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标签 - 边缘计算与协议

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OPC UA、MQTT、Modbus 应该如何分层：工业 IoT 接入架构新思路

工业 IoT 里 OPC UA、MQTT、Modbus 不是简单替代关系。更稳定的架构通常让 Modbus 留在设备接入层，让 OPC UA 承担语义建模与边缘聚合，让 MQTT 负责跨站点上行、事件分发与云边解耦。
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边缘 AI 设备如何做 OTA、灰度发布与回滚：从 ESP32 到 RK3566 的工程实践

边缘 AI 设备上线后，真正难的不是把模型跑起来，而是如何安全做 OTA、灰度发布、失败回滚和远程恢复。本文结合 ESP32 到 RK3566 的设备差异，说明边缘 AI 设备的发布链路应该如何设计。
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ESP32 Modbus-RTU 转发器怎么做：把工业 PLC 数据桥接到 ESPHome 和 Home Assistant

ESP32 做 Modbus-RTU 转发器，难点不在接上 MAX485，而在 RS485 电气层、UART 占用、轮询节奏和 ESPHome modbus_controller 的边界。本文解释怎样把工业 PLC 数据更稳定地桥接到 ESPHome 和 Home Assistant。
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为什么 2026 年工业互通的核心话题不只是 MQTT，而是 OPC UA FX

到 2026 年，工业互通更值得讨论的已经不只是 MQTT，而是 OPC UA FX、OPC UA over MQTT 与 Brownfield-to-Cloud 的分层协作。本文解释 MQTT、OPC UA 和传统协议在工业 IoT 中各自应放在哪一层。
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2026 年 MCP + MQTT：AI Agent 真正控制 IoT 设备的落地路径

到 2026 年，MCP 让 AI Agent 更容易接入工具，但真正让 Agent 控制 IoT 设备落地的，不是直接 publish MQTT，而是补齐资产映射、权限策略、命令状态机和 ACK 闭环。本文给出一条更适合 2026 年的 MCP + MQTT 控制平面路径。
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ESP32 Edge AI 架构设计：固件、OTA 与端侧推理的完整实践

本文深度探讨基于 ESP32 Edge AI 架构设计，涵盖 ESP-DL 加速原理、SRAM 与 PSRAM 内存分配策略、以及 AI 模型与固件分离的 OTA 升级方案。为工程师提供从模型压缩到端侧推理落地的完整工程指南，解决边缘 AI 部署中的资源瓶颈与长效维护难题。
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ESP32-S3 边缘AI 实战：深度优化 TensorFlow Lite Micro 推理性能

本文详细介绍如何在 ESP32-S3 上部署 TensorFlow Lite Micro (TFLM)，涵盖硬件向量加速原理、环境搭建、INT8 量化流程及性能优化建议。适用于 AIoT 开发者与嵌入式架构师。
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RKNN / ONNX Opset 兼容性参考：边缘 NPU 模型转换的约束、报错定位与版本基线

面向嵌入式与边缘AI工程师的RKNN/ONNX Opset兼容性参考：解释转换失败根因、opset选型逻辑与YOLOv8等模型的结构约束，并给出可复用的导出与版本基线方法。

物联网中的边缘计算技术及通信协议的应用，涵盖边缘数据处理、实时响应、设备通信协议等内容，帮助实现高效的数据传输与处理。适用内容:
• 边缘计算在物联网中的应用，如边缘数据分析、实时计算、边缘AI模型部署等。
• 物联网设备间通信协议的对比与应用场景分析，如MQTT、CoAP、LwM2M等。
• 边缘设备的管理与数据处理，如何实现低延迟、高可靠性的物联网系统。

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