物聯網是日常生活中可以無線連接到網絡上的所有事物的總稱。但是，在整個物聯網中所包含的終端技術是非常復雜和復雜的。

因此，沒有單一的芯片或設備技術可以包括整個互聯網的物聯網需求，顯示它是一個巨大的技術，服務和市場的集合。技術領域。所有這些都是連接到互聯網的，在未來，隨著事物定義的不斷演變，物聯網建筑設計將繼續看到演變和變化。物聯網涉及面廣，芯片設計要因地制宜。

 

半實物仿真技術認為，物聯網不同于移動設備或其他技術應用，移動設備更適合單一的特定領域。應用和重用，物聯網領域有更通用的版本，在某些情況下將是具體的設計，并試圖針對其他市場領域再次。隨著物聯網規模的擴大和規模的擴大，未來將有更多針對特定應用的特殊設計。

 

為了描述一個完整的物聯網系統，需要建立一個由服務器和云組件組成的三層體系結構，第二層是物聯網邊緣設備。（EDGE設備）和云網關組件之間，第三是作為現實世界和網絡之間的物聯網邊緣設備，即所有類型的終端網絡產品，如智能家居產品、線路等。

 

盡管上述過程似乎是合乎邏輯的，但在互聯網邊緣設備中，許多情況下是低效的傳感器收集數據并傳輸數據。有時，數據被發送到云進行分析和處理，有時速度太慢，無法將所有數據上傳到云中，而云則為物聯網創建了芯片或傳感器。形勢變得非常令人不安。

 

一方面，這些東西不能太昂貴的邊緣設備，但在一些聯網市場，這些設備不僅可靠，而且必須是安全的，而且還必須滿足大量。標準規格，如在汽車領域，也必須滿足一些標準，如ISO 26262，在工業網絡領域（IIoT）、工業標準如OMAC和OPC的合規性

所有這些都增加了大量的費用和時間到物聯網設備在正式發布之前。

特別是在移動電子領域，這些網絡系統的設計也需要非常節省能源和延長電池壽命，這需要復雜的電源管理技術，因此將進一步提高成本和復雜性，更不用說這些設備需要足夠的性能來完成任務。

 

為了降低成本和保持效率，開發適合于物聯網的邊緣設備、芯片和傳感器的設備，如使用穆爾定律（Moore s Law）將是微處理器繼續小型化，如物聯網芯片從目前的55納米和40納米的技術水平到40納米和28納米的水平，將有助于降低成本。

 

為了提高安全性，芯片設計還必須改進，以使用32位；否則，如果多個傳感器被封裝到單個集群中，以創建規模經濟，也可以減少到這種方式.畢竟，這些邊緣設備必須定制，設計和建造日常應用，具有各種復雜的設計要求，有時甚至高。

大規模生產的需求，因此壓低成本將有其幫助。

 

隨著邊緣設備采集的數據越多，網關就無法加載如此大量的數據發送到云，然后云分析和處理任務就因此而處于中間。循序漸進的需求計算平臺，適合于云和邊緣設備之間的平臺，可以成為智能的或簡單的網關，也可以是邊緣服務器。

 

此外，讓邊緣設備進口的人工智能（AI）芯片，直接處理大數據量的直接，無需上傳數據，支云端也是這一問題的解決方案之一，前提是開發一種能夠進行充分分析和處理的AI芯片。基于云的邊緣設備收集的數據通常是不一致的和大的，這些數據可用于人工智能。作為模式識別的一部分，或者只有像差篩選不適合量子化學軟件高斯分布。