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随着AIOT的发展，DTU和RTU透传和边缘计算的技术广泛用于万物互联的场景中，RTU轻量级计算可以通过各种温度、湿度、电压、电流、气压、U型、震动、声音、门磁等传感器，获取设备的各种状态，以判断设备的运行状态，也可以通过深度学习算法，如AI的行为分析、轨迹分析、人脸识别等重量级算法，判断环境内的事件。前者偏于设备和小场景，落地较为简单，量大，周期短，后者偏于开放式大场景多事件，落地较为复杂，周期长。那么电梯场景就属于前者，用RTU设备如CAT1单片机主板或者linux/安卓主板，做边缘计算核心，通过U型、门磁、电流和人体等传感器，判断电梯的开门、关门、运行里程、蹲底、冲顶等，将电梯解析为大数据词典，用以支持电梯维保的合理性和安全性，目前这种RTU方式逐步也在往IPC+传感器模式转变，随着三年电梯按需维保试点的开放，这个行业的AIOT属性将更加深刻。
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