物联网开发的本质是将各种物品通过网络连接在一起，并对这些物品进行数字化管理，从而实现智能自动化。在物联网的早期阶段，一些物联网应用程序（例如，智能电表）使用软件将信息传输到后台服务器。但随着时间的推移，这需要更多的人力、物力和财力。这就是物联网平台出现的原因。
在物联网平台中，有许多不同的方法可以使用物联网技术来实现智能自动化。其中最常见的方法包括以下几种：
嵌入式设备
嵌入式设备是物联网开发中使用最广泛的物联网平台类型之一，因为它提供了许多重要功能。嵌入式设备包括传感器、执行器等，这些设备可以测量物理和数字状态，并将其与云端进行通信。除了监测和控制外，嵌入式设备还可以收集数据并提供数据分析。这些数据可以用于诊断设备的问题，并提供其他有用的信息。
在物联网中使用嵌入式设备的最大优点是其低成本，这使得它们成为物联网平台的首选设备。但这也有一个缺点。嵌入式设备通常是定制的，这意味着它们只能运行特定的软件和编程语言。此外，如果没有预先确定的操作系统来管理设备和连接到云端的数据，则这些设备将无法正常运行。这就是为什么我们需要一个支持多个操作系统和软件包的物联网平台。
传感器
物联网传感器是将数据传输到互联网的主要方法之一，并且是物联网中最重要的部分之一。在物联网中，传感器可以用于各种目的。例如，监控水或电力的使用情况；或者，通过测量温度、湿度或压力等信息来进行安全检查。这些都是通过传感器实现的。
传感器是连接到互联网的关键部分。传感器是一种有源设备，它接收来自世界各地的信号。例如，温度、湿度和压力都可以被收集起来并进行处理。通过将这些数据发送到互联网，我们就可以实时了解环境情况和其他相关信息。
一旦获取了这些数据，就可以采取行动来改善我们的生活，并为我们的城市做出更好的决策。
数据收集和分析
物联网平台通常是数据收集和分析的地方，通过分析这些数据，可以帮助企业做出更好的决策。数据收集是指收集传感器或其他设备收集到的信息，包括所有设备的数据、用户数据和来自第三方的信息。例如，在零售行业，每个客户购买了多少商品以及每个商品的库存水平，都需要得到实时分析。
物联网平台还可以进行数据分析，以优化产品营销策略和提高客户体验。通过将数据与业务需求结合起来，物联网平台可以更好地理解客户的需求和痛点。
AI模型
AI模型是在物联网平台中使用的人工智能（AI）解决方案。AI模型使物联网平台能够收集数据并对数据进行处理。例如，图像识别、自然语言处理、语音识别等 AI模型可以将数据转换为可操作的信息，然后将其发送到后台服务器。平台中的机器学习算法可以自动分析数据并为用户提供智能建议。
应用程序接口（API）
在物联网中，许多应用程序需要与其他应用程序交互。这就是 API的作用，它使开发人员能够将信息发送给其他应用程序。
