白皮书
MQTT + 大模型：实时智能融合架构与实践 → 为什么您的 AI/IoT 技术栈需要现代数据骨干网
传统数据代理无法应对现代 AIoT 的规模和双向实时性要求。统一的 MQTT 平台是连接设备与实时智能的关键纽带。
设备与 AI 之间难以逾越的鸿沟
AI 模型依赖海量、持续的数据流才能发挥作用。挑战不仅在于数据量，更在于如何从全球分布的数百万台设备中实时采集和处理数据，而不出现采集瓶颈。
为什么 Kafka 不适合物联网边缘场景
Kafka 虽然功能强大，但其基于日志的架构并不适合物联网边缘场景。它难以应对资源受限、网络不稳定的环境，以及指令控制所需的关键双向通信需求。
统一的 AI 原生解决方案
EMQX 专为 AIoT 而生。其统一平台能够高效地从边缘到云端采集、路由和处理数据，以超低延迟向分析系统交付 AI 就绪的数据流，满足实时应用的严苛需求。
完整 AIoT 数据生命周期的统一架构
EMQX 作为智能数据骨干网，无缝连接数百万台设备与您的 AI 技术栈，实现双向数据流通。
海量数据采集
从数百万台设备实时采集数据。
在途处理与集成
提供连接器，对接任意 AI 模型、数据库或云服务。
实时响应与控制
通过低延迟设备控制实现闭环操作。
从原始设备数据到可执行的 AI 洞察
使用专为 AI 时代打造的统一 MQTT 平台，实现实时物联网数据的采集、转换、流式传输和响应执行。
任意规模的数据采集
通过完整的 MQTT 5.0 协议支持，连接数百万个传感器和设备，实现毫秒级延迟的数据采集。
在途数据处理
使用强大的基于 SQL 的规则引擎和可视化 Flow Designer，对原始数据流进行过滤、增强和转换。
对接任意 AI/ML 技术栈
通过 40 多种内置数据集成，轻松连接 LLM、机器学习模型和分析数据库。
基于 AI 洞察快速响应
利用 AI 驱动的洞察向设备发送指令，实现自主系统和自动化运行，完成完整闭环。
跨行业赋能实时 AI应用
从智能制造到智慧出行，了解 EMQX 如何为智能解决方案提供实时数据骨干网。
深入了解 MQTT 与 AI
探索我们的技术资源，了解 EMQX 如何引领 AI 驱动的物联网未来。
常见问题
获取关于 EMQX、AI 和物联网数据管道的常见问题解答。
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在几秒钟内部署无服务器 MQTT Broker，立即开始向 AI 模型流式传输数据。无需信用卡。