1、物联网系统的架构分为三个层级，分别是感知层、网络层和应用层，每个层级承担的功能各异。感知层 感知层的功能是连接人类世界与物理世界，通过各类传感器和传感器网关实现数据的采集。这一层是物联网的核心，主要负责物品的标识和信息的智能采集。
2、网络层：是利用无线和有线网络对采集的数据进行编码、认证和传输，广泛覆盖的移动通信网络是实现物联网的基础设施，是物联网三层中标准化程度昀高、产业化能力昀强、昀成熟的部分，关键在于为物联网应用特征进行优化和改进，形成协同感知的网络。
3、从技术架构上来看，物联网可分为三层：感知层、网络层和应用层。感知层由各种传感器以及传感器网关构 技术架构图示成，包括二氧化碳浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、二维码标签、RFID 标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端。
4、物联网层次结构分为三层，自下向上依次是：感知层、网络层、应用层。感知层是物联网的核心，是信息采集的关键部分。感知层位于物联网三层结构中的最底层，其功能为“感知”，即通过传感网络获取环境信息。感知层是物联网的核心，是信息采集的关键部分。
5、感知层是物联网的皮肤和五官，主要功能是信息感知与采集，包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、各种传感器（如温度感应器、声音感应器、震动感应器、压力感应器）等。感知层的核心技术包括传感器技术、射频识别（RFID）技术、二维码技术、多媒体信息采集技术，以及GPS地理定位技术。
物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，指令数据通过API调用下发至设备端，实现远程控制。物联网平台也提供了其他增值能力，如设备管理、规则引擎、数据分析、边缘计算等，为各类IoT场景和行业开发者赋能。
MQTT（MessageQueueing Telemetry Transport Protocol）的全称是消息队列遥感传输协议的缩写，是由IBM公司推出的一种基于轻量级代理的发布/订阅模式的消息传输协议，运行在TCP协议栈之上，为其提供有序、可靠、双向连接的网络连接保证。
互联网网关作为数据的汇聚点，负责收集传感器数据，然后将其上传至云端进行深入分析。网关部署通常包括硬件连接传感器的物理设备，以及在PC上运行的软件管理。连接协议如AMQP， MQTT， CoAP等，确保了行业标准的高效数据传输。而工业物联网平台更是核心，它整合并监控整个价值链，为AI任务的实施提供了强大支持。
1、零售业：边缘计算可以帮助零售商实时分析顾客数据、库存数据，优化商店布局和库存管理。 能源管理：边缘计算可以实时监测和优化能源系统，提高能源效率。 农业：通过实时监测和分析土壤、气候等数据，边缘计算可以帮助农民提高农业生产效率。
2、自动驾驶汽车 卡车车队自动组队是自动驾驶技术早期的应用之一。边缘计算使得除了领头卡车外，其他卡车均能实现无人驾驶，因为它们能够以极低延迟进行通信。 油气行业资产远程监控 在石油和天然气行业，资产的监控至关重要。
3、边缘计算主要应用于以下场景：无人驾驶 智能安防 语音协助 医疗保健 农业和智能农场 能源和电网控制 从十次方平台看到的，望采纳。
4、边缘计算的适用场景：边缘计算适用于需要快速响应的应用，如自动驾驶、游戏、音视频处理、物联网等。因为这些应用需要大量的数据处理和实时的反馈，边缘计算可以满足这种需求。边缘计算的架构：边缘计算的架构包括数据采集、数据处理、计算任务分配、结果回传等环节。
5、边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
边缘计算发展 边缘计算是指将计算设备离数据来源更近地放置，借助本地缓存和处理，提高传输效率，降低数据传输带来的延迟。目前，边缘计算与人工智能技术的结合已经被逐渐深化，这种结合可以缩短数据传输的时间，提升响应速度。
G的低延迟、高速度和边缘计算能力可以推动人工智能设备更智能地进行大量的数据连接，提升人工智能设备的学习能力，与此同时将5G网络与人工智能技术相结合，可以有效提高5G网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家的经验编制策略转变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。
边缘计算的崛起 云计算不再局限于中心服务器，边缘计算成为新宠。用户对于即时响应和低延迟体验的追求，推动着资源向边缘迁移。动态资源管理将成为云服务商的必备技能，高效的数据处理和管理将在边缘位置实现，带来更高的安全性和合规性。