物联网

毫无疑问,物联网多年来一直是供应商、业务经理、初创企业、营销人员和技术专家的主要关注点。

根据国际数据机构IDC的数据,到2021年,随着组织、初创企业和其他IT相关行业继续投资于支持物联网的硬件、软件、服务和网络连接,届时全球物联网支出预计将达到1.4万亿美元。

虽然物联网的采用不断增长,但仍有一些常见的假设和观点不正确,这是基于错误的思考或对物联网的不正确理解。这些常见误解使许多初创企业负责人和小企业主无法获得物联网的全部好处。

然而,本文并不是要鼓励或阻止任何物联网的实践,而是为了让您了解到一些错误的观点,这些观点已经或很可能会成为您企业对物联网负面体验的催化剂——如果不消除它的话。

以下是企业主对物联网的6个常见误解:

误解1、物联网将防止企业失败

这是大多数初创企业创始人和其他商业组织关于物联网的一个非常普遍的不准确观点。

如果您的企业没有正确的布局规划,或者您的企业缺乏有效的客户关系管理,以及其他有助于企业蓬勃发展的机制,那么认为物联网可以防止一个有缺陷的企业失败,这肯定是不明智的。

物联网技术所做的是通过收集数据并允许生产商与不同客户之间更快地联系和互动,从而提高结构良好企业的业务效率。这意味着物联网不会防止企业失败,而是有助于促进管理良好的企业走上成功。

误解2、物联网适用于大型企业或组织

这是一个非常常见的误解,因为许多初创企业负责人认为物联网仅适用于大型企业。与此同时,这项技术变得越来越容易被小型企业或组织利用。

随着传感器、云服务和硬件组件价格的不断下降,物联网解决方案已经成为中小型企业经济高效的选择。

事实上,根据AVG公司的一项调查,大约57%的小型企业认为物联网将对他们的利润产生重大影响。

很显然,物联网不仅适用于大型企业,而且即使是中小型企业也能从这种不断发展的技术中受益,从而使他们成为各自领域的顶级竞争对手。

误解3、物联网主要针对交通领域

这是关于物联网的又一个毫无根据的假设。诚然,运输行业是物联网的早期采用者之一,在那里,一些汽车运输公司使用传感器和GPS车队跟踪系统来监控和最大限度地降低与汽车和其他设备运输相关的风险。

然而,还有许多其他领域,如农业、消费者市场、医疗保健和各种金融机构,已经在利用物联网技术提高其运营标准。

事实上,现在有很多企业为农民开发各种传感器,以监测土壤养分和水分、以及牲畜健康状况等。这些传感器使农民能够收集数据,从而为他们提供做出准确决策的洞察力。

误解4 、物联网仅用于商业机构和运营用途

这也是一个非常普遍的误解,因为一些初创企业负责人认为物联网仅用于商业机构和运营用途。

然而,物联网不仅仅局限于商业机构和企事业单位。事实上,有58.7 %的美国家庭至少有一台连网设备。

物联网实际上是将不同的设备连接到互联网上,这些设备可以是任何属于智能类别的电子产品和小工具,如电视、冰箱等。

误解5、物联网解决方案很容易开发

随着廉价传感器、软件和云可用性的出现,许多企业和个人认为创建和维护物联网解决方案非常容易。

然而,您需要了解物联网解决方案的开发和管理不仅仅在移动应用程序、智能应用程序、云托管和其他网络相关方面,而且在维护安全性、可靠性、隐私性和可扩展性方面,都需要一定程度的专业性。

一项研究表明,75%的物联网项目因企业缺乏经验而失败。

这就是为什么一些企业希望聘请技术娴熟的数据科学、工业网络工程、移动应用程序开发和网络连接专业人员,以保护企业免受各种各样物联网失败的原因。

误解6、所有物联网设备都是安全的

这是我们需要了解的另一个误解:大多数初创企业创始人认为,一旦它成为物联网设备,那么它就是安全的。

由于其与互联网的无缝连接,所以物联网设备大多数时候都是不安全的。这使得黑客更容易侵入用户的隐私并窃取有价值的数据。事实上,Cybersecurity Ventures 曾在2016年做出预测:到2021年,网络犯罪将给世界造成6万亿美元损失,比2015年的3万亿翻一倍。

尽管物联网设备包含多层安全性,但在保护数据免受恶意攻击时,您还是需要一个强大的安全软件程序来确保业务设备的最佳安全性。

本文转自:企业主对物联网的6个常见误解

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虽然物联网已经成为现实而不再是一个流行词,但它在大众中产生影响的是它能够构建“智能”解决方案的能力。

基于物联网的家庭自动化或智能家居赋予我们更多的安全性、更好地控制我们的资产,并通过明智和有效地使用水和电等能源资源以及实时监控来节省成本。

支持物联网的智能家居解决方案在防止盗窃、漏水或洪水、火灾等财产损失方面有很大帮助。

物联网智能家居解决方案的基础知识

智能家居解决方案包括一组传感器、网关、网络通道、云框架和网络管理界面和/或移动应用程序。其中传感器则通过感知所有重要数据(温度、接近度等形式),为物联网系统增添生命活力。

物联网传感器是继互联网之后现代最酷的发明之一。为什么呢?

不仅因为物联网传感器:

1、易于设置/安装
2、易于故障监测
3、没有杂乱的“有线”连接,因此具有更好的移动性和管理优势。

而且,传感器还可以让智能家居解决方案变得“聪明”。物联网传感器是基于IP的,因此可以连接到互联网。

物联网传感器感知并捕获来自家用电器和周围环境的实时数据,并通过物联网网关发送到云端。

传感器传达信息的准确性对于强大的智能家居解决方案来说非常重要。

感知环境信息的任何延迟或不准确(由于物联网传感器节点)有时都可能是灾难性的,例如,如果一场火灾爆发,而传感器没有监测到,那么后果是严重的。

智能家居解决方案中的传感器类型

如今,市场上出现了各种版本的智能家居解决方案,大都采用高端传感器技术和先进功能,增加了用户的舒适性和安全性。

但核心是,每个智能家居解决方案都必须包括基本的传感器,并能够根据各种刺激(如温度、烟雾、运动等)来监测环境数据的变化。

大多数传感器有两种:

▲与物理物体直接接触以感知任何波动
▲非直接触式以感知任何波动

让我们来看一下最常用的智能家居传感器:

▲温度传感器:温度传感器能够监测周围环境温度的任何波动。来自这些温度传感器的信息被家庭自动化解决方案用于将房间内温度调节到所需的水平,并根据用户要求执行某些操作,如打开风扇和空调、放下窗帘等。

智能家居解决方案中一些常用的温度传感器是德州仪器公司的MSP430系列、LM35系列、Maxim Integrated DS18B20and系列等。

▲湿度传感器:湿度传感器是检查湿度水平的好方法。理想的家庭湿度应该控制在30%到50%之间。如果湿度低于或高于此范围,会导致过敏、皮肤干燥或更高水平的沉重感和窒息感。

许多智能恒温器现在与湿度传感器集成在一起,以监测湿度水平的任何变化。

这些湿度传感器有助于保持空气质量,并提醒您存在过敏原、霉菌生长等。来自TE Connectivity的HTU21D、霍尼韦尔的Humidicon™HIH6100系列和Amphenol 的NPA-700高级传感器是现代智能家居解决方案中最常用的湿度传感器。

▲光学传感器:光学传感器是监测环境光水平的好方法。这些传感器可用于测量外部光线水平,从而打开/关闭灯光以节省能源。这些传感器还可用于控制家中所的照明装置——打开/关闭它们或在需要时调整亮度。一些常用的光学传感器是Adafruit TSL2591和Addicore BH1750。

▲火灾/烟雾传感器:当发生火灾时,为了确保人身和财产安全,警报的时机非常重要。

火灾/烟雾传感器的重要性不言而喻。通常,智能家居会配备一氧化碳监测仪,当建筑物内的一氧化碳含量超标时,它会提醒您。Maxim Integrated MAX30105是一种广泛用于火灾探测的传感器。

▲临近/运动传感器:运动传感器对于确保家庭和财产安全至关重要,尤其是当您不在家的时候。

这些物联网传感器可以提醒您家中或周围的任何可疑活动。这些传感器还可感应任何运动或振动,并可响应2D或3D手势、UV指数或心率。一些常用的运动传感器是来自Silicon Labs的Si114x和Si1102。

还有更多的物联网传感器,如压力/气体传感器、声音探测器、液位监测传感器等,这些传感器现在安装在智能家居中,为您的家人以及宝贵财产提供更多安全保障。

总结

物联网技术从“传感器”数据中理解并凿刻出更智能、更全面解决方案的能力已经在改变世界。基于标准协议的物联网传感器节点的设计和开发是决定物联网实施成功和效率的关键因素。此外,除非传感器发送的数据不准确或不及时,否则没有必要进行高端和广泛的物联网设置。

本文转自:物联网智能家居解决方案中的5种常用传感器

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物联网正以惊人的速度蓬勃发展,使得现代企业比以往任何时候都想要了解如何将其用于商业目的。然而,很少有专业人士能够比数据科学家更适合这类工作,他们被认为是物联网市场繁荣的基本驱动因素之一。

以下是数据科学家对物联网价值至关重要的一些原因,以及当您的企业准备主宰21世纪的数字经济时,应该如何将他们视为信息大师。

没有矿工,金矿毫无价值

简而言之,如果您的企业缺少应对其复杂规模所需专业知识的员工,那么您的企业就无法挖掘物联网的真正潜力。毕竟,没有矿工,金矿是毫无价值的。因此,当务之急应该是招募一些数据科学家,因为他们有潜力重塑您看待海量数据的方式。目前,许多企业主和企业家都在错过物联网,因为他们缺乏处理海量数据所需的数据统计或数学技能,而这就是数据科学家的用武之地。

例如,当涉及到使用人工智能时,您需要专业人员来整理大量令人眼花缭乱的信息,以确定为什么人工智能软件在使用时会变成流氓。人工智能非常出色,但它仍处于初始阶段,而且容易出现许多错误。如果没有专业数据科学家的帮助,人工智能就无法真正发挥其潜力,而数据科学家可以使我们现在的梦想在不久的将来成为现实。

人工智能只是极其复杂物联网的一个方面,在许多其他领域,数据科学家也可以帮助您的企业充分利用物联网的价值。例如,数据科学家可以通过提前检测欺诈行为,并通过更有效地收集和利用消费者反馈来个性化客户体验,从而为企业创造价值。如果您担心企业可能很快就会过时,那么您应该认真考虑聘请一名数据专家来帮助您改造企业运营。

数据科学领域将会发展壮大

随着围绕数据科学家的所有炒作,您可能会期待这个领域正在经历一个黄金时代。事实很简单,在可预见的未来,数据科学产业将会爆发式增长。然而,我们只是处在一个新时代的黎明,这个新时代将会被数字运算机器和懂得如何利用它们取得成功的精明业者所定义。有充分的理由相信,机器学习和数据科学专业人士现在正享受着经济中增长最快的就业市场。

如果物联网今天很有价值,那么它将在未来变得更加有利可图。因此,希望利用物联网真正价值的企业必须在当前运营中寻求数据科学家的帮助,并开始为未来的成功奠定基础。如果您的团队从早期就没有数据专家加入,那么其后期将会由无法有效利用价值的信息来定义。

要想在当今商业世界中生存下来,就是要打败您的竞争对手,并及时了解最新趋势。在数字经济中,如果不能从您的客户、供应商和竞争对手那里获取大量数据,您的企业就无法做到这一点,您还需要数据科学家对这些信息进行任何形式的使用。很多时候,当代企业主承认信息在当今经济中发挥着至关重要的作用,却没有为数据科学家提供足够多的支持,这对企业来说是一种损失。

世界上最大的石油储备,如果没有钻探工人开采黑色黄金并将其带到地面,那么它就完全没有价值。同样,如果缺乏数据专业知识,那么您的企业也就无法利用定义当代经济趋势的有利可图的信息。您不必完全围绕数据科学家来重塑您的企业,但如果他们不在其中,那么您只会落在对手后面。无论您是大企业还是小公司,也不管您身处哪个行业,毫无疑问,在您的团队中招募一些数据科学家是发现物联网价值的关键一步。

本文转自:为什么数据科学家是释放物联网价值的关键

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关于极端物联网,这些知识你需要了解

selina的头像

作者:ADI_GrainneM

在最高层次上,物联网通常与日益增加的互连传感器相提并论。

但随着物联网的不断发展,我们对它的面貌和功能的理解也在加深。

传感器数量在增加,它们收集的信息量也随之增加。而且,所有这些数据都计划传到云端,让物联网淹没在信息当中,过重的负担使其难以将信息转化为洞察。

还有其他方面的考虑,例如:传输所有这些数据需要多少功耗?如果把垃圾放入云中,如何期望从中获得洞察?如果因为超范围测量或算法而需要立即采取措施,结果会怎样?如果只须将数据保存在本地呢?如果网络发生故障,该怎么办?

物联网(IoT)远不止是互连传感器

这种不断增长的复杂性正在改变许多物联网圈子的思维。主要分析机构(如McKinney等)认为,实际使用的云数据只有1%。即便是像微软这样的大规模云合作伙伴,也在将其关注重点从中心的云转向边缘的传感器。边缘常常可能处于极端环境。

想想沙漠中心的传感器,位于北极深处的传感器,或者充满无线电干扰的工厂中的移动机器人上的传感器。在此类极端环境中生存和运行是极具挑战性的。但如果收集的数据是一个复杂的波形,或者数据量非常庞大,以至于需要大量的电力才能将其定期发送到云端呢?

当人们谈论“下一件大事”时,几乎都没有想象过足够大的事。这不是缺乏想象力,而是缺乏观察力。 我坚持认为未来就在眼前,您不需要想象已经存在的东西。

比如:围绕物联网的各种讨论声音。

都是怎么说的?物联网围绕着增加机器对机器的交流;它建立在云计算和数据收集传感器的网络之上;它是移动的、虚拟的、即时的网络连接;这会让我们生活中的一切变得“聪明”,比如路灯和汽车。

但是,当我说人们的想象力还不够大时,这就是我的意思。这么多的讨论都集中在机器对机器通信( M2M )上:机器与类似机器沟通交流,但是,机器只是一种工具,它是一种物理上做某事的东西。当我们谈论什么使机器变“聪明”时,我们指的并不全是M2M,我们说的是传感器。

传感器不是机器,它不会像机器那样做任何事情。它负责测量和评估,简而言之,它收集数据。物联网与传感器和机器连接在一起,也就是说,物联网创造的真正价值在于收集数据并使用它。如果没有一个实时分析的基础设施,世界上所有传感器收集的所有数据就没有价值。

基于云的应用程序是使用数据的关键,如果没有基于云的应用程序来解读和传输来自所有这些传感器的数据,物联网就无法运行。云使应用程序能够随时随地为您工作。

我们来看一个例子。2007年,明尼苏达州的一座桥梁倒塌,造成多人死亡,倒塌原因是钢板不足以承受桥梁的负荷。当我们重建桥梁时,我们可以使用智能混凝土:配备传感器的混凝土,用于监测应力、裂缝和弯曲。这种混凝土,可以提醒我们在问题变成灾难之前解决问题。这种技术不仅限于监测桥梁结构。

如果桥上有冰,混凝土中的相关传感器将检测到它并通过无线网络将信息传递给汽车。一旦汽车知道前方存在危险,它会指示驾驶员减速,如果驾驶员没有减速,那么汽车将自动强制减速。而这只是传感器到机器和机器到机器通信的一种方式,桥上的传感器连接到汽车中的机器:我们将信息转化为行动。

您可能会开始看到这里的含义。当智能汽车和智慧城市系统开始相互交谈时,能实现什么?我们将进行交通流量优化,因为我们将会有智能交通信号灯,可以对交通流量的变化做出自动响应,而不仅仅是固定计时器上的交通信号灯。交通和街道状况将会传达给驾驶员,让他们在拥挤、下雪或施工造成拥堵的区域重新规划行车路线。

所以现在我们有传感器监控和跟踪各种数据,我们拥有基于云的应用程序,可将这些数据转换为有用的信息并将其传输到路面上的机器,从而实现移动实时响应。因此桥梁变成了智能桥梁,汽车变成了智能汽车,很快,我们将拥有真正的智慧城市......

好吧,这里有什么好处?节省了多少钱?这可以应用于哪些行业?

看吧,这就是我为什么说人们的想象力不够大的原因所在。这不仅仅是为了省钱,也不仅仅是为了桥梁,也不仅仅是关于城市,这是一个巨大而根本性的转变。当我们开始让机器变得智能化时,它将成为创建新产品和新服务的主要引擎。

在目前正在发生的所有技术趋势中,也许最重要的就是物联网了。在未来五年里,这将会给我们带来最大的混乱和机会。在接下来的文章中,我们将探讨这个机会将会有多大!

本文转自:物联网比任何人想象的都要大/a>

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2019年的物联网市场将如何发展?我们将通过一系列不断扩展的物联网预测来回答这个问题。

似乎在每年年底时,总会有一些科技专家预测:未来一年将成为“物联网年”。不过在经历了连续几年的兴奋而非快速增长后,认为2019年也是如此的专家貌似少了很多。虽然这看起来像是一个索然无味的预测,但2019年对于物联网来说可能是喜忧参半。一方面,供应商正在努力使物联网更易于部署,这可以加速采用;另一方面,包括5G和区块链在内的能让物联网受益的并行技术,在未来一年中很可能仍不成熟。要了解关于2019年物联网预测的更多信息,请继续阅读:

多元化市场将刺激物联网增长

物联网市场有望继续扩大,市场也正逐步变得更容易驾驭。虽然在2018年,基于物联网的应用服务并不短缺,以帮助企业启动物联网项目,但对于许多最终用户来说,大规模部署物联网项目并随着时间推移进行管理仍然比较困难。Forrester预计,随着服务量的增加,明年情况将有所改善,以帮助最终用户“管理、监控和运营分散的物联网设备、网络和资产”。Forrester还预计,在制造、医疗、零售和公用事业领域部署物联网的公司将与供应商签订数亿美元的合同,以帮助他们“运营”物联网项目。

天线供应商Taoglas也有类似的物联网预测,Taoglas集团联合首席执行官德莫特•奥谢(DermotO'Shea)表示:“供应商将开始看到他们在物联网方面坚持不懈取的成果,从物联网初期就已经存在的供应商终于开始赚钱了”。

虽然物联网专家对2019年的物联网市场是稳定增长还是快速增长持有不同意见,但德莫特•奥谢(DermotO'Shea)仍处于乐观的阵营中。他表示:“2019年,我们将看到多年来预测的市场真正增长。” “原因?许多行业终于开始看到物联网应用的规模,而新的应用正在迅速扩张,无人能预测。”作为证据,他指出物联网天线的需求激增,他说:“虽然1万个单位的物联网天线曾经是一个大订单,但现在10万个单位的订单很常见。”

虽然在物联网采用的早期阶段,很难找到实现广泛应用的连网项目,但现在已经完全不一样了。智能音箱正在逐渐成为许多消费者的选择,而支持物联网的电动滑板车也正在快速增长。奥谢说:“街道照明、电表、以及其他公用事业和智慧城市应用也将在2019年呈指数级增长。预计在2010年下半年发生的物联网海啸从未实现过,但相反,一系列小浪潮将大大增加物联网部署数量。”

智能家居市场将会看到增长和多元化

在智能家居经过一段模糊的不确定时期之后,消费者提出了一些问题,比如:“我为什么想要一个连网的烤面包机”,消费者和供应商开始明白什么才是吸引人的智能家居技术。

特别是智能音箱功能非常强大,代表了热门的消费者技术。根据Business Insider的调查数据显示,亚马逊已经说服60%的vip会员购买至少一台Amazon Echo智能音箱,而且30%的非VIP会员也拥有亚马逊智能音箱。尽管亚马逊智能音箱的销量似乎接近饱和,但谷歌HOME智能音箱和语音助理的销量却在2018年的竞争中飙升。

ARM物联网服务集团战略副总裁Charlene Marini表示,所有迹象显示智能家居市场将继续增长。Marini预计“随着主流家用品牌消费者产品的扩展,物联网家用产品的可用性将会大大提高。”Marini表示,潜在的增长领域包括照明、灌溉、供暖和制冷,并补充说,这项技术将为日常工作带来更多的自动化。

ARM委托第三方针对2000名消费者进行的独立调查显示,在2018年底,智能科技的假日消费将强劲增长,54%的消费者预计在科技礼品上的消费将超过去年。

如果在智能家居技术上的假日消费支出确实激增,那么对整个2019年的市场可能会是一个福音。

5G将不会在2019年大踏步前进

毫无疑问,5G炒作正在升温。当5G技术广泛发挥作用时,无疑会对许多物联网部署带来福音。但到2018年12月为止,已经有迹象表明早期的5G实施不能满足其营销需求。据Verge报道称,最近在夏威夷举行的高通公司Snapdragon技术峰会上,这项技术的演示并不令人印象深刻。Verge高级新闻编辑Sean Hollister写道:在活动中演示的5G连接速度“并不像5G那样快”,它甚至比我家里的网络连接速度都要慢。

根据Taoglas首席执行官德莫特•奥谢(DermotO'Shea)的说法,5G将不会在2019年大踏步前进。他说:“许多引起轰动的5G公告都只是营销宣传,早期的5G部署是预先标准的,并且该领域太不成熟,无法清楚地预测该技术何时会达到主流部署”。虽然三星正在与Verizon和AT&T合作准备生产一款5G手机,但苹果可能会等到2020年才会这么做。

Gartner在2018年估计,5G的采用将在两到五年内达到主流采用。奥谢说:“在2019年,5G硬件将继续在基站站点安装,但软件根本没有准备好。支持5G的手机可能会在2019年中期准备就绪,但在其余部分到位之前,这并不代表任何东西。而物联网至少要到2020年才需要担心5G”。

更加集中化的区块链应用将会到来

就2018年领先的技术趋势而言,在2018年年初,区块链出现了某种繁荣,然后全年都在逐步降温。2018年8月,Gartner在一份报告中估计,这项技术正陷入幻灭的低谷,距离主流采用还有5到10年时间。

虽然区块链支持者的声音依然坚定地致力于这项技术最初的反权威承诺,但区块链开始看起来更像企业的商业工具。区块链得到了摩根大通和伯克希尔·哈撒韦等知名金融公司的大力支持。它还得到SAP、微软、Alphabet和Apple等科技公司的支持,以及壳牌、丰田和沃尔玛等其他著名公司的支持。此外,博世、富士通和大众等公司正在与以分布式分类账为主的IOTA基金会合作,共同探索商业区块链应用。有了这些公司的支持预示着该技术的长期商业潜力。

但是,正如《纽约时报》最近在一篇题为“区块链的希望和背叛”的文章中所描绘的那样,该技术作为分布式信任推动者的声誉正在逐渐消失,因为随着区块链采用的逐渐成熟,该技术正在变得更加集中化。一方面,基于集中式私有区块链的B2B分布式分类帐应用程序有所增长;另一方面,正如《纽约时报》所指出的,公共点对点应用程序“基于公共区块链网络——这些网络都是集中式的”。

随着可能出现的经济衰退,数字化转型将放缓

数字转换有一个令人不快的秘密,许多数字化转型工作未能兑现其改变客户体验并推动业务和运营效益的承诺。 据Forrester称,2018年,超过一半的数字化转型工作陷入停滞。同样,IDC去年指出,59%的组织处于“数字僵局”。

2019年“数字化转型”旗帜的作用还不确定。在过去几年里,这个流行语主要是关于高风险、高回报的项目,这些项目创造了全新的市场。常见的例子包括亚马逊将自己重塑为云计算领导者,苹果公司在数字音乐领域的开创性工作,Uber重新创造出租车体验以及Airbnb将私有财产改造成酒店等。

但随着经济衰退的恐惧逼近,2019年数字化转型可能会在运营效率方面更加保守,而在彻底转型方面则更少。包括美联储在内的10位经济学家预计2019年美国经济将以2.4%的低迷速度增长。Natixis美洲区首席经济学家约瑟夫·拉沃格纳(Joseph LaVorgna)等多位经济学家预测,2020年将出现经济衰退,因此许多企业可能会控制雄心勃勃的数字转型计划,并将注意力转移到短期投资回报的项目上。

陷入困境的实体零售行业的情况可能会有所不同,该行业正在被迫投资数字技术以与在线商家竞争。IDC预计到2019年底,将有一半以上的实体零售商部署数字核心平台。正如在我们接下来的文章所述,包括亚马逊和沃尔玛在内的零售巨头开始雄心勃勃地在实体店中部署数字技术,以帮助改善客户体验。

无人商店将开始迅速普及

我们可能处于在零售环境中广泛使用自动化的早期阶段,但这种转型正在加速。亚马逊已经在西雅图、芝加哥和旧金山开设了几家无收银台的Amazon Go 商店,而且还计划在伦敦再开一家。虽然为零售环境配备必要的传感器可能价值不菲,但在节省顾客时间方面,这显然有潜在的好处。沃尔玛也加入了这场游戏,并在得克萨斯州达拉斯开设了一家无收银员的“山姆会员商店”,顾客可以通过应用程序扫描并付款,而无须经过收银员或排队进行结账。零售商店中的顾客也可以使用应用程序中的商品导航功能,该功能将引导顾客找到购物清单上的商品。说到购物清单,商店的应用程序将使用机器学习来尝试预测消费者需要什么。沃尔玛在达拉斯的无人收银商店中的经验可以为更广泛使用该技术奠定了基础。同样,Venture Beat表示,亚马逊正在寻求在机场推出自己的无人商店,而Grubstreet报告说,亚马逊正在更大的零售环境中测试该技术。

虽然亚马逊自动跟踪顾客的购买情况令人印象深刻,但沃尔玛让顾客通过智能手机应用程序扫描购买情况的体验,也可以为其他零售商提供参考,让他们在大举投资传感器和计算机视觉技术以完全实现自动化这一过程之前效仿。

网络犯罪分子将加大基于机器学习的攻击

机器学习似乎在2018年几乎无处不在,而且大多数拥有数字项目的公司要么已经在使用机器学习,要么在计划启用机器学习。虽然机器学习在网络安全中的作用正在迅速加强,但人们也担心犯罪分子可能会利用机器学习来定位易受攻击的目标,并制定策略,使攻击更具破坏性。RiskIQ公司的首席技术官Adam Hunt预测犯罪分子也会加大对抗机器学习的使用,从而避免被机器学习模型发现。Adam Hunt在博客中写道:好人的机器学习模型需要快速发展,并通过整合基于实例的方法来应对这些威胁,这些方法使用的模型可以从提供频繁反馈的数据科学家那里逐步学习。

智能建筑领导者将专注于提高生产力

投资管理公司仲量联行(JLL)有一个经验法则,即3-30-300等式,该等式认为与商业建筑相关的每平方英尺成本大约是水电费3美元,租金30美元,工资300美元。迄今为止,许多智能建筑项目的主要重点是通过优化暖通空调和提高照明效率的技术来降低能耗和简化维护。ARM的物联网服务集团战略副总裁Charlene Marini预测,2019年的重点将转向提高生产力。她说:“智能建筑将越来越多地借助先进技术,如定位、计算机视觉和混合现实,朝着空间优化、安全/安保对象检测、寻路和资产跟踪的方向发展”。

智能音箱将在医疗机构中变得更加普遍

智能音箱可以为消费者提供一种异想天开的方式来了解天气、播放音乐和调节其连接的恒温器,但该技术在医院中有着更强的应用前景。传统上,护士响应患者要求调整照明、加热或制冷、并偶尔帮助控制房间内的电视,而智能音箱的使用可以使患者自己更容易执行此类任务。虽然智能音箱在该领域可能尚不普及,但IHS预测到2021年将有90万台智能音箱用于医疗保健机构。虽然《健康保险可携带性与责任法案》可能会为某些使用案例的采用设置障碍,但护士和医生也可以受益于智能音箱,智能音箱可以回答诸如同事或设备在医院中的问题。基本的语音听写软件已经可以帮助医生和护士在电子病历中输入临床记录,并且在2017年,Nuance Communications公司推出了具有这种功能的以医疗保健为主的智能音箱。随着时间推移,以临床医生为中心的智能音箱的功能集必然会增加。在重症监护室和手术室中,智能音箱可以通过减少使用物理触摸来控制医疗设备的需求,为护理人员提供一种最大限度减少感染的方法。

电动滑板车和电动自行车市场将继续保持快速增长

2018年出现的最令人惊讶和争议的技术之一是通过智能手机应用程序使用共享电动滑板车。几乎在一夜之间,电动滑板车出现在从柏林到旧金山的所有城市,引发了人们对它们造成混乱的愤怒。但是,根据Schaller Consulting的一项调查显示,在2018年结束时,连网电动滑板车以及连网的传统自行车和电动自行车看起来更像是一个更好的解决方案,可帮助交通拥堵的城市减少压力,而Uber或Lyft似乎在恶化交通。相比之下,电动滑板车和电动自行车理论上可以帮助许多城市利用自行车道利用率低的优势。但挑战依然存在,例如,共享的电动滑板车故障率极高,激发了商家对更耐用替代品的研究。尽管存在缺陷,但对许多城市来说,部署有序的共享电动滑板车车队似乎比部署新的或翻修现有的公共交通网络更容易。它们相对容易部署和为用户提供的便利性正在帮助推动技术投资。在2018年中期,该行业突然被估值达数十亿美元,预计对这项技术的兴趣以及对它的更多监管将持续到2019年。

个性化送货概念将逐渐流行

电子商务的普及使得许多消费者几乎在网上购买所有东西。但是这种受欢迎程度的激增也导致了所谓“门廊偷盗”现象上升,在这种情况下,小偷会将快递放在家门口的货物偷走。因此,在配送高价值货物时,快递公司会要求客户亲自到场签收包裹,以此来避免这种盗窃行为。然而,如果连续三次上门送货失败,客户必须自己抽出时间去当地仓库提货。

包括亚马逊在内的多家公司已经针对该问题推出了基于物联网的解决方案。亚马逊智能锁套件为消费者提供了在家中交付包裹的能力,该服务可以让消费者远程查看亚马逊送货员打开房门并将包裹放在屋内。

面部识别技术取得进展

近年来,面部识别技术获得了主流认可。诸如较新的iPhone或三星Galaxy手机等智能手机提供了用户面部解锁设备的功能。而华盛顿杜勒斯国际机场等机场正在利用该技术确认乘客的身份。

该技术也正在迅速扩展到监控应用。在某些国家,该技术在许多领域都是必不可少的,有助于巩固其统治权威,例如,利用这项技术跟踪敏感人士。《经济学人》指出,具有独裁倾向的国家也可以将这项技术用于类似的手段,同时也承认第一世界国家也有可能滥用这项技术。

在一份相关的报告中,美国特勤局正在白宫使用人脸识别系统扫描附近人的面部,以确定他们是否是“感兴趣的人”。正如美国ACLU最近写的那样,“在公共人行道上对美国人进行毫无理由的审查,已经跨越了重要界限,这有必要问一问该机构如何扩大面部识别的使用,以及它所引起的宪法问题。”

虽然围绕这项技术的相关隐私问题很明显,但它对已定义的应用程序的潜在好处也是如此。Gartner预计,与2018年相比,到2023年,支持人工智能的面部识别技术将使发达国家失踪人口减少80%。

这项技术的迅速发展引起了诸如AI Now这样团体的警告,AI Now是纽约大学附属研究院所,它与微软和谷歌有成员关系。AI Now认为:“政府需要通过扩大机构特定权力来监管AI(人工智能),以便按领域监督、审计和监控这些技术”。

随着这项技术侵犯隐私的影响变得越来越明显,预计这种不安情绪将在2019年开始上升。美国伊利诺伊州和得克萨斯州已经对面部识别应用有了一些限制。

另一个可能推动监管的因素是,一些面部识别系统也面临着不准确的问题,例如,一些系统在分析深色皮肤的人和女性时显示出较高的错误率。

随着面部识别技术的进步,它可能会越来越多地用于“根据面部图像或视频来检测个性、内心感受、心理健康和‘员工参与度’之类的事情”。AI Now报告的一部分这样写道:“这些主张并没有得到强有力的科学证据支持,并且正以不道德和不负责任的方式应用,这些方式常常让人想起颅相学和相术的伪科学。”

面部识别技术正受到越来越多的关注,这可能会刺激民主国家对其进行监管。这些努力是否在下一年成为法律还不太确定。

规范性维护的诉求增长

想象一下,您必须每天晚上从圣何塞开车到旧金山——在任何一个工作日。这两个城市相距50英里,晚上开车需要50分钟,但如果您下午4 : 40离开,而且根据地图数据测算,开车可能需要1小时40分钟到2小时40分钟。但是仅仅知道路程可能需要两个小时或更长时间可能不是最有用的信息。如果您的汽油不足怎么办?哪里有加油站,而且不会有交通堵塞?或者如果您饿了?哪里可能是避开交通拥堵的好地方,您打算在那里呆多久。想象一个应用程序,它能考虑到您所有的精确条件,并根据您的特定需求规范您可以采取的选择。

这个例子粗略地概述了规范性而非预测性分析的好处。在工业领域,预测性维护可帮助企业了解资产(设备)何时可能出现故障。而规范性维护更进一步,它可以通过一个或者多个动态指标显示每一个决策的结果。规范性维护的每个环节、每个步骤、每个流程、每个岗位,都有一定的规矩和标准,信息更具准确性,业务决策者可以直接使用。正如Frost&Sullivan解释的那样:“与预测性维护不同,规范性维护不仅仅局限于预测故障——它是一种战略性维护流程,允许在需要时应用解决方案。”

FogHorn首席技术官Sastry Malladi承认,对许多组织来说,采用预测性维护仍然是陌生的,早期采用者将在2019年接受规范性维护的概念。他说:“例如,电梯制造商希望解决日常问题,比如电梯门的摩擦。解决这一问题的预测性维护方法是使用边缘计算来分析传感器数据,然后制造商可以在异常影响电梯性能之前高效地安排维修服务。随着规范性维护的出现,在制造商出发维修电梯之前,他们将获得最需要维修区域的建议数据,并已经向维修人员核实了可用于维修的专业知识、工具和零件”。

本文转自:2019年物联网预测:减少炒作,更多务实

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物联网正在催生一个全新的连网设备生态系统,这与我们过去习惯的系统集中架构完全不同。

新的设备连网世界将会通过云和其他无线方式进行大量敏感数据的交换。尽管物联网对个人和企业都有巨大的好处,但它也带来了一大堆安全问题,人们不能对此视而不见。

与普通电脑系统不同,物联网建立在嵌入式系统的基础之上,其通信协议因设备和应用程序而异。目前还没有一个统一的中央系统来构建安全措施,因此,随着交换数据量的不断增加,安全性所涉及的风险也达到了新的高度。

物联网生态系统的安全威胁

在传统系统环境中,病毒、恶意软件、黑客等是网络攻击的主要形式。在物联网中,需要关注设备被盗、设备操纵、身份盗窃、窃听等造成的严重破坏。

一旦被入侵,物联网可能会对个人生活或企业的数据完整性造成严重影响。例如,黑客通过攻击他/她的健身追踪器来跟踪一个人;基于物联网的外围防御系统可以被黑客入侵,以获得对办公室机密区域的访问。而物联网漏洞可以使黑客更容易实现这些。

物联网安全主要以3种形式被击败:

1、盗窃:
▲窃取设备
▲通过窃听窃取存储在设备中的数据
▲知识产权盗窃

2、欺诈:
▲盗用身份以验证用户访问权限
▲伪造设备凭据以访问服务器或数据存储库

3、操纵:
▲操纵服务器、路由器、设备、数据或客户端中的数据
▲修改致动器系统的动作
▲强迫系统崩溃以破坏整个功能(例如:物联网智能家居安全系统)

强化物联网安全的4种方式

虽然物联网安全存在可怕的危险,但可以借助先进的安全措施创建这些设备的安全网。

1、数据加密

设备可以在数据传输和交换之前进行身份验证和数据加密。加密确保了数据即使被黑客窃取,也无法以原始形式访问。设备身份认证可确保防止设备被操纵,从而避免黑客自主控制的陷阱。

2、代码签名证书

代码签名证书就像数字签名一样,可以确保只有经过验证的代码才能在设备上运行,除编辑器外,其他任何人都不能破坏或编辑代码。这为物联网设备增加了另一层安全性,在大多数情况下,这些设备在独立平台上运行。

3、设备端的安全性

思科估计到2020年将有数十亿台设备连网,这意味着黑客有数十亿个新的攻击点。如果没有集中控制来保护这些设备,唯一的出路就是保护设备端。

4、云端安全

云是物联网的主要交通路径,因此,阻止网络安全的第二个外围防御必须在云服务器上。市场上已经存在广泛的云安全规定,可以针对物联网环境进行调整以实现最佳匹配。

只要互联网继续存在,网络安全问题就不会消失,随着物联网浪潮的到来,网络安全的风险只会越来越多。与上一代设备不同,在“物联网”一代中,数据丢失和个人身份盗窃的风险是严重的。物联网设备的所有方必须采取足够的安全措施,以避免这些可能的物联网网络安全风险的影响。

本文转自:物联网威胁场景:安全和隐私保护

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城市正在部署传感器器——在路灯、水和垃圾系统中,以及监测空气质量等。这些非常真实的突破提供了更具预感性的物联网(IoT)的实际例子。这些物联网计划可以生成大量数据,以帮助政府管理基础设施并改善运营。

然而,越来越多的政府正在思考如何将所有这些数据整合在一起,并努力寻找他们需要的数据平台。然而,这真的是正确问题吗?官员们应该考虑如何将物联网数据整合到更广泛的城市数据计划中,该计划的重点是解决优先级问题和提供响应式服务。与所有数据源一样,仅仅收集数据不会创造公共价值,相反,物联网应该作为丰富的数据源来处理,当将其分析和纳入到更广泛的工作中时,它可以提供洞察力。

以下是实施物联网计划时需要考虑的五个关键事项。

1、利用现有实物资产

基础设施升级是添加物联网数据收集功能的绝佳时机。在推出新的路灯时,可以添加各种传感器来控制灯光,以及摄像头或枪声监测传感器。在将传感器纳入资产改善中时,城市可以获得安装和维护物联网传感器的服务,同时遵守数据标准。

2、参与本地的数据生态系统

与研究团队、当地非营利组织或公司的合作可以帮助城市管理物联网的技术复杂性以及资金和分析需求。例如,芝加哥广泛的物联网环境传感器网络正在通过与阿贡国家实验室和芝加哥大学的合作以及国家科学基金会的资助来开发。这些传感器将在全市范围内收集数据,包括空气质量、噪音、天气和交通信息等。这些数据随后将在芝加哥的开放数据门户网站上发布,这有助于确保该计划与该市的其他数据工作一起整合并可用。

3、采用明确的数据管理策略

为了最大限度地利用数据,城市必须能够使用类似的数据集进行分析,这些数据集通常来自其他部门或其他来源。当机构在没有总体指导方针的情况下独立收集数据时,它可能会变得孤立或与其他数据集不兼容,从而阻碍协作和跨部门洞察。数据兼容性是城市多年来一直在努力解决的问题,但如果物联网解决方案在没有使用计划的情况下生成大量新数据时,这一问题可能会恶化。为数据的收集、存储和共享制定明确的标准,可以通过创建一个鼓励协作的模板来防止这种碎片化。

4、以透明度解决安全和隐私问题

由于扩展的物联网解决方案收集了大量数据,因此安全和隐私问题对于城市来说至关重要。政府必须采取必要的预防措施,确保数据得到适当和安全的存储,并确保与任何相关私营公司的理解是明确的。这对于物联网计划尤为重要,因为现成的产品可能没有足够的安全性来满足政府需求。关于城市如何使用物联网数据的透明度、谁可以访问何种程度的数据以及保护敏感数据所采取的措施,对于向公民展示其信息的正确处理至关重要。

5、将收集的数据转变为行动

物联网是实现更好治理的工具,而非最终目标。运营实施至关重要——必须对物联网数据进行分析和可视化,以便在城市运营或用于研究目的中做出更好决策,从而提高生活质量。只有当一个城市能够跟上分析结果并利用信息流来预防问题时,持续的实时数据才有用。

总结

物联网可以帮助政府促进创新,促进信息共享,让公众参与进来并以前所未有的方式了解他们的城市。但是,为了充分利用物联网,城市必须将它整合到现有的数据战略中,同时应对新的挑战,并随着这些新项目的发展不断完善其程序。

本文转自:实施物联网计划时需要考虑的5个关键事项

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随着各国政府寻求解决物联网安全问题,世界各地都出现了一系列的监管措施。这是一个积极行动,表明市场正在成熟,不过物联网监管并非没有挑战。这些监管措施不可避免地遭到了那些认为它可能会造成物联网废物堆积如山的人的抵制,而其他人则认为它可能会阻碍创新。

因此,每项立法都略有不同。Pen Test Partners的合伙人肯·芒罗( Ken Munro )表示:这些法规将决定监管的演变,因此我们必须考虑所采取的措施、它们的好处以及不足之处。

1、《2017年物联网网络安全改进法案》(美国):旨在控制美国政府内部的物联网,物联网网络安全改进法案可能对物联网的发展产生深远影响。法规要求设备不得出现NIST漏洞库中已知的安全漏洞,而且必须支持更新,必须使用固定或硬编码凭据进行远程管理、更新和通信,并且必须披露和修复漏洞。然而,将漏洞局限于NIST,可能会出现一些没有被列出的常见问题,例如,客户应用程序中的SQL注入被忽略。此外,它也没有认识到许多RF协议被设计为根本不使用凭据,因此需要废弃或升级这些设备以支持更严格的无线协议。目前该法案尚未通过,其他法案包括智能物联网法案、数字法案、安全物联网法案、网络防护法案和物联网消费者提示法案。

2、《网络安全法》(欧盟):自2018年5月起,该立法将使欧洲联盟网安全局(ENISA )成为网络安全机构,并成为认证所有欧盟成员国联网汽车和智能产品的认证框架。《网络安全法》 只适用于重要的国家基础设施。制造商可以要求将其物联网设备按照第46条将认证结果分为3个等级,分别是基本(basic)、坚实(substantial)、高级(high)。为了吸引他们,那些进入“基本”水平的企业可以“自己执行一致性测试”。该法案指出,ENISA将有权发布针对供应商和制造商的警告,以提高安全性,但没有提到如何执行这一规定。ENISA也确实为申诉做了规定,允许游说者和安全研究人员“吹口哨”并负责任地对外披露。

3、《SB-327》 (美国): SB-327于2018年8月通过,使加州成为美国第一个管理智能技术的州。它规定了消费者设备的一些基本安全标准,并将于2020年1月起生效。然而,该法案措辞含糊地提到“旨在保护”的“适当”安全。大多数设备可能声称已经打算保护设备/数据,从而避开了这些要求。它强制规定了设备必须设置唯一的密码,但无法解决设备上是否有良好的熵源问题。零售商也免于承担责任,因为2020年前,市场可能充斥着不合格的设备,这些设备没有明确要求支持更新。

4、《消费类物联网设备安全行为准则》(英国):基于3月份发起的安全设计提案草案,由英国数字、文化、媒体和体育部(DCMS)发布的《消费类物联网设备安全行为准则》现在纳入了《通用数据保护条例》( GDPR )。虽然范围广泛,并为制造商、移动应用开发者、服务提供商和零售商提供指导,但这是自愿遵守的。该法案要求不应使用默认密码,应安全存储凭据和安全敏感数据,并保持软件更新。虽然它建议使用漏洞披露策略,但它不要求供应商发布修复程序。尽管如此,这是消费者物联网安全的一个非常积极的进步。

很显然,政府当局非常赞成采用温和的方式来解决问题,这就引出了一个问题:这些法规会被自愿遵守吗?物联网供应商面临着将其产品推向市场的巨大压力,对于他们来说,采取任何形式的监管都需要对他们有很大好处……或者影响。

其实市场本身可能会施加更大压力,通过将易受伤害的智能商品纳入贸易标准规范,让消费者有权将其退回,同时鼓励零售部门承诺不销售易受攻击的设备。那么,制造商将会有更多动力妥协、签署法案并对其设备进行测试。

现在,判断自我监管的有效性还为时过早,我们需要让这些法规生效,同时也需要让业界有机会适应物联网发展的关键时刻,只有这样,我们才能评估我们需要在哪里采取更加严厉的惩罚措施。

本文转自:最新的物联网法规是否有足够覆盖范围?

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据市场情报公司IDC估计,连网设备和传感器数量将从2016年的110亿激增至2025年的800亿,这些设备和传感器将产生大量数据。

如果使用得当,这些数据可以提供非常有价值的洞察力,例如:数据可以帮助医生实时诊断、提高各行各业的生产力、创建智能家居、帮助城市预测事故、提供自动驾驶汽车之间的交流等等。

这些数据带来的可能性是无穷无尽的,我们需要制定方法来快速准确地分析和处理这些大量数据。

然而,大量数据也带来了一些挑战,例如:

▲如何管理、分析和创建有意义的见解
▲如何确保快速准确的分析
▲如何在集中智能和本地智能之间取得平衡
▲如何在个性化和数据隐私之间取得平衡
▲如何保持安全

人工智能(AI)可以帮助消除其中的一些挑战并帮助理解这些数据,并确保物联网(IoT)实现其承诺。人工智能有效地增强和扩大了物联网的好处和影响,它还能够提供从大量数据中提取有意义信息所需的分析。事实上,人工智能是物联网发展并将其提升到新水平的关键催化剂之一。

人工智能可以在三个层面上帮助物联网的发展:

预测能力:在最基本层面,它可以提供预测能力。它能够预测将会发生什么?这将使企业能够使用数据来了解机器或部件何时出现故障,以便企业采取适当行动。

解决能力:在高级层面,智能传感器具有驱动动作的逻辑,意味着它将能够告诉我们应该做些什么来避免故障或灾难。例如,铁路轨道传感器可以警告轨道故障,或者当汽车偏离车道中心时,自动驾驶汽车可以进行路线校正。

适应能力:在最高层面,基于连续数据馈送,系统将能够学习在没有人为干预情况下采取最佳行动。例如,在医疗保健中,血糖传感器可以根据患者需求的变化来改变胰岛素剂量的输送。

我相信物联网和人工智能是相互依存的,不应该被孤立对待。如果我们希望它们发挥真正潜力,那么,它们需要携手并进。

一方面,物联网能够产生大量大数据,需要人工智能来利用这些数据;另一方面,人工智能需要大量数据来成长,并能够向无需任何人工干预就能采取行动的系统发展。

本文转自:人工智能会对物联网产生影响吗?

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