TensorFlow 作为 Google 开源的机器学习框架，正在加速工业物联网（IIoT）的智能化转型。以下是当前值得关注的三大趋势：
边缘计算的深度融合
通过 TensorFlow Lite，企业可将模型部署至工业设备边缘节点，实现低延迟的实时数据处理。例如在智能制造场景中，瑕疵检测模型直接运行在生产线摄像头模块上，显著提升响应效率。时序数据分析优化
TensorFlow 提供了专门的时序数据处理工具包，适用于工业设备振动监测、能耗预测等场景。最新版本支持自动微分和动态计算图，让复杂的时间序列建模更简单。工业数字孪生赋能
结合 TensorFlow 与数字孪生技术，可构建高精度的虚拟工厂模型。通过实时数据训练和仿真，帮助企业优化生产流程，降低物理实验成本。
如需深入了解 IIoT 的技术实现细节，可访问 /community/tensorflow/industrial/iiot/overview 查看架构解析。