作者序
1874年11月30日，巴黎的滑雪爱好者们被一项新的发明惊呆了。工程师们在勃朗峰上部署了传感器，通过一根电线穿越300英里连接到巴黎，他们突然可以获得勃朗峰的实时天气和雪深数据。这是遥测技术（telemetry，源自希腊语，意思是远距离测量）的最早例子之一。
让我们快进一个半世纪，如今遥测技术已无处不在，从机器上的传感器，到健身追踪器、智慧城市等。我们已经从单纯的收集数据，发展到建立一整套互联设备，利用云和人工智能的力量，从收集的数据中做出决策，优化生产线，节约能源，改善我们的健康。这些设备构成了今天的物联网。
物联网（IoT）是目前发展最快的技术领域之一。现在想要不被物联网设备包围，似乎越来越难了。当我坐在办公桌前写这篇文章时，我的房间连接了传感器来监测温度和空气质量，不断地将这些数据传送到控制供暖和制冷系统或管理空气净化器的算法中；通过语音助手我可以控制房间的灯光或打开车库门；家门口的智能门锁可以让我从世界任何地方看到谁在我家外面。
作为一名工程师，我认为物联网是一项非常有趣的技术。“物”是你可以触摸到的有形物品，在我看来，这增加了构建物联网项目的实用度。例如，你可以看到一个由土壤湿度数据控制的自动浇水系统，以便让作物长得更好。这种“物理计算”也使物联网成为孩子们学习技术和编程的好方法。
有大量的物联网设备和套件可供选择，从业余爱好者的一体式开发套件到为工业用途设计的专业板和传感器。你可以在互联网上找到构建不同解决方案或使用一系列设备和传感器的教程。但是，一直缺少的是真正高质量的文档，它可以教你所有关于物联网的知识，包括基本原理、用例、硬件和软件。这是我想填补的一个空白。
当我开始着手在微软创建IoT for Beginners课程时，我在内心给自己设了几个目标。首先，我想在课程里提供物联网的基础知识。有许多针对特定物联网设备或云服务的优秀教程，但我找不到任何涵盖所有基础知识的教程。其次，我想给学习者提供多种硬件选择，包括使用虚拟硬件学习，以避免潜在的高成本。我非常感谢矽递科技（Seeed Studio），它帮我提供了易于购买的工具包和所需的硬件。第三，我希望这本书的水平适用于高等教育水平的学生，或者高中的优秀学生。为此我很感谢一群来自 Microsoft Learn 的学生大使，他们帮助我审查了内容，以确保内容处于正确的难度水平。
这本书包含了你在激动人心的物联网世界中开始探索所需的一切。我希望这能帮助你学习所有你需要知道的知识，并激励你创造令人赞叹的项目。
Jim Bennett
IoT for Beginners的主要作者之一
推荐序一 为什么需要学习物联网
物联网不是一个新的概念。以人们对于技术的追赶和通常的学习逻辑来看，新技术似乎永远是最时髦的，我们应该忘掉物联网，去努力追赶当前最新颖的热门技术和话题，诸如AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，基于人工智能生成内容），元宇宙、Web3.0、NFT等，似乎只有这样才能让我们赶上时代的潮流。
但是，新的就一定是好的吗？时髦的就一定是有用的吗？或者说，如果我们学习技术的目的是为人类社会产生更大的福祉，那么除了追赶所谓的技术时尚以外，什么样的知识能够让我们真正提升自身的技术水准，最大程度地拥有造福社会的能力？这是一个更为基本的问题。
如果我们认真地梳理当下这个数智时代的技术发展脉络，大概会发现人类即将进入一个全新的人机协同与共生的时代。近几百年来，人类先是通过借助机器的机械力来提升个人乃至人类社会整体的生存与发展空间，现在不仅需要依赖机器的机械力，还需要通过学习和掌握机器的计算能力来提升自身的生存与发展潜力。
在以工业革命为代表的机器时代早期，那些学会操作机器和驾驶汽车的人获得了生存与发展的优势与先机，这种机器能力可称为机械力，人类社会因为积极拥抱了这种机械力而获得了指数级别的增长与发展。之后人类又经历了电子与信息时代。从近来愈发成熟的“thinking machine”（思考机器，借用基辛格在《大西洋月刊》发表文章中的定义）的发展来看，这些具备计算能力的机器通过高效处理数据而慢慢展现出某种类似于人类智能的能力。这种被称之为“人工智能”或者“机器学习”的新型机器能力，虽然如同机械力机器一样，在早期尚不够完善，但越来越显露出这种思考机器可以强化人类能力的潜质。我们现在应该可以做出一个大概率会实现的推断，那就是当下那些主动拥抱并掌握这种新型的机器智能能力的人或组织，相比于那些拒绝或者放弃学习并掌握这种能力的人或组织，会获得更大的生存与发展机会。这也就是为什么现在越来越多的人们开始关注最新的技术，希望能够在这个剧变的时代，具备最大化的生存与发展可能性。
那么问题就来了，每个人的时间与精力都是有限的，而当下技术的迅速发展并因此而产生的海量知识，已经远远超越了绝大多数人能够接受并理解的范畴，我们该如何在有限的时间与精力约束下，尽量学习到对自身的发展和社会的进步有用的知识，而且这种知识还要具备尽量长的有效期呢？
为了回答这个问题，首先我们要认识到，有时候人们为了体现出技术的进步，会经常发明一些新的名词来彰显现在与过去的不同。这种急于表达与过去不同的思维逻辑，让我们姑且称之为“求异存同”，如果应用在技术的创新方面有它的用武之地。当我们的关注点放在技术的落地实践和技术对人类社会产生应用价值时，“求同存异”则是一种更为实用的技术应用范式。这种思维方法不是急于探索哪些技术改变了，而是先搞清楚哪些技术“没有改变”，以及技术如何能够尽快地为人类所用，并产生出最大化的社会价值。
当然与此同时，我们也要不断地突破我们对技术理解的局限性，以创新的方式探索出全新的技术领域。“求同存异”与“求异存同”这两种方式并不矛盾，一般来说，技术的发展都有它的客观规律，相同的部分大多是技术的根脉，不同的部分通常是在根脉之上长出的繁茂枝叶和花朵。它们是在不同的前提条件下的一体两面，是一种辩证统一的关系，只不过它会影响到我们如何在海量的信息领域中学习到对我们有用的知识。通常而言，根脉型的知识少而精，不易掌握但也不会轻易改变；枝叶或花朵型的知识多而杂，容易掌握也容易变化。这是一个没有标准答案的问题，需要每个人认真思考并做出自己的选择。
以我个人的思维习惯，我通常都会采用被称为“五问法”或者说“苏格拉底方法”的追问方法，不断从“为什么”这个本源问题出发，尽量求本溯源地找到隐藏于当下五花八门的技术背后的根源，同时理解由这个根源而长出的各种支脉之间的关系，慢慢构建起自己在这个即将到来的数智时代的知识体系，以最大程度地应对时代的挑战。
基于这种方法，我们会逐步理解到，机器的这种学习与智能能力，源于它通过计算能力对于数据的加工。而这种计算结果的作用则体现为，机器对于人类社会各种现象的分析与模式的识别。那么为了能够理解并掌握这种机器能力，我们需要知道数据是如何产生的，以及数据是以何种方式来表达人类社会的各种现象的；我们还需要知道这些数据是如何被机器计算的，以及这些计算结果是如何被应用的。人类社会数据的产生、传输、存储、计算和应用就是物联网的范畴，这也就是为什么我认为物联网的技术是这个数字时代的本源性技术。物联网技术的覆盖面极其广泛，最重要的是，它解决了物理世界与数字世界之间的关联与协作问题，也是人类与机器之间的关联与协作问题。
根据不同的定义方式，它所覆盖的技术内涵与外延会略有不同，但是物联网技术总是与数字孪生、元宇宙、人工智能、传感、通信、存储和执行技术互为表里。因此，从物联网技术入手，不断地深入展开，更容易建立起一个完整的、适应数智时代特征的技术知识体系，有助于明白人类自身在这个新时代的定位和应该采取的行动。另外由于物联网技术跨越了人类所熟悉的物理世界和不是很熟悉的抽象数字世界，在学习的过程中，人们能同时学到如何将现实的物理世界映射进抽象的数字世界；同时又能够亲身体验到抽象的数字世界所计算的结果是如何影响物理世界的。这种真实的学习体验本身就是一种非常有趣的经历。
由物联网技术的特色而带来的有趣学习经历，在本书中体现得更加淋漓尽致。我们还是要明白，这本书里面所介绍的知识不是容易掌握的知识。但是通过作者清晰的描述和明确的实验步骤，读者很容易就能看到自己在数字世界里的努力，马上就体现为物理世界里的成果。这得益于物联网技术本身的特色，同时也得益于本书几位作者和国内译者丰富的技术传播经验。但是本书中实验所涵盖的技术范围博大精深，几乎囊括了所有与数据和人工智能相关的技术领域。就像大家在学校中常用的经典教材一样，要想把这本书传达的知识体系建立完备，读者需要根据书中的提示和相应的网站内容，进行大量扩展学习。
幸运的是，本书的知识讲解始终坚持理论与实验相结合，它采用技术界常用项目制方式进行组织，可谓学习体验生动活泼，学习效果立竿见影。以我自身的学习经验来判断，我相信只要读者们能够静下心来，一步一步地按照书中描述的实验步骤做下去，同时不要忽略其中任何一段扩展知识学习的机会，就能够建立起一整套完备的数智时代知识体系。作为一个物联网技术的拳拳服膺者，同时也是一个物联网技术的爱好者和实践者，我也预祝读者们能够借助本书，更加充满信心地迎接这个剧变时代的机遇与挑战。
韦青
微软(中国)首席技术官
推荐序二
世上本没有IoT。
随着移动设备占领了人们的空间和时间，开发者自然将目光投到更广阔的天地和万物。从工业4.0到元宇宙，层出不穷的信息技术热门概念都试图拉近数字世界和物理世界的距离，更多的接入意味着更广阔的市场和更长的跑道，物联网理所当然成为各种新应用的共通的技术底座。
我们为新技术的涌现感到骄傲，但物联网并不是一个横空出世的石猴——绝大部分的技术都已经历过几十年甚至上百年的发展，曾经被归纳在仪器仪表、电子、自动化、通信工程等专业领域。物联网像一口大锅，里面翻滚着最新的传感器、通信、单板计算机、机器学习、新材料等软硬件技术栈，它们不断演化和融合，等待着用户的选择，以解决实际问题。
然而，来自各个传统行业的用户可能很难理解这一大堆晦涩难懂的技术，而且技术公司为了凸显自己的差异化，习惯于发明新奇的名词，更进一步阻碍了物联网技术的应用。过去十多年的创客运动和开源硬件潮流，让这个尴尬的局面得以改善。大众也开始扮演技术创造者的角色，让物联网技术走出实验室，变得随手可得，像玩具一样被大众肆意组合并展示。其中一部分创客们不再满足于有趣的发明，他们进入（回到)传统行业，将越来越成熟的技术运用在数字化转型的过程中。
实时低成本的真实数据采集代替了传统的人工采集上报，生产活动可以及时获得更全面的信息，大大增加适应变化的能力。这样的数字化能力在充满不确定性的未来越发重要：气候变化让耕作经验受到了巨大的挑战，新农人也不满足传统的种植方式和作物，设施农业变得像一个个植物工厂；洪水、泥石流、地震、干旱、海啸等次生灾害更加频繁，需要更多的数据以尽早预测与防御；可持续发展对工业生产和消费过程都提出了更高的要求，精确高效节制地满足需求比盲目的规模化生产更有价值。
数字化的推进也带来很多新的机会：分布式的清洁能源小心翼翼地适应外部的天气，尽量提升投入产出比，以提高竞争力；变聪明的机器从车间走向更多丰富的场景，倍增了人类的生产劳作效率；各种科学研究在更多数据样本的帮助下能够更快速地发现新规律，并且随着物联网的基础建设更快地产业化。
拿起这本书的你正处在一个有趣的时代，物联网的技术已经变得前所未有地简单，而各个行业数字化的进程才刚刚开始。这本书的源于一个非常成功的开源项目，它是GitHub上Star数最多的物联网教程之一，也是我们团队见到的最深入浅出的内容。这个教程融合了微软物联网专家多年的实践经验，可以通读理解物联网的基本逻辑，也值得一步步实践完成自己的物联网方案部署。
希望这是你学习物联网的最后一本书。止步于此，留更多的时间用越来越简单和强大的工具解决自己领域的问题。就像普通人很少再为PC兴奋，可见的未来我们不需要再频繁谈论IoT的概念，不需要从头搭建物联网系统，甚至不需要专门去研究和学习。连接与智能自然地融入各种科技与设备，我们不用为物联网欢呼，因为它已是随处可见的稀松平常的工具。
然后大家就习惯了IoT。
潘昊
矽递科技和柴火创客空间创始人
前言
本书的绝大部分内容来自微软的 Azure 云大使提供的，一个为期 12 周的24课时的物联网基础知识开源课程—— IoT for Beginners。此课程的每节课都包括课前准备和课后测验、知识点讲解、解决方案、作业等。课程作者们以项目为基础的教学法，使读者能够边学边做，这 是一种证明新技能能够快速“落地”的有效方法。这些项目涵盖了食物从农场到餐桌的整个过程，包括从农场、物流、制造、零售到消费者——涵盖了所有物联网设备的流行行业领域。
英文版课程创作团队
衷心感谢英文版课程的作者 Jen Fox、Jen Looper、Jim Bennett，以及插画艺术家Nitya Narasimhan （有关Nitya Narasimhan 的介绍请参看 [L0-1]），她用插画的方式将每课的知 识点做了总结（见下页插画）。 同时也感谢我们的微软学习学生大使团队，他们一直在审查和翻译这个课程，包括 Aditya Garg、Anurag Sharma、Arpita Das、Aryan Jain、Bhavesh Suneja、Faith Hunja、Lateefah Bello、Manvi Jha、Mireille Tan、Mohammad Iftekher (Iftu) Ebne Jalal、Mohammad Zulfikar、Priyanshu Srivastav、Thanmai Gowducheruvu，以及Zina Kamel。
[L0-2] 通过链接索引的视频，接受英文版课程的作者和学生 大使团队的问候。
中文翻译及编辑团队
中文翻译及编辑团队来自柴火创客空间与矽递科技，包括冯磊、黄夏、龚莉钧、黎孟度、刘海旭、潘知非（实习）、杨雨婷（实习）；版式设计及排版由孟依卉和冯磊完成。
中文版修订特别感谢
? 来自微软 Cloud Advocate 部门的 Jim Bennett 和卢建晖（中 国）。
? 紫金山实验室的陈声健老师。
? 广东工程职业技术学院的许喜斌老师。
? 清华大学精密仪器系的曾悦老师。
? 南方科技大学创新创意设计学院的罗涛老师。
给教师的建议
老师们，我们已经提出了一些关于如何使用该课程的建议 [L0-3]（英文）。如果你想创建自己的课程，我们也提供了一个课程模板[L0-4]（英文）。
给学生及读者的建议
要想自学这门课程，可以在 Github 或 Gitee 上 Fork 整个项目并自己阅读完成练习，从课前测验开始，然后阅读课程并完成项目和作业。建议尽量通过理解课程来自己创建和完成项目，而不是复制解决方案的代码；不过这些代码在每个面向项目的课程中的 /solutions 文件夹中都有；另一个建议是与朋友组成一个学习 小组，一起学习这些内容。对于进一步的学习，我们推荐 Microsoft Learn [L0-5]。关于这个课程的视频概述，可以观看视频 [L0-6]。
课程结构
在构建本课程时，我们明确了两个教学宗旨：首先确保它是基于项目的，其次每课都有课前和课后的测验。在这个系列课程结束时，学生将会建立一个自动植物监测和灌溉系统、一个车辆跟踪器、一个检测食物质量和库存的智能工厂装置，以及一个语音控制的烹饪计时器；并将学习物联网的基本知识，包括如何编写设备代码、连接到云、分析遥测数据和在边缘设备上运行 AI。此外，课前的低难度测验可以帮助学生明确学习主题，而课后的第二次测验则能进一步强化记忆。这个课程的设计力求灵活有趣，学生可以全部选择或选择感兴趣的部分学习。课程项目的难度循序渐进，开始时 很简单，越接近尾声会变得越复杂。本课程每个项目都是基于学生和业余爱好者可用的真实世界的硬件；每个项目都探究了具体的项目领域，并提供了相关的背景知识。要成为一个成功的开发者，需要养成了解你所要解决问题的领域知识的习惯，课程里提供的背景知识可以让读者深度思考其物联网解决方案，同时让物联网开发者在近乎实战的背景下学习。读者可以学习反思自己正在构建的解决方案的目的和意义，培养对最终用户的同理心。
硬件
我们为课程提供了两类物联网硬件，选择哪个取决于你对编程语言知识或偏好、学习目标和可用性的个人喜好。我们还提供了一个“虚拟硬件”版本，供那些没有硬件或者想在购买之前了解更多的人使用。你可以阅读更多内容，并在硬件页面上找到一个“购物清单”，包括从我们的朋友矽递科技购买完整套件的链接。
每一课都包括以下结构：
? 插图说明。
? 可选的补充视频。
? 课前测验。
? 知识点讲解。
? 基于项目的课程，关于如何建立项目的分步指南。
? 知识检查。
? 挑战。
? 复习和自学。
? 课后测验。
? 作业。
课程表
见表 0-1。
小贴士类型
本书有许多不同类型的小贴士，根据图标可以区分它们的内容类别。
