在我們前一篇深入的探討中，我們涵蓋了多個關鍵通訊協定，如HTTP、TCP/IP、MQTT、OPC…

在我們上一篇文章中，我們探討了互聯網如何支撐現代科技的發展，並透過互聯網使物聯網和人工智慧得以廣泛應用。隨著這些技術的進步，互聯網已經成為各行各業不可或缺的支柱。今天，我們將轉向另一個基礎而關鍵的話題——感測器技術。   感測器，作為物聯網的神經末梢，是連接實體世界與數位世界的橋樑。透過將物理量（如溫度、壓力、濕度等）轉換為數位信號，感測器讓機器能夠「感知」周圍環境，從而作出智能反應。這些轉換過程不僅涵蓋了一系列複雜的物理和化學反應，更依靠精密的電子設備來確保數據的準確傳輸。   本文將介紹不同類型的感測器及其應用，從簡單的溫度感測器到複雜的影像和聲音感測器，每一種都有其獨特的功能和應用場景。我們還將探討這些感測器如何在不同領域，例如智慧家居、健康監測、環境監控等方面發揮作用，以及它們如何進一步推動科技前行，為我們創造更智能、更互聯的世界。   一、感測器物理量轉換 圖1.感測器物理量轉換示意圖   如圖1，在現代人工智慧物聯網（AIoT）系統中，感測器扮演著關鍵的角色，它們不斷地從物理環境中收集各類數據。這些數據通常以類比訊號的形式存在，特點是信號強度低，且受到周圍環境如電磁干擾等因素的影響較大。因此，如何有效地將這些微弱的類比訊號轉變為可供數位系統處理的數位信號，是實現高效AIoT系統的關鍵。   首先，感測器捕捉到的原始類比訊號需要經過精心設計的放大電路進行放大。這一過程的目的是增強訊號的強度(重點在於增益、線性與效率)，使其達到足夠的水平，便於後續的處理與分析。放大電路的設計需考慮到信號的穩定性和放大的精確度，以避免引入額外的噪聲和失真…

在上一篇文章中，我們把焦點轉向另一個重要的資料型態：聲音與生理資料。這些資料同樣來自感測器，透過物聯網進行傳輸，然後存儲於雲端，經過大數據分析，最終在雲端人工智慧分析平台上進行處理並做出決策。在這篇文章中，我們將深入探討另一個重要的資料型態：溫度、溼度、電壓、壓力等數據型資料。這些資料來自感測器，透過嵌入式裝置與邊緣運算並進行前端人工智慧後以物聯網進行傳輸，然後存儲於雲端，經過大數據分析，最終在雲端人工智慧分析平台上進行處理並做出決策。   一、人工智慧物聯網-…