人工智能模型和LoRa（低功耗广域网络）是两种不同的技术，但它们可以相互结合以实现更好的智能化解决方案。本文将从技术层面来解析它们之间的区别，以及如何将它们结合起来。

1. AI模型

AI模型是基于人工智能算法开发的，可以通过训练大量数据来自主学习并做出智能化决策。它可以用于图像识别、自然语言处理、声音识别等多个领域。

以下是一个简单的Python示例，用来训练一个简单的MNIST手写数字识别模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 加载MNIST手写数字数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 构建模型
model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

2. LoRa

LoRa是一种低功耗广域网络技术，可以用于远距离的无线通信。它可以支持多个节点之间的通信，同时具有较低的功耗和较长的电池寿命。LoRa可以用于物联网（IoT）中的传感器节点、智能家居、环境监测等多个应用场景。

以下是一个简单的Arduino示例，用来发送LoRa消息：

#include 
#include 

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  while (!Serial);

  if (!LoRa.begin(433E6)) {
    Serial.println("LoRa init failed.");
    while (1);
  }
}

void loop() {
  String message = "Hello, LoRa!";
  LoRa