物聯(lián)網(wǎng)一度被認為是繼計算機和互聯(lián)網(wǎng)之后的第三波信息技術產(chǎn)業(yè)。隨著基礎通信設施的不斷完善，尤其是5G的出現(xiàn)，萬物互聯(lián)的門檻和成本進一步降低。

物聯(lián)網(wǎng)本身也是AI和區(qū)塊鏈應用的良好落地場景之一，各大云服務提供商也在搭建物聯(lián)網(wǎng)平臺和服務。

AI和區(qū)塊鏈的熱潮過去后，物聯(lián)網(wǎng)很可能成為下一個出口。在網(wǎng)點到來之前，有必要提前儲備一些知識。

縱觀人工智能的發(fā)展路線，可以看到人工智能近年來可以突飛猛進。

第一個原因是硬件的發(fā)展，使得深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的學習時間迅速縮短；

第二是數(shù)據(jù)。在我們這個大數(shù)據(jù)時代，獲取大量數(shù)據(jù)的成本已經(jīng)很低了。

先說物聯(lián)網(wǎng)，比如傳感器、智能家電、可穿戴設備等。，每天也在產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，這也是深度學習的很好的訓練數(shù)據(jù)。

同時，學習結(jié)果可以重新應用到物聯(lián)網(wǎng)終端，形成良性循環(huán)。例如:

從流量探頭中，我們可以采集到大量的實時流量圖片，并對這些圖片進行處理，反饋給神經(jīng)網(wǎng)絡，如SSD。

SSD學習在圖片中標記人和車的位置，然后將模型部署到探頭上，使探頭可以使用深度學習界面實時分析人和車的流量。

所以我覺得物聯(lián)網(wǎng)對于AI來說是一個非常好的應用場景。隨著人工智能的快速發(fā)展，多年前提出的物聯(lián)網(wǎng)理論和技術將迎來新的春天。

如果想入門物聯(lián)網(wǎng)，需要學習和理解MQTT協(xié)議，它解決了物聯(lián)網(wǎng)中最基本的一個問題，即設備之間、設備與云服務之間如何通信。

MQTT對于物聯(lián)網(wǎng)的重要性不亞于HTTP對于Web的重要性。目前基本上所有開放的云平臺，如阿里巴巴云、騰訊云、青云都支持MQTT接入。

MQTT的優(yōu)勢

為了滿足低功耗和低網(wǎng)絡帶寬的需求，MQTT協(xié)議在設計之初具有以下特點:

1.實現(xiàn)很簡單

2.為數(shù)據(jù)傳輸提供服務質(zhì)量

3.輕量級和低帶寬

4.任何類型的數(shù)據(jù)都可以傳輸

5.可維護的會話(會話)

MQTT協(xié)議可以為大量低功耗、工作網(wǎng)絡環(huán)境不可靠的物聯(lián)網(wǎng)設備提供通信保障。

而且其應用范圍不僅如此，在移動互聯(lián)網(wǎng)領域也有很大潛力:很多Android App推送功能都是基于MQTT實現(xiàn)的，部分IM實現(xiàn)也是基于MQTT實現(xiàn)的。

物聯(lián)網(wǎng)老手的體驗

從2015年開始，我?guī)ьI團隊在物聯(lián)網(wǎng)領域創(chuàng)業(yè)。從物聯(lián)網(wǎng)軟硬件平臺的架構(gòu)到其實現(xiàn)，從線上運營到盈利，我走過了一些彎路，踩了一些坑。

同時也經(jīng)?？吹揭恍﹦偨佑|MQTT的同學在社區(qū)、論壇、QQ群里問各種問題。

我在網(wǎng)上搜索過MQTT的相關內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中關于MQTT協(xié)議的內(nèi)容很少，要么是翻譯協(xié)議的規(guī)范，要么是單獨實現(xiàn)某個功能的教程。只教它為什么，不教它為什么。

所以總結(jié)了自己的實踐經(jīng)驗和看到的問題，寫了這個課程來系統(tǒng)的介紹MQTT協(xié)議，希望對學習MQTT的同學有所幫助。

為了方便學習和交流，我們在MQTT協(xié)議快速入門的讀者交流群中專門收集整理了經(jīng)常提到的問題和作者的回答。

Q1。MQTT 5.0會馬上普及嗎？

還沒有。目前Broker和Client實現(xiàn)的支持有限。

Q2。MQTT模塊如何實現(xiàn)連續(xù)超低功耗連接？

MQTT建立TCP長連接，功耗會更高。如果不能滿足低功耗的要求，也可以選擇基于UDP的CoAP協(xié)議。

Q3。如何正確理解留存信息？

代理收到保留消息后，將保存一個單獨的副本，然后向當前訂戶發(fā)送一條普通消息(保留標志為0)。

當有新的訂閱者時，代理會將保存的消息發(fā)送給新的訂閱者(保留標志為1)。

Q4。發(fā)送方如何快速收到指定設備的響應數(shù)據(jù)？

只要發(fā)送的數(shù)據(jù)有效負載包含發(fā)送者訂閱的主題，發(fā)送者就可以在收到消息后通過向該主題發(fā)布消息來接收消息。

Q5。部署B(yǎng)roker后，如何實現(xiàn)Broker與客戶端的通信？

根據(jù)您使用的語言選擇一個客戶端實現(xiàn)，您可以在這里找到一些主流語言的客戶端庫。

Q6。我的設備正在按照MQTT協(xié)議發(fā)送數(shù)據(jù)，我在服務器上部署了蚊子代理?，F(xiàn)在不知道怎么設置蚊子打印我的設備數(shù)據(jù)。

在服務器端創(chuàng)建訂閱者訂閱對應的主題，然后打印收到的消息。

Q8。100臺以內(nèi)的少量設備使用MQTT。他們使用的是自己的服務還是各種云提供的物聯(lián)網(wǎng)服務？

看價格，用云服務器一般比自己建便宜。

Q9。有哪些好的開源MQTT Broker？

我用過EMQTT和Mosquitto，推薦EMQTT。

Q10。目前國內(nèi)有哪些智慧社區(qū)的具體案例？

應該不少吧。我推薦成都智能小區(qū)的經(jīng)濟適用房。

Q11。MQTT MQTT可以在Linux上開發(fā)？

不，每個操作系統(tǒng)都有現(xiàn)成的客戶端實現(xiàn)。

Q12。AI+物聯(lián)網(wǎng)的具體應用場景有哪些？

還有很多，除了我在課程中提到的，以我們公司為例:我們通過攝像頭和智能門禁作為前端采集數(shù)據(jù)，在后端學習采集到的數(shù)據(jù)，可以做一些分析。比如搞清楚哪個樓哪個單元可能有群租。

關于作者:付強，十幾年的經(jīng)驗，涵蓋了從C語言到Web開發(fā)，從微服務架構(gòu)到移動開發(fā)的廣泛領域。他曾在趨勢科技、諾基亞、德國初創(chuàng)公司和硅谷工作過，現(xiàn)在正朝著物聯(lián)網(wǎng)方向創(chuàng)業(yè)。