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隨著AIOT的發展，DTU和RTU透傳和邊緣計算的技術廣泛用于萬物互聯的場景中，RTU輕量級計算可以通過各種溫度、濕度、電壓、電流、氣壓、U型、震動、聲音、門磁等傳感器，獲取設備的各種狀態，以判斷設備的運行狀態，也可以通過深度學習算法，如AI的行為分析、軌跡分析、人臉識別等重量級算法，判斷環境內的事件。前者偏于設備和小場景，落地較為簡單，量大，周期短，后者偏于開放式大場景多事件，落地較為復雜，周期長。那么電梯場景就屬于前者，用RTU設備如CAT1單片機主板或者linux/安卓主板，做邊緣計算核心，通過U型、門磁、電流和人體等傳感器，判斷電梯的開門、關門、運行里程、蹲底、沖頂等，將電梯解析為大數據詞典，用以支持電梯維保的合理性和安全性，目前這種RTU方式逐步也在往IPC+傳感器模式轉變，隨著三年電梯按需維保試點的開放，這個行業的AIOT屬性將更加深刻。
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