应用的系统平台与开发工具研发环境。

③ 高性能智能感知技术。发展高精度高可靠的生物体征、环境监测等智能传感、识别技术与算法，支持毫米波与太赫兹、语音识别、机器视觉等新一代感知技术的突破，加速与云计算、大数据等新一代信息技术的集成创新。

④ 高精度运动与姿态控制技术。发展应用于智能无人系统的高性能多自由度运动姿态控制和伺服控制、视觉/力觉反馈与跟踪、高精度定位导航、自组网及集群控制等核心技术，提升智能人机协作水平。

⑤ 低功耗广域智能物联技术。发展大规模并发、高灵敏度、长电源寿命的低成本、广覆盖、低功耗智能产品宽/窄带物联技术及解决方案，支持相关协议栈及IP研发，加快低功耗广域网连接型芯片与微处理器的SoC开发与应用，发挥龙头企业对产业链的市场、标准和技术扩散功能，打造开放、协同的智能物联创新链条。

⑥端云一体化协同技术。支持产业链上下游联动，建设安全可靠的端云一体智能产品服务开发框架和平台，发展从芯片到云平台的全链路安全能力，发展可信身份认证、智能语音与图像识别、移动支付等端云一体化应用。

（3）推动重点领域智能化的提升。深入挖掘健康养老、教育、医疗、工业等领域的智能产品应用需求，加强重点领域智能化的提升，推动智能产品的集成应用和推广。

① 健康养老领域。鼓励智能产品生产企业与健康养老机构对接，对健康数据进行整合管理，实现与健康养老服务平台相关数据的集成应用，发展运动与睡眠数据采集、体征数据实时监测、紧急救助、实时定位等智能产品应用服务，提升健康养老服务的质量和效率。

② 教育领域。支持智能产品企业面向教育需求，在远程教育、智能教室、虚拟课堂、在线学习等领域应用智能产品，提升教育的智能化水平，结合智能产品形态发展，建设相匹配的优质教学资源库，对接线上线下教育资源，扩大优质教育资源覆盖面，促进教育公平。

③ 医疗领域。鼓励医疗机构加快信息化建设的进程，推动智能医疗健康设备在诊断、治疗、护理、康复等环节的应用，加强医疗数据云平台的建设，推广远程诊断、远程手术、远程治疗等模式，支持医疗资源和服务的数字化、定制化、远程化发展，促进社区、家政、医疗护理机构、养老机构协同信息服务，提高医疗保障的服务水平。

④ 工业领域。鼓励工业企业与智能产品生产企业的协同联动，开展工业级智能产品系统的集成适配，加快重点领域智能化的改造进程，提高敏捷制造、柔性制造能力，发展基于智能产品的工业远程维护、工业大数据分析等新兴服务发展。

3．常见的智能产品

随着科技的进步，越来越多的智能电子产品出现在生活当中，例如：

（1）智能扫地机器人。智能扫地机器人（见图1.1）是一种能自动吸尘的智能家用电器，可对房间大小、家具摆放、地面清洁度等因素进行检测，并依靠内置的程序规划合理的清洁路线。

（2）智能腕表。智能腕表（见图1.2）带有摄像头，支持蓝牙连接功能，可以接入互联网，支持通话功能和游戏功能。

（3）智能小夜灯。智能小夜灯（见图1.3）可以自主调节氛围灯光、设置唤醒时间，灯光会在唤醒时间前30min逐渐变亮，铃声会在1min内逐渐增大，为用户提供一种自然的唤醒方式。

（4）智能LED灯泡。智能LED灯泡（见图1.4）的亮度可自由调节，支持多个LED灯串联、智能语音控制，是一款会听话的智能灯泡，可通过Wi-Fi连接物联网，通过手机的App可对智能LED灯泡进行远程控制。

（5）智能音箱。用户可通过语音与智能音箱（见图1.5）进行互动，实现影音播放、家电控制、幼教百科、语音购物新闻的播放等。

1.1.2 智能产品开发相关技术

1．嵌入式系统

随着计算机软硬件技术的发展，计算机的应用形成了两大分支：通用计算机系统和嵌入式计算机系统（简称嵌入式系统）。嵌入式系统一词源于20世纪七八十年代，也称为嵌入式计算机系统或隐藏式计算机系统。随着半导体技术及微电子技术的进步，嵌入式系统得以风靡式的发展，其性能不断提高，以至于出现一种观点，即嵌入式系统是基于32位微处理器设计的，往往带有操作系统，是瞄准高端领域和应用的。随着嵌入式系统应用的普及，这种高端应用系统和传统广泛应用的单片机系统之间有着本质的联系，使嵌入式系统与单片机毫无疑问地联系在了一起。

1）嵌入式系统的定义和特点

关于嵌入式系统的定义有很多，较通俗的定义是指嵌入对象体系中的专用计算机系统。

我国对嵌入式系统定义为：嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，并且软/硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。

嵌入式系统是先进的计算机技术、半导体技术和电子技术与各种行业的具体应用相结合的产物，这决定了它是技术密集、资金密集、知识高度分散、不断创新的集成系统。同时，嵌入式系统又是针对特定的应用需求而设计的专用计算机系统，这也决定了它必然有自己的特点。

（1）软/硬件资源有限。过去只在PC中出现的电路板和软件现在也被安装到复杂的嵌入式系统之中，这一说法现在只能算“部分”正确。

（2）功能单一、集成度高、可靠性高、功耗低。

（3）一般具有较长的生命周期。嵌入式系统通常与所嵌入的宿主系统（专用设备）具有相同的使用寿命。

（4）软件程序存储（固化）在存储芯片上，开发者通常无法改变，常被称为固件（Fireware）。

（5）嵌入式系统本身无自主开发能力，进行二次开发需专用设备和开发环境（交叉编译）。

（6）嵌入式系统是计算机技术、半导体技术、电子技术和各行业的具体应用相结合的产物。

（7）嵌入式系统并非总是独立的设备，很多嵌入式系统并不是以独立形式存在的，而是作为某个更大型计算机系统的辅助系统。

（8）嵌入式系统通常都与真实物理环境相连，并且是激励系统。激励系统可看成一直处在某一状态，等待着输入信号，对于每一个输入信号，它们完成一些计算并产生输出及新的状态。

（9）大部分嵌入式系统都同时包含数字部分与模拟部分的混合系统。

另外，随着嵌入式微处理器性能的不断提高，高端嵌入式系统的应用方面出现了新的特点：

（10）与通用计算机系统的界限越来越模糊。随着嵌入式微处理器性能的不断提高，一些嵌入式系统的功能也变得多而全。例如，智能手机、平板电脑和笔记本电脑在形式上越来越接近。

（11）网络功能已成为必然需求。早期的嵌入式系统一般以单机的形式存在，随着网络的发展，尤其是物联网、边缘计算等技术的出现，现在的嵌入式系统的网络功能已经不再是特别的需求，几乎成了一种必备的功能。

2）嵌入式系统的组成

嵌入式系统一般由硬件系统和软件系统两大部分组成。其中，硬件系统包括嵌入式微处理器、外设和必要的外围电路；软件系统包括嵌入式操作系统和应用软件。常见嵌入式系统的组成如图1.6所示。

（1）硬件系统。硬件系统主要包括：

① 嵌入式微处理器。嵌入式微处理器是嵌入式系统硬件系统的核心，早期嵌入式系统的嵌入式微处理器由（甚至包含几个芯片的）微处理器来担任，而如今的嵌入式微处理器一般采用IC（集成电路）芯片形式，可以是ASIC（专用集成电路）或者SoC中的一个核，核是VLSI（超大规模集成电路）上功能电路的一部分。嵌入式微处理器芯片有如几种。

（a）微处理器（MPU）：世界上第一个微处理器芯片就是为嵌入式服务的。可以说，微处理器的出现，使嵌入式系统的设计发生了巨大的变化。微处理器既可以是单芯片微处理器，还可以有其他附加的单元（如高速缓存、浮点处理算术单元等）以加快指令处理速度。

（b）微控制器（MCU）：微控制器是集成有外设的微处理器，是具有微处理器、存储器和其他一些硬件单元的集成芯片。由于单个微控制器芯片就可以组成一个完整意义上的计算机系统，常被称为单片微型计算机，即单片机。最早的单片机芯片是8031微控制器，它和后来出现的8051单片机是传统单片机系统的主流。在高端的MCU系统中，ARM芯片占有很大的比重。MCU可以作为独立的嵌入式设备，也可以作为嵌入式系统的一部分，是现代嵌入式系统的主流，尤其适用于具有片上程序存储器和设备的实时控制。

（c）数字信号微处理器（DSP）：也称为DSP微处理器，可以简单地看成高速执行加减乘除算术运算的微芯片，因具有乘法累加器单元，特别适合进行数字信号处理运算（如数字滤波、谱分析等）。DSP是在硬件中进行算术运算的，而不像通用微处理器那样在软件中实现，因而其信号处理速度比通用微处理器快2～3倍，甚至更多，主要用于嵌入式音频、视频及通信应用。

（d）片上系统（SoC）：近来，嵌入式系统正在被设计到单个硅片上，称为片上系统。片上系统是一种VLSI芯片上的电子系统，在学术上被定义为将微处理器、IP（知识产权）核、存储器（或片外存储控制器接口）集成在单一芯片上，通常是客户定制的或者面向特定用途的标准产品。

（e）多微处理器和多核微处理器：有些嵌入式应用，如实时视频或多媒体应用等，即使DSP也无法满足同时快速执行多项不同任务的要求，这时就需要两个甚至多个协调同步运行的微处理器。另外一种提高嵌入式系统性能的方式是提高微处理器的主频，而主频的提高是有限的，而且过高的主频将导致功耗的上升，因此采用多个相对低频的微处理器配合工作是提升微处理器性能，同时降低功耗的有效方式。当系统中的多个微处理器均以IP核的形式存在同一个芯片中时，就成为多核微处理器。目前，多核微处理器已成功应用到多个领域，随着应用需求的不断提高，多核架构技术在未来一段时间内仍然是嵌入式系统的重要技术。图1.7所示为多微处理器和多核系统布局。

② 外设。外设通常包括存储器、I/O接口及定时器等辅助设备。随着芯片集成度的提高，一些外设被集成到微处理器芯片上，称为片内外设；反之则称为片外外设。尽管MCU已经包含了大量的外设，但对于需要更多I/O端口和更大存储能力的大型系统来说，还必须连接额外的I/O端口和存储器。

（2）软件系统。从复杂程度上看，嵌入式软件系统可以分成有操作系统和无操作系统两大类。对于高端嵌入式应用，多任务成为基本需求，操作系统作为协调各任务的关键是必不可少的。此外，嵌入式软件中除了要使用C语言等高级语言外，往往还会用到C++、Java等面向对象类的编程语言。

嵌入式软件系统由应用程序、API、嵌入式操作系统及BSP（板级支持包）组成，必须能解决一些在台式计算机或大型计算机软件中不存在的问题：因经常要同时完成若干任务，所以必须能及时响应外部事件，能在无人干预的条件下响应所有异常的情况。

2．无线通信技术

常用的物联网无线通信技术可分为短距离无线通信技术和长距离无线通信技术，其中常见的短距离无线通信技术包括ZigBee、低功耗蓝牙（BLE）和Wi-Fi无线通信技术，常见的长距离无线通信技术包括LoRa、NB-IoT和LTE。

短距离无线通信主要特点是通信距离短，覆盖范围一般在几十米或上百米之内，发射器的发射功率较低，一般小于100mW。短距离无线通信技术的三个基本特征是低成本、低功耗和对等通信，这也是短距离无线通信技术的优势。

（1）ZigBee。ZigBee是IEEE 802.15.4协议的代名词，是根据这个协议规定的一种短距离、低功耗的无线通信技术，使用该技术的设备节点能耗特别低，自组网无须人工干预，成本低廉，复杂度低且网络容量大。

ZigBee技术本身是针对低数据量、低成本、低功耗、高可靠性的无线数据通信的需求而产生的，在多方面领域有广泛应用，在国防安全、工业应用、交通物流、节能、生产现代化和智能家居有着广泛应用。

（2）低功耗蓝牙（BLE）。蓝牙是一种短距离无线通信技术，与经典蓝牙技术相比，BLE技术在继承经典蓝牙技术的基础之上，对经典蓝牙协议栈做了简化，将蓝牙数据传输速率和功耗作为主要技术指标，采用两种实现方式，即单模形式和双模形式。双模形式的蓝牙芯片是将BLE协议标准集成到经典蓝牙控制器中，实现了两种协议共用；而单模蓝牙芯片采用独立的蓝牙协议栈，它是对经典蓝牙协议栈的简化，进而降低了功耗，提高了传输速率。

（3）Wi-Fi。Wi-Fi是无线太网IEEE 802.11标准的别名，它是一种本地无线局域网络网络技术，可以使电子设备连接到网络，其工作频率主要在2.4～2.48GHz，许多终端设备（如笔记本电脑、视频游戏机、智能手机、数码相机、平板电脑等）都配有Wi-Fi模块。Wi-Fi技术可以为用户提供一种方便快捷的无线上网体验，可以使用户摆脱传统的有线上网的束缚。

（4）LoRa。LoRa是一种基于Sub-GHz技术的无线网络，其特点是传输距离远、易于建设和部署、功耗低和成本低，适用于大范围环境数据采集。

（5）NB-IoT。NB-IoT构建于蜂窝网络，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络，NB-IoT的特点是覆盖广泛、功耗极低，由运营商提供连接服务。

（6）LTE。LTE网络就是熟知的4G网络。LTE采用FDD和TDD网络技术LTE网络的特点是传输速率高、容量大、覆盖范围广、移动性好、有一定的空间定位功能。

3．Android应用技术

Android是一种基于Linux的开放源代码的操作系统，主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑，由Google公司和开放手机联盟领导及开发。

Android系统架构如图1.8所示

Android系统架构和其操作系统架构一样，都采用了分层架构。Android系统架构共分四层，分别是应用程序层、应用框架层、系统库及运行时层和Linux内核层。

（1）应用程序层：该层提供核心应用程序包，如首页、联系人、电话和浏览器等，开发者可以设计和编写相应的应用程序。

（2）应用框架层：该层是Android应用开发的基础，包括活动管理器、窗口管理器、内容提供器、视图系统、通知管理器、安装包管理器、电话管理器、资源管理器、位置管理器和XMPP服务。

（3）系统库及运行时层。系统库中的库文件主要包括图层管理、媒体库、SQLite、OpenGL ES、自由类型、WebKit、SGL、SSL和libc；运行时包括核心库和Dalvik虚拟机。核心库不仅兼容大多数Java所需要的功能函数，还包括Android的核心库，如android.os、android.net、android.media等；Dalvik虚拟机是一种基于寄存器的Java虚拟机，主要完成对生命周期、堆栈、线程、安全和异常的管理，以及垃圾回收等功能。

（4）Linux内核层。Linux内核层提供各种硬件驱动，如显示驱动、摄像头驱动、蓝牙驱动、键盘驱动、Wi-Fi驱动、音频驱动、Flash驱动、绑定驱动、USB驱动、电源管理等。

4．HTML5应用技术

HTML5是HTML最新的修订版本，由万维网联盟（W3C）于2014年10月完成标准的制定。HTML5是构建以及呈现互联网内容的一种语言方式，被看成互联网的核心技术之一。HTML产生于1990年，HTML4于1997年成为互联网标准，并广泛应用于互联网应用的开发。HTML5是W3C与WHATWG（Web Hypertext Application Technology Working Group）合作的结果。WHATWG致力于Web表单和应用程序，而W3C专注于XHTML2.0。在2006年，双方决定合作来创建一个新版本的HTML。

HTML5技术采用了HTML4.01的相关标准并进行了革新，更加符合现代网络发展要求，正式发布于2008年。HTML5在互联网中得到了非常广泛的应用，提供了更多增强网络应用的标准机制。与传统的技术相比，HTML5的语法特征更加明显，不仅结合了SVG的内容（这些内容在网页中使用可以更加便捷地处理多媒体内容），还结合了其他元素，对原有的功能进行调整和修改。HTML5具有以下优势：

（1）跨平台性好，可以运行在采用Windows、MAC、Linux等操作系统的计算机和移动设备上。

（2）对硬件的要求低。

（3）使用HTML5生成的动画、视频效果比较绚丽。HTML5增加了许多新特性，这些新特性支持本地离线存储，减少了对Flash等外部插件的依赖，取代了大部分脚本的标记，添加了一些特殊的元素（如article、footer、header、nav等）、表单控件（如email、url、search等）、视频媒体元素（如video、audio等），以及canvas绘画元素等相关内容。

（4）HTML5添加了丰富的标签，其中的AppCache以及本地存储功能大大缩短了App的启动时间，HTML5直接连接了内部数据和外部数据，有效解决了设备之间的兼容性问题。此外，HTML5具有动画、多媒体模块、三维特性等，可以替代部分Flash和Silverlight的功能，并且具有更好的处理效率。

5．人工智能技术

人工智能技术集合了计算机科学、逻辑学、生物学、心理学和哲学等众多学科，在语音识别、图像处理、自然语言处理、自动定理证明及智能机器人等应用领域取得了显著成果，在提升效率、降低成本、优化人力资源结构及创造新的工作岗位需求方面带来了革命性的变革。

1）人工智能技术的发展历程

人工智能技术自出现以来，其发展经历了两次低谷和三次浪潮，现在正处于人工智能技术发展的第三次浪潮，如图1.9所示。

2）人工智能的核心技术

人工智能的核心技术包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理和语音识别等技术。

（1）计算机视觉技术。计算机视觉的最终目标是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界，主要是通过算法对图像进行识别和分析。目前计算机视觉技术广泛应用于人脸识别和图像识别，该技术包含了图像分类、目标追踪和语义分割。

传统的图像分类方法主要包括特征提取和训练分类器两个步骤。自2015年之后，在图像分类中广泛使用了深度学习，深度学习的使用让图像分类过程得以简化，提升了图像分类的效果和效率。

目标跟踪主要有3类算法：相关滤波算法、检测与跟踪相结合的算法，以及基于深度学习的算法，基于深度学习的算法包括分类和回归两种算法。

语义分割是指理解分割后像素的含义，如识别图片中的人、摩托车、汽车及路灯等，它需要对密集的像素进行判别，卷积神经网络的应用推动了语义分割的发展。

（2）机器学习技术。机器学习技术是计算机通过对数据的学习来提升自身性能技术，按照学习方法的不同，机器学习技术可分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

监督学习是指通过标注好标签的数据来预测新数据的类型或值，根据预测结果的不同可分为分类和回归。监督学习的典型方法有SVM和线性判别，回归问题是指预测出一个连续值的输出，例如，可以通过对房价的分析，对输入的样本数据进行拟合，根据得到的连续曲线用来预测房价。

无监督学习是指在数据没有标签的情况下进行数据挖掘，主要体现在聚类，即根据不同的特征对没有标签的数据进行分类。

半监督学习可以理解为监督学习和无监督学习的综合，即在机器学习过程中使用有标签的数据和无标签的数据。

强化学习是一种通过与环境的交互来获得奖励，根据奖励的高低来判断交互的好坏，从而对模型进行训练的方法。

（3）自然语言处理技术。自然语言处理技术可以使计算机拥有认识和理解人类文本语言的能力，是计算机科学与人类语言学的交叉学科。人类的思维建立在语言之上，所以自然语言处理技术从某种程度来说也就代表了人工智能的最终目标。自然语言处理技术包括分类、匹配、翻译、结构预测，以及序列决策过程。

（4）语音识别技术。语音识别是指将人类的语音转换为计算机可以理解的语言，或者转换为自然语言的一种过程。语音识别系统的工作过程是：首先通过话筒将人类的语音信号转变数字信号，该数字信号作为语音识别系统的输入；然后由语音识别系统根据特征参数对输入的数字信号进行特征提取，并对提取的特征与已有的数据库进行对比；最终输出语音识别出的结果。

3）人工智能技术的应用前景

随着人工智能即使的迅速发展，人工智能不断应用到了实践中，例如：

在计算机视觉领域中，融资过亿的国内企业就有十多家。眼擎科技（深圳）有限公司发布的AI视觉成像芯片提升了现有的视觉识别能力，即使在极其复杂的环境中依然可以拥有十分优秀的视觉能力。计算机视觉技术在安防领域的应用也十分广泛，可通过视频内容自动识别车辆、人以及其他物体，为智慧安防提供了强有力的技术支持。

机器学习与自动驾驶、金融及零售等行业的紧密结合，不断地提升了这些行业的发展潜力。在自动驾驶领域应用机器学习技术，可以不断提升自动驾驶的路测能力，通过强化学习可以让汽车在环境中不断提升自己的能力，从实践的结果来看，目前训练出的模型在基本路测环境中可以保持稳定运行。在金融领域中，人工智能的市场规模已经变得越来越大，通过机器学习可以预测风险和股市的走向，应用机器学习的手段进行金融风险管控，可以整合多源的资料，实时向人民提供风险预警信息。

自然语言处理应用领域也非常广阔，通过自然语言处理可以对文档进行自动分类，从而节省人力成本，并为企业的自动化运行提供技术支持。

语音识别技术的普及让即时翻译不再困难，例如，在微信中，通过语音识别技术可以将语音直接转换成相应的文本；在智慧家居系统中应用语音识别技术，可以通过解析人们的语音命令，让智慧家居系统进行相应的操作并对语音命令做出响应，提升人们的居住体验。

可以预见的是，人工智能带来的变革不仅体现在技术上，还会对人类的心理、人文及伦理等方面产生较大的影响。

1.1.3 小结

智能产品是以互联网、半导体、智能控制等技术和传统产品相结合的产物，具有软硬件融合、可跨界应用等特征。本节介绍了智能产品的概念及其发展，并简要给出了一些常见的智能产品。智能产品的开发主要涉及嵌入式系统、无线通信技术、Android应用技术、HTML5应用技术和人工智能技术等，本节对这些技术进行了简要的介绍。