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无论你的项目里是空调PLC、电表、光伏逆变器、BACnet老设备还是Modbus仪表,无论你的数据要去往楼控系统、MES、SCADA还是云平台——BA115P都是那个让你省心、省钱、省时间的答案。
摘要:国内主流物联网平台(阿里云、华为云IoTDA、天翼等)支持通用协议(MQTT/MQTTS、CoAP、LwM2M、HTTP等)实现设备直连云端,工业/行业协议(Modbus、OPC UA、BACnet等)则需通过网关或边缘驱动接入。平台还适配环保(HJ212)、水利(SL651)、车载(JT/T808)、视频监控(GB28181)等国内行业标准协议。无线组网协议(LoRaWAN、NB-IoT等
本文系统梳理了物联网平台的主流接入协议。通用云端直连协议包括MQTT、CoAP、LwM2M等,工业场景需通过网关接入Modbus、OPC UA等专用协议。国内平台重点适配环保、水利、车载等国家标准协议。不同场景选型要点:设备直连首选MQTT/CoAP,工业设备需网关转换,特定行业需支持国标协议。头部平台中,阿里云、华为云支持协议最全面,开源平台支持自定义扩展。文章配有聚英云平台架构图和服务套餐说明
作为一款紧凑型网关,CC712 虽然仅支持 10~1000Mbit/s 的双 RJ45 以太网接口,但其现场协议层除了支持 Modbus 外,更原生支持西门子 S7 及 S7-Plus 协议,这对于存量市场巨大的西门子 PLC 用户极其友好。在协议转换方面,它支持将数据通过 MQTT、Modbus、OPC UA 等方式对接到各类云平台。对于看重边缘侧数据处理能力的项目,WG585 提供的智能采集、
本文是WIZnet W55MH32芯片MicroPython系列教程的第二篇,重点讲解GPIO通用输入输出功能。教程详细介绍了W55MH32L-EVB开发板的GPIO资源与引脚定义,通过MicroPython的machine.Pin模块实现LED控制、按键检测和蜂鸣器报警等基础操作。内容涵盖开发环境配置、代码示例、常见问题排查及W55MH32芯片的核心优势对比。作为嵌入式开发的基础,本教程为后续以
也就是说,Folar 不只是一个用来 “看设备状态” 的物联平台,它同时充当物理建筑空间和 AI 智能体之间的中间层桥梁,一方面把物理建筑的空间、设备、环境状态标准化输出给 AI,另一方面接收 AI 的决策,翻译成各类硬件能够识别的协议指令完成执行,打通 “AI 大脑” 到物理楼宇硬件的通路。当需要对接空间智能体,实现 AI 理解建筑空间,下发复杂跨设备控制指令的时候,传统 IoT 就会暴露出短板
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署🔥Qwen2.5-7B-Instruct镜像,构建物联网设备的自然语言指令接口。用户可通过日常口语(如“把三号产线温度发到大屏”)直接控制智能设备,显著降低工业巡检、养老看护及楼宇管理等场景的操作门槛与误操作率。
本文详细介绍了如何使用ESP32的BluetoothSerial库实现双机自动配对,替代传统的HC-05蓝牙模块。通过对比ESP32与HC-05的优势,解析BluetoothSerial库的核心功能,并提供完整的代码示例和实战优化方案,帮助开发者快速掌握蓝牙双机通信技术。
本文详细介绍了如何利用USR-WiFi模块和VCOM软件为ESP32开发板搭建无线调试环境,避免使用VSPM等第三方软件的兼容性问题。通过硬件连接、软件配置和Thonny环境设置,实现稳定高效的无线调试方案,特别适合物联网开发和嵌入式系统调试。
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署【vllm】Baichuan-M2-32B-GPTQ-Int4镜像,实现智能医疗健康管理。该方案结合物联网设备(如智能手环、血压计)实时采集数据,通过大模型分析生成个性化健康建议,应用于慢性病监测、日常健康咨询等场景,提升健康管理效率与智能化水平。
你有没有刷到过这样的帖子:“AI大模型都是程序员写的,现在倒好,直接把同行的工作抢了,简直是自掘坟墓!一边是GPT-4o、DeepSeek等大模型秒出CRUD代码,一边是校招岗位缩招、初级程序员求职难——这场由程序员亲手掀起的AI革命,真的要把我们自己“埋”了吗?今天我想和大家聊点实在的:AI不是来抢你饭碗的,它是来帮你把饭碗端得更高的。真正要被淘汰的,从来不是会用AI的人,而是那些拒绝进化、还在
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Clawdbot 整合 Qwen3:32B 代理直连 Web 网关配置Chat平台镜像,实现物联网设备告警的智能解析与闭环处置。该镜像深度集成MQTT协议,支持对温度、湿度等传感器告警消息进行实时理解、根因分析及自动响应,典型应用于冷链仓库温控异常处置等工业场景。
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署AutoGen Studio镜像,实现物联网设备的边缘智能管理。该方案通过在本地部署轻量化AI智能体,能够实时分析传感器数据并快速响应异常,典型应用于工业设备的温度监控与预警,显著降低延迟和带宽依赖。
随着AI生态对更高复杂度、更高性能硅芯片的需求持续攀升,我们相信,任何志在引领AI与算力未来的芯片企业,都将离不开ChipAgents这样的关键能力平台。ChipAgents正着力构建面向芯片设计的底层AI基础设施,通过高度协同的AI智能体,实现对复杂硅芯片项目的规划、推理、执行与持续迭代优化。上述成果直接转化为验证周期的大幅压缩、设计过程的全局可视化以及复杂数字IC设计项目执行效率的全面跃升,使
深圳圆周率智能发布新一代嵌入式离线地图iMLiteMap3.0,聚焦智能穿戴设备的运动导航功能。该方案具有存储成本低、传输更新简便、开发高效、小体积大范围、高度可定制五大优势,存储需求仅为传统地图的1/100。新版本首次集成五大运动导航功能,包括POI内容、轨迹标记、方向指示等。未来将向端侧路线规划、高尔夫专用地图和AI智能体方向发展。公司专注于数字化健康管理,拥有完整技术布局。
在这样的背景下,头部玩家之间的竞争迅速加剧,资料显示,AI视觉厂商微美全息(WIMI.US)早早提出"芯片集群+AI智能体"战略,加速以自研AI芯片为底层支撑,完善AI底层技术矩阵,搭配多模态AI智能体技术,形成差异化竞争壁垒,契合行业从"参数比拼"向"智能基建"转型趋势。在AI算力以及全球数字化经济驱动下,随着云服务商和AI公司纷纷加大定制芯片投入,算力芯片行业景气度持续上行,自主算力生态成为行
Fiber(纤程/用户态线程)是一种用户空间的轻量级线程,相比操作系统线程更轻量、更高效,适合高并发场景。核心特点包括用户态调度、极低切换成本(KB级栈)、协作式调度机制,支持任意函数深度挂起(stackful)。Fiber通过避免内核切换实现高性能(仅需几十纳秒),采用M:N调度模型(如10万纤程运行在16个线程上)。现代应用如数据库(ClickHouse Silk)、AI Agent运行时等广
2026年5月20日,谷歌与阿里云同日发布AI智能体重大升级,标志着AI竞争进入"Agent能做什么"的新阶段。阿里采取全栈自研策略,Qwen3.7-Max模型在复杂长程任务中表现突出,专注企业级深度场景;谷歌则以GeminiFlash+Antigravity2.0组合主打低成本、多智能体协同,构建开放生态。两者分别代表"深度执行"与"广度连接"的发展路径,阿里深耕中文市场与企业服务,谷歌布局全球
首先,我们来简要回顾一下物联网的发展历程(后面的章节会用详细的markdown表格来梳理),以及它目前面临的核心瓶颈:物联网的概念最早可以追溯到1999年,麻省理工学院(MIT)的Auto-ID实验室提出了「物联网」的概念,当时的核心是「万物互联」——通过RFID(Radio Frequency Identification,射频识别)技术将所有的物品连接到互联网上,实现物品的自动识别和信息共享。
本文为CAPL编程从入门到实践的系列教程,系统介绍了CAPL在CANoe/CANalyzer中的应用。内容涵盖CAPL基础语法、事件驱动模型、CAN报文操作、定时器控制、函数模块化设计等核心知识,并扩展了以太网通信与DoIP协议实现等高级应用。教程采用循序渐进的方式,从"Hello CAPL"示例开始,逐步深入至报文收发、状态机设计、调试技巧等实战内容,最后提供模拟ECU、网络
本文介绍了在ELF-RK3506开发板上利用TRAE工具自动生成控制GY-30光照传感器代码的实践。通过创建详细的功能需求文档,指导AI生成可直接操作硬件的C程序,实现了周期读取I2C数据并转换为光照值的功能。同时生成了VSCode的交叉编译和部署任务配置。测试表明,虽然JSON转义字符处理存在小问题,但整体实现了预期功能,验证了AI在嵌入式开发中的实用价值。文章指出,详细的描述和适当的调试能显著
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署AutoGen Studio镜像,构建面向物联网(IoT)的多智能体协作系统。通过该平台,开发者可快速启用具备感知、推理与决策能力的设备代理,典型应用于智慧楼宇能源优化、工业预测性维护及精准农业等场景,显著提升系统自主协同效率。
智能家居项目实战的核心是“以需求为导向,以兼容性为基础,以实用性为目标”。从四层架构设计到硬件选型,再到场景联动实现,需兼顾技术可行性与用户体验。个人开发者可从简单场景(如灯光控制)切入,逐步扩展至全场景智能;企业级项目则需注重模块化设计与规模化部署能力。希望本文的实战方案能帮助你快速落地智能家居项目,如果你需要针对具体场景(如智能办公、智能酒店)生成定制化的硬件清单与联动逻辑,或者获取Node-
嵌入式开发的效率瓶颈,本质上是调试成本、沟通成本、重复开发成本的叠加。当你用自动化测试减少调试时间,用模块化文档降低沟通损耗,用可复用代码避免重复劳动,就能从“忙乱开发”转向“精准开发”。这些技巧不仅适用于个人开发者,更能在团队协作中形成“效率复利”——随着项目积累,调试库、文档体系、代码组件会持续优化,让每一次开发都站在更高的起点上。现在就从优化一次调试流程、整理一份接口文档开始,体验效率提升带
G-sensor运动检测模块的开源代码现已公开,开发者可自由调整灵敏度参数、事件触发阈值,甚至优化低功耗模式下的检测性能。这一开源行动打破了过去高昂的技术授权门槛,让中小团队及个人开发者也能快速接入运动检测能力,推动智能硬件生态繁荣。
小互联网企业、物联网企业、独立开发者想要监控线上业务或设备的运行指标,但苦于没有一个低成本的工具,今天就向大家推荐这一款软件神器:XL-LightHouse。它和市面上BI产品有比较大的差异,从技术方案上来说:BI产品主要是通过SQL查询关系数据库、OLAP等进行聚合运算获取数据指标,但XL-LightHouse不同,它是以"流式计算技术"为基础的指标获取工具。
是一款面向开发者、设计思路非常清晰的物联网中台。极简接入:让你只关注最核心的消息解析。低代码自治:覆盖从设备管理到业务应用的完整链路。精细化管理:提供企业级的数据管理功能。开箱即用:内置Broker,降低依赖和复杂度。适合谁使用?中小企业或初创团队:希望快速搭建稳定、可控的物联网平台,降低开发和运维成本。上手难度极低:基于若依框架开发。个人开发者或学生:想要学习物联网平台架构,或用于毕业设计、个人
摘要:低代码物联网云平台通过多协议设备接入、实时数据采集、智能分析处理和可视化开发工具,构建"设备-数据-应用"闭环,解决了传统物联网开发周期长、技术门槛高的问题。平台提供设备全生命周期管理、安全传输存储、边缘计算协同等核心功能,支持工业、农业、智慧城市等多场景应用,显著降低数字化转型门槛,提升数据价值挖掘效率。
PandaX是一款基于Go语言开源的企业级物联网平台低代码开发框架,遵循AGPL - 3.0开源协议。基于go-restful+Vue3.0+TypeScript等实现前后端分离开发。支持设备管控、规则链、云组态、可视化大屏等功能,还可通过代码生成器一键生成前后端代码,减少开发量。后端使用自封装的go - restful框架,前端基于Vue3.0、TypeScript、vite3和Element
基础层: AI原生应用, 自动化流程, 物联网集成, 边缘计算, 实时数据处理技术层: 设备抽象层, MQTT协议, 流处理引擎, 低代码自动化, 机器学习管道架构层: 边缘-云端协同, 微服务架构, 事件驱动设计, API优先策略, 数字孪生应用层: 预测性维护, 智能能源管理, 工业4.0, 智能空间, 自主系统本研究提供了AI原生应用与物联网(IoT)系统集成的全面技术框架,重点解决自动化流
八位魔方内置丰富的工业协议驱动,支持 Modbus、OPC UA、IEC104、DL/T645、CNC、PLC(西门子、三菱、欧姆龙、台达、AB、永宏、基恩士等),同时兼容 MQTT、HTTP、WebSocket 等北向协议。以一体化平台+低代码生态为核心,致力于以更低的成本、更高的效率助力企业完成数字工厂建设,让工业数字化转型真正落地生根,赋能制造企业迈向智能化新时代,开启高质量发展的新篇章!无
本文介绍了一款标准化巡检应用开发引擎,其核心价值在于提升效率、优化质量、防控风险和降低成本。系统采用分层架构,支持多种设备接入,提供配置管理、任务执行和闭环流程等核心功能。通过低代码开发快速配置行业应用,实现智能化巡检与全流程跟踪。该系统已成功应用于社区物业、油田联合站和教育安全督导等多个场景,展现出开发敏捷、智能升级和开放兼容等特点。典型应用包括自动生成巡检报告、设备精准管控和安全隐患排查等功能
DGIOT是国内首款轻量级开源工业物联网平台,前后端完全开源。具有6分钟一键式私有化快速部署的特点,可实现千万级设备接入与管理,电信级稳定性,兼容工业领域多行业的常见协议类型,提供物模型-规则引擎-数据通道-组态页面全流程可视化低代码开发。具备千万级设备接入与管理能力,拥有电信级稳定性。