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商品描述
本書以阿裏雲 AIoT 實際工程為導向，分 9 章詳細講解了阿裏雲概述、物聯網硬件系統構成、低功耗短距離通信、低功耗廣域網通信、嵌入式開發環境搭建、物聯網雲平臺一體開發入門、邊緣計算入門、物聯網安全入門、物聯網人工智能開發入門相關內容。除第 1 章以外，各章都給出了貼近實際應用的阿裏雲 AIoT 工程實驗，並配有課後練習，幫助讀者靈活掌握阿裏雲 AIoT 的技能，使其盡快勝任阿裏雲 AIoT 的工作崗位。本書可以作為物聯網專業、電子信息新型專業、計算機專業的校企合作教材，也可以作為獲得阿裏雲 AIoT 助理工程師、阿裏雲 AIoT 工程師資格的考試用書。
目錄大綱
目 錄
第 1 章 阿裏雲概述 1
1.1 阿裏雲核心影響力 1
1.2 阿裏雲發展史 3
1.3 阿裏巴巴達摩院 6
1.4 阿裏雲 IoT概述 7
1.5 阿裏雲 IoT 產品體系 9
1.5.1 阿裏雲 IoT產品架構 9
1.5.2 阿裏雲物聯網平臺 10
1.5.3 阿裏雲 IoT主要產品和服務 12
課後練習 14
第 2 章 物聯網硬件系統構成 18
2.1 物聯網硬件構成 18
2.1.1 物聯網硬件平臺分類 18
2.1.2 物聯網微處理器 20
2.1.3 物聯網物理接口和通信協議 22
2.1.4 物聯網硬件其他特性 25
2.1.5 物聯網傳感器 26
2.2 物聯網開發板 28
2.2.1 STM32 開發板 28
2.2.2 Arduino 開發板 29
2.2.3 樹莓派開發板 31
2.3 實驗：基於 XDK 的開發實踐 32
2.3.1 XDK 開發環境搭建 32
2.3.2 XDK 傳感器開發 37
2.3.3 XDK 通信模塊開發 43
課後練習 47
參考文獻 50
第 3 章 低功耗、短距離通信 51
3.1 常見的低功耗、短距離通信協議（標準）與技術 51
3.1.1 IEEE 802.15.4標準 52
3.1.2 ZigBee 協議 52
3.1.3 傳感網協議 52
3.1.4 藍牙技術 53
3.1.5 RFID 技術 53
3.1.6 NFC 技術 54
3.1.7 主流的短距離通信協議（標準）的特性對比 54
3.2 基於 IEEE 802.15.4 的傳感網協議 56
3.2.1 IEEE 802.15.4 的物理層 56
3.2.2 低功耗 MAC 58
3.2.3 鏈路質量評估 59
3.2.4 6LoWPAN 60
3.2.5 CTP與 RPL 60
3.3 低功耗藍牙通信協議 61
3.3.1 低功耗藍牙的物理層協議 61
3.3.2 低功耗藍牙的鏈路層協議 62
3.3.3 低功耗藍牙的 L2CAP 63
3.3.4 低功耗藍牙的屬性協議和通用屬性規範 64
3.3.5 低功耗藍牙的安全管理協議 64
3.3.6 低功耗藍牙的 Mesh組網機制及路由過程 65
3.4 實驗：藍牙配網實踐 65
3.4.1 實驗準備 66
3.4.2 實驗步驟 66
課後練習 74
參考文獻 79
第 4 章 低功耗廣域網通信 80
4.1 低功耗廣域網介紹 80
4.1.1 低功耗廣域網特點 80
4.1.2 低功耗廣域網主流技術 81
4.2 NB-IoT特性及應用 83
4.2.1 NB-IoT演變史 83
4.2.2 NB-IoT特性 83
4.2.3 NB-IoT應用場景 85
4.3 LoRa 通信與協議 85
4.3.1 LoRa 產生與發展 85
4.3.2 LoRa特性及應用 86
4.3.3 LoRaWAN協議 87
4.4 阿裏雲 Link WAN 90
4.4.1 Link WAN簡介 90
4.4.2 Link WAN產品優勢 91
4.4.3 Link WAN產品架構 92
4.5 實驗：基於 LoRa智慧套件的開發實驗 93
4.5.1 實驗說明 93
4.5.2 配置網關 94
4.5.3 配置節點 97
4.5.4 配置產品屬性及數據解析 104
4.5.5 使用 IoT Studio搭建應用案例 108
課後練習 113
參考文獻 116
第 5 章 嵌入式開發環境搭建 117
5.1 嵌入式開發概述 117
5.1.1 MCU 和 CPU 的差異與特點 117
5.1.2 常用物聯網操作系統概述 118
5.2 AliOS Things詳解 121
5.2.1 AliOS Things體系架構 121
5.2.2 AliOS Things 特性——極簡開發 122
5.2.3 AliOS Things特性——極致性能 122
5.2.4 AliOS Things 特性——細粒度軟件更新 123
5.2.5 AliOS Things特性——全方位安全防護 125
5.3 搭建嵌入式開發環境 126
5.3.1 軟、硬件環境介紹 126
5.3.2 安裝 AliOS Studio 126
5.3.3 安裝編譯和調試環境 aos-cube 128
5.4 AliOS Things應用開發 129
5.4.1 AliOS Things組件化代碼下載 129
5.4.2 helloworld應用 129
5.5 實驗：基於 MQTT協議連雲 130
5.5.1 設備三元組詳解 131
5.5.2 創建雲端產品和設備 132
5.5.3 設備端 MQTT代碼開發 136
5.5.4 MQTT接入阿裏雲 142
課後練習 146
參考文獻 150
第 6 章 物聯網雲平臺一體開發入門 151
6.1 物聯網雲平臺介紹 151
6.1.1 阿裏雲物聯網雲平臺 152
6.1.2 亞馬遜物聯網雲平臺 154
6.1.3 微軟物聯網雲平臺 155
6.2 常見的物聯網連接協議 156
6.2.1 MQTT協議 156
6.2.2 HTTP 157
6.2.3 CoAP 158
6.2.4 三種協議的主要區別及應用場景 158
6.3 IoT Studio初步應用 159
6.3.1 IoT Studio介紹 159
6.3.2 基於 IoT Studio的 Web應用開發 160
6.3.3 基於 IoT Studio的移動應用開發 165
6.3.4 基於 IoT Studio的服務開發 167
6.4 實驗：智能家居應用全棧開發 173
6.5 實驗：搭建數據可視化應用 179
課後練習 186
第 7 章 邊緣計算入門 194
7.1 邊緣計算原理 194
7.1.1 邊緣計算的概念 194
7.1.2 邊緣計算的三個發展階段 195
7.1.3 邊緣計算的參考架構 195
7.2 邊緣計算應用場景分析 196
7.2.1 場景一：互動直播中的邊緣計算應用 196
7.2.2 場景二：智慧城市中的邊緣計算應用 197
7.2.3 場景三：新零售中的邊緣計算應用 198
7.3 物聯網邊緣計算 Link IoT Edge初步應用 199
7.3.1 物聯網邊緣計算 Link IoT Edge 199
7.3.2 Link IoT Edge 產品架構 200
7.3.3 Link IoT Edge 場景聯動 201
7.3.4 Link IoT Edge 邊緣應用 202
7.3.5 Link IoT Edge 流數據分析 204
7.3.6 Link IoT Edge 設備接入 205
7.3.7 Link IoT Edge 應用場景 208
7.4 實驗：全屋智能邊緣應用 209
7.4.1 實驗環境準備 209
7.4.2 實驗步驟 210
課後練習 217
第 8 章 物聯網安全入門 223
8.1 信息安全基礎知識 223
8.1.1 密碼學基本概念 223
8.1.2 常見密碼算法 224
8.1.3 密鑰管理 226
8.2 阿裏雲物聯網安全技術與產品 226
8.2.1 物聯網安全運營中心（Link SOC） 227
8.2.2 物聯網可信執行環境（Link TEE） 230
8.2.3 物聯網設備身份認證（Link ID2） 233
8.3 滲透測試與安全防禦 235
8.3.1 滲透測試 235
8.3.2 物聯網系統安全防禦 236
8.4 實驗：智能門鎖攻防演練 238
8.4.1 實驗環境 238
8.4.2 實驗步驟 238
8.4.3 安全防禦技術 241
8.5 實驗：智能攝像頭攻防演練 242
8.5.1 實驗環境 242
8.5.2 實驗步驟 242
8.5.3 安全防禦技術 243
課後練習 243
參考文獻 248
第 9 章 物聯網人工智能開發入門 249
9.1 人工智能基礎 249
9.1.1 人工智能與圖靈測試 249
9.1.2 人工智能發展歷史 250
9.2 神經網絡 251
9.2.1 人腦神經網絡 251
9.2.2 人工神經網絡 252
9.2.3 人工神經網絡的發展歷史 252
9.2.4 前饋神經網絡 254
9.2.5 卷積神經網絡 255
9.2.6 循環神經網絡 255
9.3 人工智能關鍵技術 257
9.3.1 機器學習 257
9.3.2 表示學習 257
9.3.3 深度學習 259
9.4 深度學習算法理解 260
9.4.1 TensorFlow運行機制及基本用法 261
9.4.2 基於 TensorFlow 識別手寫數字 262
9.4.3 基於 TensorFlow 和人工神經網絡生成文本 266
9.5 基於深度學習的人臉識別 268
9.5.1 圖像的計算機表示 268
9.5.2 深度學習流程 269
9.5.3 卷積神經網絡與人臉識別 270
9.6 阿裏雲物聯網智能視頻服務 Link Visual 272
9.6.1 Link Visual 簡介 272
9.6.2 Link Visual 設備端 SDK簡介 274
9.6.3 Link Visual 接入流程 274
9.6.4 Link Visual 控制臺介紹 276
9.7 實驗：Link Visual 雲端對接實踐 278
9.7.1 開通 Link Visual 278
9.7.2 開發產品 279
9.7.3 運行 Link Visual 設備端 SDK Demo 282
9.7.4 體驗 Link Visual 283
9.8 阿裏雲 AI Box 介紹 284
9.8.1 AI Box 產品規格 284
9.8.2 AI Box 產品部署 284
9.8.3 AI Box 算法能力 286
9.8.4 AI Box 雲端配置 287
9.8.5 AI Box 算法下發 287
9.9 實驗：基於 AI Box 的人員軌跡追蹤實驗 288
課後練習 293
參考文獻 295
