工业互联网（IIT）被定义为包括网络智能对象，网络智能对象，网络 - 物理资产，相关通用信息技术和可选云或边缘计算平台的系统，它能够实时，智能和自主访问，集合，分析，沟通和交换过程，产品和/或服务信息，在工业环境中，以优化整体生产价值。

IITIOT Technologies在行业4.0愿景中发挥着重要作用，其中资产连接到实时数据分析，可提供提高效率，减少浪费，提高产品质量。虽然IIOT的潜力很清楚，但开发的IIOT应用程序因低计算能力，记忆有限，电流IIOT设备的慢速网络速度而变得复杂。此外，许多这些传感装置需要长时间在电池上自主运行，导致严格限制的能量预算。此外，IIOT应用程序正在超出简单的传感器遥测，以包括需要显着的边缘智能的应用，例如：加速度计，音频诊断和嵌入式图像分析。对于这类应用程序，在传统的物联网硬件平台的资源限制内提供可靠和及时的复杂性往往导致静态和深度优化的代码的开发。生成的软件是不灵活的，这限制了可以解决的IIOT应用程序的范围，并降低了优化现场应用的范围。

这一特殊问题通过分析IIOR Edge分析问题并识别IIOT Edge Analytics中间件的要求来解决此问题的第一步，并为嵌入式IIOT设备提供系统支持。此外，该特殊问题侧重于边缘分析解决方案，用于传感的应用，如传感器，传感器互操作性和IIOT中的传感器，传感器互操作性和数据注释等应用，以及基于边缘的AI技术，以支持IIOT中的大规模传感器质量监测。

潜在主题包括但不限于以下内容：

• IIT传感器设计
• IIT Edge Analytic中间件
• IIOT的边缘计算
• IIOT应用程序
• IIOT Systems设计和插件和玩IIT技术
• IIOT中的人工智能和大数据分析
• 电池供电和能量收集IIOT设备
• 传感器融合技术在边缘和传感器附近
• IIT的传感器互操作性和数据注释
• 基于EDG的AI技术，以支持IIOT的大规模传感器质量监测