1, မြင့်မားသောတိကျစွာနှင့်အရည်အသွေးမြင့်

အာရုံခံကိရိယာမှကောက်ယူသောအချက်အလက်အချက်အလက်များသည်မှားယွင်းနေပါက၎င်းသည်အရင်းအမြစ်မှအမှားတစ်ခုမှအမှားတစ်ခုနှင့်ညီမျှသည်။ နောက်ဆက်တွဲအချက်အလက်များ၏ထုတ်လွှင့်ခြင်းနှင့်အသုံးပြုခြင်းသည်အဓိပ္ပာယ်မရှိပါ။ ထို့ကြောင့်အာရုံခံကိရိယာ၏တိကျမှုနှင့်အရည်အသွေးသည်အရာများ၏အင်တာနက်၏ရူပါရုံကိုသေချာစေရန်အရေးကြီးသောအခြေခံဖြစ်သည်။ အသိဉာဏ်ရှိသောကွန်ရက်မော်တော်ယာဉ်အာရုံခံကိရိယာ၏တိကျမှုနှင့်အရည်အသွေးသည်စံနှုန်းနှင့်မကိုက်ညီပါကစနစ်သည်မတော်တဆမှု၏မီလီမီမီမီလီဗစ်အနည်းငယ်အတွင်းမှာမှန်ကန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များကိုမပြုပြင်နိုင်ပါ။

2 ။ Miniaturization

မိုဘိုင်းထုတ်ကုန်များဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့်အတူစမတ်ဖုန်းများ၏လုပ်ဆောင်မှုနှင့်စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားစေရန်နှင့်စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားစေရန်နှင့်စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားစေရန်နှင့်စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားစွာဖြင့်ဗဟိုပြုသည်။ ထို့ကြောင့် Sensors များသည်စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားခြင်းနှင့်သေးငယ်သောပမာဏအောင်မြင်ရန်ပေါင်းစပ်ထားသောနည်းပညာကိုတဖြည်းဖြည်းကျင့်သုံးကြသည်။ ပေါင်းစည်းထားသောအပူချိန်အာရုံခံကိရိယာများနှင့်ပေါင်းစည်းထားသောဖိအားအာရုံခံကိရိယာများကိုအချိန်ကြာမြင့်စွာအသုံးပြုခဲ့ပြီးအနာဂတ်တွင်ပိုမိုကောင်းမွန်သောဘက်ပေါင်းစုံအာရုံခံကိရိယာများကိုတီထွင်လိမ့်မည်။

3 ။ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနိမ့်ကျသည်

Weibo, WeChat, Video နှင့်ဂိမ်းများသည်လျှပ်စစ်ဓာတ်အားသုံးစွဲသူများသည်သုံးစွဲသူများသည်စားသုံးသူအားလုံးဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည်အချိန်ကြာမြင့်စွာ 0 တ်စုံများနှင့်စမတ်ကင်မရာများကဲ့သို့သောအပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသောကိရိယာများသည်နေ့စဉ်ဘက်ထရီများကိုနေ့စဉ်ပြောင်းလဲရန်လိုအပ်ပါကခြေဆွံ့သောမြင်ကွင်းများကိုနေ့တိုင်းပြုလုပ်ရန်လိုသည်။ မိုဘိုင်းဖုန်းများနှင့်ကွဲပြားခြားနားသော IOT Devices များမှာလူအများအဆက်အသွယ်မပြတ်သောဒေသများတွင်တည်ရှိပြီးစွမ်းအင်သုံးစွဲမှု၏စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုသည်အလွန်နိမ့်ကျသင့်ကြောင်းဆုံးဖြတ်သည်။

4, အသိဉာဏ်

ချိတ်ဆက်ထားသောကိရိယာများပြန့်ပွားမှုနှင့်အတူဒေတာပေါက်ကွဲခဲ့ပြီးဗဟိုထူထပ်သောမိုးတိမ်သည် "လွှမ်းမိုးသော" ဖြစ်လာသည်။ ပို. အရေးကြီးသည်မှာအသိဉာဏ်ရှိသောကုန်ထုတ်လုပ်မှုသို့မဟုတ်အသိဉာဏ်ရှိသောသယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကဲ့သို့သောလျှောက်လွှာအခြေအနေများအတွက် Cloud ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှောင့်နှေးခြင်းသည်ဒေတာတန်ဖိုးကို "Cliff ကဲ့သို့" ဖြစ်စေသည်။ ရလဒ်အနေဖြင့် Edge Intelligence သည်စတင်ပေါ်ပေါက်လာသည်။

အဆိုပါအာရုံခံကိရိယာကောင်းတစ် ဦး အစွန်း node ကိုဖြစ်ပါတယ်။ Embedded Technology သည် Sensor ကို microprocessor နှင့်ပေါင်းစပ်ရန်အသုံးပြုသည်။ ၎င်းကိုသဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အမြင်, အချက်အလက်အပြောင်းအလဲများ, ဒါကအသိဉာဏ်အာရုံခံကိရိယာလို့ခေါ်တယ်။ ဤအာရုံခံကိရိယာတွင်ကိုယ်ပိုင်လေ့လာသင်ယူခြင်း, မိမိကိုယ်ကိုသင်ယူခြင်းနှင့်မိမိကိုယ်ကိုလျော်ကြေး, ချုပ်နှောင်ခြင်း, ဤနည်းအားဖြင့်အာရုံခံကိရိယာသည်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာကမ္ဘာကိုအာရုံခံသောအခါအမှုအရာအင်တာနက်၏အင်တာနက်ကိုပြန်ကျွေးမွေးသောအချက်အလက်များသည်အရာများ၏အင်တာနက်ကို 0 ယ်ယူသည့်အချက်အလက်များသည်ပိုမိုတိကျမှုနှင့်ပြည့်စုံသောအပြည့်စုံမှုဖြစ်လိမ့်မည်။