在整體物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中所包含的終端技術(shù)非常多且復(fù)雜,，因此并沒(méi)有單一的芯片或裝置技術(shù)能夠含括整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的需求,，顯示這是一個(gè)集眾多技術(shù)、服務(wù)以及市場(chǎng)在一身的龐大科技領(lǐng)域,。所有這些均連結(jié)至互聯(lián)網(wǎng),，未來(lái)隨著物聯(lián)網(wǎng)定義的持續(xù)演進(jìn),，物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)設(shè)計(jì)也將持續(xù)見(jiàn)到演進(jìn)及變革。

智能家居等物聯(lián)網(wǎng)終端應(yīng)用領(lǐng)域,，成為一龐大資料搜集區(qū)塊

據(jù)SemiEngineering網(wǎng)站報(bào)導(dǎo),，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域與移動(dòng)裝置領(lǐng)域或其他科技應(yīng)用領(lǐng)域不同的是，移動(dòng)裝置等領(lǐng)域更適合于單一特定應(yīng)用并重復(fù)使用之,，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域則有更多的一般目的版本,，在部分情況下將會(huì)進(jìn)行具體的設(shè)計(jì)，并試圖針對(duì)其他市場(chǎng)領(lǐng)域再度運(yùn)用,。由于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域更加廣泛,、規(guī)模也持續(xù)在增加，因此未來(lái)將可見(jiàn)到針對(duì)特殊應(yīng)用的更多特殊設(shè)計(jì)問(wèn)世,。

為了描述出一個(gè)完整的物聯(lián)網(wǎng)體系,，將需要建構(gòu)一個(gè)三層的架構(gòu)，其一包含服務(wù)器與云端零組件,、其二為介于物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置(edgedevice)與云端之間的網(wǎng)關(guān)零組件,，其三則是作為真實(shí)世界與網(wǎng)絡(luò)之間鏈接的物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置,，此即各類(lèi)終端物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，如智能家居產(chǎn)品線等,。

雖然上述過(guò)程看似有其邏輯性,，不過(guò)在物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置方面，許多情況下卻是由效能較差的傳感器來(lái)搜集數(shù)據(jù),，再傳送這些資料至云端供進(jìn)行分析處理,，有時(shí)候甚至傳送速度太慢以至于無(wú)法將全數(shù)數(shù)據(jù)上傳云端，這便形成了為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)芯片或傳感器時(shí)變得非常困擾的情況,。

一方面這些物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置成本不能太高,，但在部分物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)又需要這些裝置不僅具可靠性又必須安全，且還必須符合大量標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,，如在汽車(chē)領(lǐng)域還必須符合諸如ISO26262等多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn),、在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)領(lǐng)域符合OMAC及OPC等工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等，這些都為物聯(lián)網(wǎng)裝置在正式問(wèn)世前增加許多成本及時(shí)間,。

特別是在移動(dòng)電子領(lǐng)域,，這些物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)上還需要非常省電及延長(zhǎng)電池續(xù)航力，這就需要復(fù)雜的電源管理技術(shù),，如此也將進(jìn)一步提高成本及復(fù)雜性，更不用提這些裝置需要具備足夠的效能完成任務(wù),。

為了在降低成本且維持效能情況下開(kāi)發(fā)適合物聯(lián)網(wǎng)邊緣裝置搭載的芯片及傳感器等零組件,，運(yùn)用摩爾定律(Moore’sLaw)將微處理器持續(xù)微縮，如將物聯(lián)網(wǎng)芯片從現(xiàn)行55納米及40納米技術(shù)水準(zhǔn),，提升至40納米及28納米水平,，將有助于降低成本。

若要提升安全性,，芯片設(shè)計(jì)也必須改進(jìn)至采用32位,；另如將多個(gè)傳感器封裝至單一叢集以創(chuàng)造規(guī)模經(jīng)濟(jì)，也是一個(gè)能夠降低成本的方式,。畢竟這些邊緣裝置必須針對(duì)各日常生活應(yīng)用領(lǐng)域客制化設(shè)計(jì)與打造,，存有各式復(fù)雜的設(shè)計(jì)要求，甚至有時(shí)存在著高量產(chǎn)需求,，因此壓低成本將有其幫助,。

隨著邊緣裝置搜集到更多數(shù)據(jù)，網(wǎng)關(guān)會(huì)無(wú)法負(fù)荷將如此大量數(shù)據(jù)都傳送至云端,、再由云端進(jìn)行分析處理的任務(wù),，這也因此對(duì)中階運(yùn)算平臺(tái)形成需求性，這類(lèi)平臺(tái)適合介于云端與邊緣裝置之間,，可成為智能或簡(jiǎn)單的網(wǎng)關(guān),、或是作為邊緣服務(wù)器等,。

此外，讓邊緣裝置導(dǎo)入人工智能(AI)芯片直接就近處理大量數(shù)據(jù),、無(wú)需再上傳數(shù)據(jù)至云端,，也是解決此一問(wèn)題的辦法之一，前提是要開(kāi)發(fā)出具足夠處理分析能力的AI芯片,。云端接收到的邊緣裝置搜集數(shù)據(jù)往往不一致且龐大,，這類(lèi)資料可能在AI上作為模式識(shí)別的一部分，或只能進(jìn)行不適合于量子化學(xué)軟件Gaussian分布的像差篩選,。

為解決此問(wèn)題,，芯片制造商與系統(tǒng)業(yè)者開(kāi)始為邏輯與傳輸量設(shè)計(jì)全新的架構(gòu)，在同樣情況下將部分處理過(guò)程轉(zhuǎn)移至網(wǎng)絡(luò)中,，或甚至導(dǎo)入各類(lèi)型內(nèi)存,。