广东石油化工学院开设专业目录？

1 物联网（Internet of Things，IoT）
指将传感器、执行器、智能设备、人工智能和云计算等技术融合在一起，通过互联网连接、交互和协同工作来实现智能化和自动化的网络。
2 传感器（Sensor）
指一种可以感知并测量实际物理量的设备或系统，通过将物理信号转换成数字或模拟信号来输出相应的测量结果。
3 执行器（Actuator）
指一种可以根据输入信号转换成机械或电动力的设备或系统，用于控制或驱动实际物理行为。
4 物联网平台（IoT Platform）
指一种用于将各种传感器、执行器和智能设备互联互通的技术平台，提供数据采集、数据分析、数据处理和数据交互等功能。
5 云计算（Cloud Computing）
指一种基于互联网的分布式计算和存储模式，将计算和数据存储分布在多个服务器上，提供虚拟化和动态扩展等功能。
6 数据采集（Data Collection）
指通过传感器和其他设备收集和记录现实世界中的数据，如温度、湿度、压力、位置、声音等。
7 数据处理（Data Processing）
指将采集到的数据进行分类、筛选、转换、分析等处理，以提取有用的信息，比如预警、异常检测、预测分析等。
8 数据交互（Data Interaction）
指通过互联网将数据传输到物联网平台等服务器上，并将处理结果返回到智能设备中，以实现设备之间的互通和协同工作。

9 人工智能（Artificial Intelligence，AI）
指模拟人类智能和行为的计算机系统和算法，用于实现自动化、智能化和自主学习等功能，如图像识别、语音识别、机器人等。
10 区块链（Blockchain）
指一种去中心化的分布式账本技术，用于实现安全性、透明度和信任度的高效交互和协同，如支付、合同管理、安全通信等。

现今世界网络和数据普及，不单止智能手机能连接网络，就连手表，闹钟，家电等日常用品，也能即时在网络中提取资讯，并配合环据数据作出分析，将最好的体验反馈给 用家。而透过网络来连接人，流程，资讯和装置这个概念，亦是我们平常所说的物联网（物联网，又名物联网）。

承接上文介绍了雾计算的简单的应用和由来，下文将会介绍物联网的一个重要技术 - 边缘计算（Edge computing）。下文将会阐述边缘计算的由来，并介绍它与物联网的关系，而且会利用无人驾驶作为用例，介绍云计算的短处和边缘计算的应用。

先定义一下边缘计算（wikepedia，2019）：

这里提到很多艰涩的专业名词，例如是“分散式运算”，“节点”等，其实只是描述：边缘技术是一种技术将大型应用程式的一部分转移到（即分散式运算）日常设备中处理（即边缘节点中）。

在云计算的典型结构中（如上图），通常可分为“云（云层） - 网（雾层） - 端（边缘）”三层。“端”这一层覆盖所有终端的应用程式，亦通常是被管理的角色。当云计算一计算出结果，就会到透过“网”层，将指令发送到“端”层的应用程式执行，而应用程式收到数据后，则会发送到“云”层作计算。

而边缘计算则可以想像为给予“端”层一定程度的“自治”。在边缘计算的架构中，终点被赋予简单的存储和计算能力（与雾计算不同，这里重点是“简单”的功能） ，令它能偶尔脱离云的管理，并根据环境数据作出回应。

增加终端系统简单的计算和存取能力看似一小步，但其实这个布局有着莫大的好处，当中包括：

  - 低延迟：数据由近场产生，能快速回应

  - 独立性：在没有网络连接下，系统亦能运作

  - 合规性：无需传送用户资料，保护个人数据

  - 简化数据：终端先处理部份数据，数据简化后才向云服务器传输

  - 安全性：数据传输减少，减少网络安全风险

无人驾驶是边缘计算其中一个经典用例，亦是一个很好例子说明云计算的短处和为什么需要边缘计算。

下图展示的是常用的云计算架构，当中包括1）一架智能汽车（客户端），并且正在使用无人驾驶功能，2）互联网（Internet），用作传输数据，以及3）云服务（云计算）服务器），用作提供无人驾驶服务。

假设汽车正在以60ms-1的速度行驶，并在起始位置感测到前方3m有阻碍物。由于汽车正在使用云计算的架构，汽车本身并没有分析的功能，汽车会将感测到的影像 传送到云服务器中作分析（步骤1）。

很不幸地，由于汽车现在在北区甚远，信息在005s后才能到云服务 无上停驶，但也要经过005s才能将指令发送到汽车上执行（步骤2）。

在这段发送信息到回收指令的过程中（~01s），汽车会继续以均速行驶（60ms-1），并到6m后（= 60ms-1×01s）才会收到指令停下来 。而且会撞到在3m前的路人，酿成车祸。

汽车在起始位置感测到前方3m有阻碍物，会立刻执行停车指令（步骤1）。然后再发送影像和决策内容到云服务器中作进阶分析（步骤2），以改善无人驾驶性能。 （注：这里看似与雾计算方式相似，但在过程中，应用程式没有作任何的数据分析，只根据感应器内容作出回应。若然是雾计算的话，感应器信息会发送到雾服务中，再作分析，然后通知终端设备作出回应。）

由此可见，云服务器距离数据产生的位置较远，因此会造成较大的延迟。而无人驾驶这些需要实时作出决策的活动，则很大机会需要使用边缘计算，使计算的服务靠近产生数据的源头，做到计算更接近实际行动。

随着科技的进步，数据传输速度的快速提升，不少日常物品，例如是家用电器，车辆等，都已经嵌入感测器，并透过网络接结与互联网交换资讯，形成了庞大的物件网络（即物联网）。

物件会在运行时会收集到大量的环境数据。有些人会问，为什么不把数据都在本地（local drive）处理，其他数据再传到云服务做储存。这可能是其中一个可以实行的方法，但如果所有数据都在本地处理，物件本身要设有很多的存储装置和处理服务器。这会大大增加电力消秏和物件重量，增加成本。

因此，最好的方法是结合云计算和边缘计算的优势做出最佳的配置。在一些决定物件重大安全性的事件（例如如上文无人驾驶例子的刹车）可将决定的主导权放到边缘上，其他没有急切性的事情，则放到云服务器低成本集中处理。透过云与边缘的良好分工，大大减少成本，亦能提高运算效率。

需要。物联网技术应用与维护主要是靠代码完成的，因此物联网技术应用与维护技能大赛需要写代码，代码（code）是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。

1、低代码开发：
开发人员只要通过编写少量代码就可以快速生成应用程序的一种方法。把数据建模、视图构建、报表生成这些相对标准化的开发过程可视化，从而消除更多的代码开发需求。
但是，它服务的依然是开发者市场，哪怕一个应用程序总共只需要20行代码，它也需要程序员的参与。所以，低代码平台的确可以提升开发者效率，但是很难改变软件开发的基本流程和人员构成需要。简单说，低代码平台的使用中，需求提供方和实现方依然是分离的。
2、零代码开发：
是为那些不知道也不需要知道任何实际的编程语言来开发应用程序的普通开发者而构建的。
所以，它面向的是全民开发者，只要他们足够了解业务需求，能够列出所有的需求点，不必求助于软件开发者，自己就能够将EXCEL文件转换为在线需求，然后通过拖拉拽的形式就可以快速按需搭建应用程序。这种零代码的开发方式，不仅节省了人力成本，还充分缩短需求方和实现方之间的距离。
简而言之，低代码和零代码平台，唯一的区别就是是否要求开发者具备编程的能力。
对于专业的开发人员来说，不管是使用低代码平台，还是使用零代码平台做软件开发，都可以大幅度提高开发的效率。

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