物联网

作者:廖哲宏

各国和地区积极备战第五代移动通讯技术(5G)时代来临,除了美国,日韩中等亚洲国家及台湾地区,也皆已积极投入资源布署5G基础建设,并力拚于2020年时进入商转。目前相对处于技术后段班的印度,也计划在未来四年内推出5G电信服务。

近年来,通讯科技发展一日千里,移动通信技术不断进步、通信与信息跨领域结合以及智能手机等移动装置持续畅旺,不仅为民众的生活带来更加便利的创新应用,引发新的市场动能与发展契机。

移动装置续旺 冲出新商机

回顾过去十年,演进轨迹从2G GSM(语音、讯息)到3G时代智能手机逐渐普及,智能手机逐渐走入你我生活,社交软件、手机游戏等逐渐普及,搭配电信业者推出吃到饱优惠,手机连网变得不可或缺。

进入4G时代后,受惠数据传输率的增加让用户享受高速移动网络新体验,手机上观看影音质量相较于3G大幅提升,因此透过手机观看实况球赛转播、连续剧或是网红直播,都已逐渐变成现代人的生活。

展望未来,全球5G预计2019年陆续进入商转,相较于3G/4G针对“人”的需求,5G瞄准的则是针对“物”的需求,预期5G将加速物联网的实现,同时带动全新的商业机会,甚至推动产业变革。

物联网应用服务 5G效率更高

5G具备高速传输,以及低延迟特性,传输速度是4G的100倍,延迟则是4G的十分之一。人工智能(AI)技术搭配上5G后将可进一步提升边缘计算(Edge Computing)的能力,甚至将让装置具备机器学习的能力。

目前5G被定义作三大应用场景:首先是增强型移动宽带,透过网络覆盖、容量的提升,支持更高效的数据传输,例如AR、VR这类需要计算密集的体验;第二是加速物联网的应用服务,包括:智能家居、智慧城市等领域;最后,则是被视作5G重要成长领域的关键业务型服务,例如自动驾驶车、智能工厂、智慧医疗等,这些过去许多原本在4G下受限于速度、稳定性的服务应用都可以在5G时获得实践。

基地台供应链 主要受惠产业

从投资角度来看,5G分为几个阶段。

第一,5G设备建置︰基地台供应链、小型基地台、射频组件,网络交换器等将是主要受惠产业;

第二,5G商转后,5G手机换机潮将带动手机供应链,尤其芯片、射频将受惠产值提升;

第三,5G带动新型态业务以及更多物联网的普及:通讯芯片、边缘计算芯片及自驾车需求渐起带动的镜头、传感器、分离式组件等成长机会,以及智慧城市和智能工厂趋势下,工业计算机业者将拥抱更大商机。更重要的是,5G开启更多对于未来的想象与可能,那些“还没想象到”的应用,可能形塑我们未来的生活。

本文来源:5G大趋势的投资方向

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尽管未来几年物联网(IoT)市场仍一片大好,但基于安全性、系统整合与投资报酬率等考虑,企业采用IoT的速度,出现了稍缓的趋势。IoT供货商若想加快应用的普及,势必得先设法移除这些障碍。

IoT Business News网站引述贝恩顾问公司(Bain & Company)研究报告指出,包含软硬件、系统整合、数据与电信服务在内的IoT市场,在2021年将成长到5,200亿美元的规模,比起2017年的2,350亿美元高出2倍以上。与2年前相比,企业更积极参与各种概念验证技术,也更有意愿探索新的使用案例。

尽管如此,在2018年的报告中,企业用户对于未来的物联网部署却出现较为保守的态度,主要的关键便在于,供货商至今仍未能有效解决安全性、系统整合与投资报酬率等方面的问题。

报告指出,IoT供货商虽和用户同样重视安全性、投资报酬率,但较少考虑到系统整合、互操作性、数据可移植性等面向。为了排除这些障碍,供货商应设法将聚焦在特定的产业需求,并透过端到端的解决方案,减轻客户采用的困难。

预先订制化的产品已逐渐成为厂商成功的关键,然而目前有多达80%的供货商仍将目标摆在4~6个产业,因此无法针对特定使用案例快速提出适合的解决方案。

除了分析与架构软件供货商外,亚马逊(Amazon)、微软(Microsoft)等云端服务供货商(CSP)能够降低采用IoT的门坎,提供简便的部署管道,因此渐渐成为推动IoT部署的主力。

然而云端服务供货商广泛的产品内容,往往无法针对特定的产业需求提供优化的服务,因此也给了系统整合商、应用开发商、产业IoT平台、装置制造商与电信业者发展的机会。而顶尖IoT供货商,将能正视安全性、系统整合等问题,提供具成本效益,且能够进一步扩大规模的IoT解决方案。

本文来源:企业采用物联网最在意安全性、系统整合与投资回报率

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蜂巢式技术一直以来仅用于移动和工业 M2M 应用,然而一种全新的蜂巢式调制解调器即将带来改变。

第一代 (1G) 蜂巢式通讯在 20 世 纪 70年代面世。虽然以模拟系统处理通讯和手机不仅费时失事并且昂贵,但是这个理念得到落实发展,到 1990 年全球用户数量达到了 2000万。

时至今日,这个行业已发展了 28 年,根据代表移动运营商利益的 GSM 协会 (GSMA) 指出,移动电讯用户群现已超过 50 亿。而最新一代蜂巢式技术 4G LTE 在全球70 多个国家的市场渗透率已超过 50%,甚至实现了十年前还无法想象的低价格高画质串流媒体服务。

蜂巢式技术的持续发展和成熟,使得工程师能够优化这种技术,以满足消费者和企业对普遍性、可靠性、安全性和易用性的需求,它还为运营商提供了收入和时间来建设和加强庞大基础设施以支持全球覆盖。

蜂巢式技术的覆盖范围比任何其他无线技术更好,其可靠性来自运营商和设备制造商在多年来不断进行的技术改进和激烈竞争。对构建无线传输系统的工程师而言,安全性是主要考虑因素,也是蜂巢式网络的端至端优先级。蜂巢式技术内建高传输量以满足数百万用户接取串流视讯和其他数据密集型服务的需求。强大的通讯协议以及用于蜂巢式通讯的频谱分配的监管、许可和管理所实现的质量服务保证 (QoS),进一步强化了这些优势。

蜂巢式技术的众多优势已经引起了负责建设物联网 (IoT) 的工程师所注意。蜂巢式技术有望把远程低功耗广域网 (LPWAN) 的 IoT 传感器直接连接到云端。另外,蜂巢式技术可以用作 LPWAN 的基础,而 LPWAN 可充当由低功耗蓝牙或 Thread 等短距离无线技术支持的局域网络 (LAN) 的云端网关。但是在愿景变为现实之前,还有一些工作要进行。

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用于物联网应用的调制解调器

高传输量的蜂巢式技术非常复杂且昂贵,硬件体积庞大且耗电巨大。消费者愿意承担成本并每天为手机充电,因为该技术能无缝接取他们渴望的服务;但是对于 IoT 工程师来说,高传输量蜂巢式技术的高成本、复杂性和功耗,令他们难以建立由数百个紧凑型电池供电的传感器网络,这些传感器是组成 IoT 的组件。

然而,蜂巢式调制解调器已经找到了将昂贵的远程资产连接到云端的利基市场。例如,用于控制智慧配电网的农村智能电子设备 (IED) 会定时通过蜂巢式调制解调器将信息发送回控制中心。像火车站等公共场所的自动售货机之类的商业设备的运营商,可以使用蜂巢式调制解调器将信息发送回总部,而毋须派遣员工以人手检查库存,从而降低营运成本。蜂巢式调制解调器也很受保全公司的欢迎,因为他们不能冒险采用诸如 Wi-Fi 等可靠性较低的无线技术。

但是用于这些应用的调制解调器不适合 IoT。首先,许多 IoT 使用正在逐步淘汰的传统 2G 网络,这些2G 技术无法高效率地利用它们所获分配的频谱,而这些频谱是 4G 和即将到来的 5G 流量非常需要的,因此,这些旧技术实际上到 2025 年前便会消失。其次,蜂巢式 2G、3G 和 4G LTE 调制解调器很贵,体积庞大且功耗很大。因为它们必须设计为符合电讯标准协会的第三代合作伙伴计划 (3GPP) 之中,用于更高类别 ( 更高吞吐量 ) 操作的规范。

考虑到传统调制解调器对 IoT 的独特性、低成本、吞吐量和功耗要求的不利影响,3GPP 在 2015 年发布其第 13 版本的规格时,将调制解调器类扩展到 LTE类别 M1(LTE-M) 和窄频 (NB—IoT)。这一举措鼓励开发用于 IoT 应用的 4G LTE 调制解调器,这些 IoT 应用是使用更高类别单元时难以实现的。

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LPWAN 大规模部署

Nordic Semiconductor 和其他企业认为,LTE和 NB-IoT 调制解调器是最有机会实现 LPWAN 的快速大规模部署和加速 IoT 的发展的技术,原因是 LTE 是一个开放的标准,在 RF 频谱的许可部分运行,利用现有基础设施覆盖以及具有共存机制,这个共存机制允许扩展每个基地站的高节点数。相比之下,与之竞争的 LPWAN 私有技术包括由某些公司拥有和控制的组件,当其他供货商采用时要缴付许可费用并限制产品差异化空间,并且在未经许可的 RF频谱分配 ( 通常在低于 1 GHz 频率 ) 中很难实现共存性,因为这些频谱是共享资源。

从 IEEE 802.11 和蓝牙无线等技术可见,开放标准促进了新技术的快速采用。同样,根据电讯设备制造商爱立信等公司和 GSMA 的看法,低功耗 LTE可能带来“大规模的 IoT”部署。GSMA 独立预测在2017 年和 2021 年之间,蜂巢式 IoT 市场将以约 27%的复合年增长率 (CAGR) 成长,爱立信和 GSMA 都认为低功耗 LTE 是推动这一增长的关键因素。

低功耗 LTE 在全球已分配的许可频率下运行,许可频谱的优势对于许多 IoT 应用特别有利;其中最关键的是频谱分配的拥有者 ( 运营商 ) 可以控制和区分数据的优先级,并且这些频段不受其他 RF传输源的干扰。其次,由于频谱分配不与其他 RF广播共享,因此连接设备之间的共存更容易管理。LTE 的共存技术使用了经过验证的频率和时域解决方案,以及其他机制,例如冲突射频讯号的“自动拒绝”。

因此,LTE 可以支持每个基地站高达 20 万个主动式低功率调制解调器的节点密度。最后,利用 LTE协议传输的数据可避免受到窥探,因为该标准从一开始就融入了先进的安全性。这些功能确保运营商可以提供可靠性和 QoS 服务。

相比之下,私有技术依赖于 RF 频谱的未许可部分,这些部分必须与许多其他服务共享。尽管采用了避免干扰的技术,但由于许多服务共享频谱分配,所以很难达到,更不用说要赶上 LTE 的节点密度、可靠性和 QoS。私有的 LPWAN 供货商也面临着建构基础设施以支持网络的主要挑战。这些很可能是昂贵和冗长的项目,导致采用速度放慢。

目前,全球 LTE 基础设施在很大程度上已经在 157 个国家组成了 480 个网络。为了支持低功耗LTE,需要进行一些升级 ( 主要是软件 ),但与从最初构建基础架构相比,这是微不足道的。由于安装了基础设施,对低功耗 LTE 的支持可能会迅速增加,进一步推动其应用。一些测试装置已经建成,并且一些国家已经有商业部署。到 2018 年底,全球很大部分地区将会被网络覆盖。

为 IoT 连接产品采用低功耗 LTE 的企业可以利用这种基础设施,而不用承担建设或维护成本,能够把资源投放于自己的服务和商业模式。

随着电讯网络从 4G 系统向 5G 演进,低功耗LTE 也不会过时,因为 3GPP 确保了该技术的升级路径。5G 在几年后将使用更高的无线频率 ( 高达26 GHz) 提供更高的吞吐量,并将为 IoT 带来更大的发展动力。

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专为物联网设计

LTE-M 和 NB-IoT 产品已经开始进入市场。Nordic Semiconductor 的芬兰工程师将其 LTE 技术与挪威工程师的超低功耗无线技术相结合,设计出符合 3GPP LTE-M 和 NB-IoT 规范的优化蜂巢式IoT 解决方案。

该成果是 nRF91 系列的系统级封装 (SiP),一种低功耗的超小型蜂巢式 IoT 解决方案。由于该产品的设计旨在满足物联网的独特需求,因此其设计人员采用了与传统蜂巢式模块完全不同的方法,并添加了蜂巢式市场前所未见的众多功能。

Nordic nRF91 系列的核心是该公司的低功耗全球多模式 LTE-M / NB-IoT SiP 产品。这些 SiP 在10×16×1.2mm 封装中整合了调制解调器、收发器、射频前端、专用应用处理器、Flash 内存、电源管理以及晶体和被动式组件,构成一个完整的低功耗蜂巢式 IoT 系统。

这款SiP产品将传统蜂巢式模块的所有优点(包括远程监管和蜂巢式认证 ) 整合到一个小外形尺寸产品中,其面积、厚度和总体封装体积分别为竞争解决方案的 33%、50% 和 20%。

这个 SiP 使用整合的 Arm Cortex-M33 主处理器,配备用于 Armv8-M 的 TrustZone 和 ArmCryptoCell-310 安全 IP。这样的安排允许微处理器和系统使用隔离的可信执行环境来保护应用程序数据、固件和周边系统。与使用外部主机处理器相比,该解决方案提供了高效率的安全基础,并减低了尺寸、物料清单 (BOM) 和功耗。

Nordic 与美国的射频连接解决方案公司 Qorvo合作,作为射频前端和 SiP 开发和制造的策略合作伙伴。nRF91 SiP 采用 Qorvo 成熟的 RF 前端、先进封装和 MicroShield 技术,提供了兼具高性能和低功耗的紧凑型解决方案。由于 Nordic 的多模式 LTE-M / NB-IoT 调制解调器、无 SAW 收发器以及Qorvo 的订制化 RF 前端解决方案相互结合,使得nRF91 系列可利用单一 SiP 型款实现全球运作。

Nordic 低功耗蜂巢式 IoT 解决方案还结合了蜂巢式和 GPS 技术的整合辅助 GPS (A-GPS) 技术,提供了实现快速准确定位的内置定位支持功能。

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无处不在的蜂巢式技术

凭借出色的整合性和对全球营运的预先认证,nRF91 系列 SiP 克服了蜂巢式技术在 LPWAN 部署中的传统缺陷,并且满足了使用蜂巢式技术所需的全面资质要求。

对于不熟悉蜂巢式工程技术但想要利用该技术的开发人员来说,Nordic 实施 nRF91 系列 SiP 设计的新方式,是一个关键优势。Nordic 已将其用于低功耗蓝牙解决方案的策略应用于这款新产品。借助低功耗蓝牙技术,Nordic 提供完整的单芯片 ( 无线电加处理器 ) 无线硬件和工厂提供的 RF 协议堆栈,消除射频工程的底层复杂性。通过将 RF 协议堆栈与应用程序软件分离,可以减轻开发和除错工作的负担。

虽然目前 nRF91 系列的软件架构仍然处于保密状态,但 Nordic 协助开发人员的策略仍然是在尽可能简化编码和除错无线应用的同时,消除射频工程的固有复杂性。这将使所有人都能使用蜂巢式技术,并鼓励那些缺乏无线技术经验的开发人员探索其优势,并发挥他们的创造力来推出新产品。Nordic 已利用该策略将低功耗蓝牙技术推广到全球各地;nRF91 系列 SiP 有望将蜂巢式技术引入智慧手机之外的所有领域,实现同样的佳绩。

现在是分秒必争。爱立信指出,到 2023 年蜂巢式技术将迅速扩展到助力 18 亿 LPWAN 连接设备中的 75%。

挪威 Telia 等移动运营商对该技术极具兴趣,Telia Next 负责人 Andreas Carlsson 表示:“LTE-M和 NB-IoT 为 Telia 带来了前所未有的专用 物联网连接需求,因此 Telia 一直是支持 Nordic 半导体开发新产品的合作伙伴。”

本文来源:为什么低功耗的蜂巢式技术将可支撑物联网?

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在数字时代的今天,曾经像自动驾驶汽车和虚拟现实这样看起来不切实际的新奇的发明已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。正如特斯拉正在改变汽车行业一样,智能家居也在改变房地产市场。

家庭技术不再只是富人和名人专利,因为智能技术变得越来越便宜。尽管许多人都认为,这些新设计的智能家居吸引了越来越多各种各样买家的兴趣,许多人开始期待他们的新住所拥有更多高科技的功能,但安全性和便利性仍然是吸引潜在买家选购智能家居技术的最大功能亮点。

亚马逊已开始涉足智能家居业务,最近宣布与Lennar合作提供支持Alexa的智能家居。Pulte Homes也同样与科技巨头合作,在每个新建的Pulte,Centex,Del Webb,DiVosta和John Wieland家中将提供智能技术作为新标准,包括定制特定内部功能的能力。

根据美国房地产经纪人协会的数据,超过40%的房地产经纪人表示,客户对智能家居设备感兴趣,而且有22%的人表示他们对整套家用技术感兴趣。

同样,安全和隐私是客户关注的首要问题;其次才是成本问题。

对客户来说,一些最重要的高科技功能产品分别是智能锁(37%)、智能灯(29%)、温控器(26%)以及摄像机(19%)。

NAHB(全美住宅建筑商协会)领先供应商委员会成员Grayling Love表示,“我们已经发展到了这样的程度,即大多数消费者不仅愿意投资,而且他们希望他们的下一个房屋能够联网。

根据NAHB和消费电子协会的数据,智能技术还可以提高房屋价值,可能提高3%到5%。 Coldwell Banker的一项新调查显示,72%的千禧一代(1982-2000出生)愿意支付1,500美元或更多,而44%的人愿意支付3,000美元或更多,以便让家庭更加智能。

智能家居技术适合每个人
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智能家居有一些功能设计适合所有类型的房主,每个人都能够找到适合自己的功能。例如,计划要生育孩子的年轻夫妇是智能安全产品的重要用户,因为他们寻找一个安全的地方生活。通过他们的智能手机,父母可以监控谁进出房子。而且,为了安心,父母可以根据房屋内活动记录,在他们的孩子安全返回家中时收到短信提醒。

虽然千禧一代茁壮成长,拥有最新最好的技术,但他们并不是唯一对智能家居感兴趣的人群。老年人也对家中的智能技术感兴趣,便利性是老年买家的主要因素。对他们来说,智能锁就非常有用。智能锁技术能够阻止不受欢迎的访客,同时在紧急情况下允许家人、护理人员甚至是急救人员进入。同时,老年人经常生活在不同的地方,智能家居技术还能让老年人远程控制自己的房屋。

智能家居需求激增
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随着智能技术不断进步,各种创新功能不断推出,以及人们收入水平的提升,使得人们对智能家居技术的需求日益增长。据Allied Market预测,到2020年智能家居市场将增长29.5%,届时智能家居市场规模将达到约353亿美元。

据Cleverism一份研究报告,“无论最终的数字是多少,专家们都一致认为,智能家居市场正在迅速增长。这种增长的部分原因是平板电脑市场的增长。智能家居DIY用户越来越多地发现平板电脑是一种有效的遥控器,可以管理智能家居中常见的所有系统。其它驱动因素包括智能技术成本的降低,政府对能源消耗监管的加强,能源成本增加;消费者对环境保护的认识与关注度提高,以及消费者对安全问题的重视。”

本文来源:智能家居技术将成未来智能生活新标准

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近期多家研究机构预测出一个明显的共识:智慧交通(Smart Mobility)也就是电动车成为主流以及自动驾驶汽车的普及化,有可能在2022~2025年就提前来到,比新加坡《智能交通2030》的设定早了5~8年。

然而智慧交通不限于狭义的“交通”,而可能是改变人类生活方式的新里程碑。全球汽车制造商以及新创公司,早已纷纷透过想象力和对科技趋向的判断,企图抢先掌握智慧交通的平台、生态与商业模式。

2017年与2030年预估之全球汽车动力来源占比

电动车因为电子零部件数量较机械零部件多出许多,而且不再受限于引擎与变速箱等关键技术,是不少台湾地区电子厂商积极投入的新市场。随着电池技术的进步与价格的下滑、以及各国政府监管法规的变化等种种因素的迭加,在2030年之前即可看到电动车成为主流;再加上通讯技术成熟,人工智能(AI)、物联网(IoT)技术的进步,可能使人类对于智慧交通的想象比预期更快成为现实。

目前在大多数国家市场占有率都不到2%的电动车,以及仍需取得技术突破的自驾车,要去想象《霹雳游侠》、《回到未来》等过去人们曾以为只存在于虚构科幻故事中的场景,恐怕不免会有高估和低估的风险。

但从供给端和需求端,便可看到某些社会经济因素正加速推动智能汽车趋势的实现。而竞争的关系当中,过去靠着引擎和加速器的独门工艺居于不败地位的德国和日本厂商,正面临数字时代破坏性创新的挑战。

供给端:电动车制造成本将与传统汽车打平

瑞银(UBS)预估,在欧洲如果以全寿命周期来算,到2023年电动车成本就可以和传统车打平,在中国是2026年,美国则是2028年。但瑞银汽车产业分析师巩旻指出,中国汽车电池的价格过去一年跌了30%,而不是预期的10%,今年看起来还会再跌20~25%之间。

那么,瑞银原本预期在中国达到的2026年成本打平传统汽车的时间表,有可能提前到2022年左右。巩旻表示,电动车取代燃油车,可说是大势所趋,而且是未来5年就会发生的事情。

DIGITIMES汽车科技分析师兼项目经理林芬卉指出,目前占电动车制造成本40%的电池,每千瓦时(KWh)制造成本约222美元,原先预估2020年这个价格即可掉到100美元的甜蜜点。即便近期正极材料价格上涨而有所延迟,2022年应该还是可以看到这个价位的实现。

波士顿顾问公司(BCG)的报告认为,电动车会在2020年左右加速扩大市占,并且在2030年超越传统汽缸引擎汽车规模。2030年燃油车市占率会从目前的95%稳定下滑至50%,剩下的50%则由轻油电混合动力系统(MHEV)汽车、油电混合动力车(HEV)、插电式混合动力车(PHEV)与纯电动车(BEV)所分享。

BCG也明确指出电池成本下降的速度较预期更快。在2009年汽车电池成本为每千瓦小时(KWh)700美元,而在2018年已经降到150~175美元。预估到2025和2030年,电池成本分别会继续下滑至80~105美元以及70~90美元。

需求端:消费者对电动车接受程度提升

优厚的补贴与特别针对电动汽车所提出的税赋优惠是目前推动民众购买电动车的主要因素。如果不把各国政府提供的补贴和税赋减免考虑在内,由于电池是电动车制造成本当中的大宗,由电池带动的价格下降肯定有助于刺激购买的意愿。

此外,消费者对电动车的接受程度,已经有颇明显的提升。瑞银访问中国、韩国、日本、英国、德国和美国的1万个消费者,有58%的中国消费者表示愿意考虑购买电动车,而1年之前这比例是55%。但德国低于20%,日、韩、英、美等国则介于20~30%之间。

另有澳洲一份《Driving Australia Forward》报告指出,虽然目前仅不到1%的澳洲受访者拥有电动汽车,但有65%的受访者表示在未来6~10年,计划购买电动汽车。

竞争关系:数字时代赛局改变

在供应链上,麦肯锡(McKinsey)报告指出,为了与新创企业如Tesla竞争,传统汽车大厂所制造的电动车,采取多种策略例如把部分零组件外包来降低制造成本,可是因为电动车的制造比传统汽缸引擎车更简单,驾驶难易度也降低,而性能和舒适程度的差异却减少。

对于传统车厂和一级供货商而言,将面临更激烈的竞争风险,因为他们在内燃机引擎的优势在电动车时代会流失。但DIGITIMES分析师陈彦志认为,传统汽车大厂还是有其优势,从Tesla产能不足拼命赶工就可看出,如果电动车真的成为主流,新创公司要靠自己建立的产线,是很难满足订单的。

因此可以推论,电动车新创和传统汽车大厂甚至是供应链伙伴之间的竞争与合作,必然是另一回合策略创新的开始,不能灵活因应挑战的,恐怕就会遭到淘汰出局。

BCG认为,转折点可能就在不远处,电动车在未来15年内肯定会成为主流,可是每个国家的情况不会一样,例如日本2030年可能还是会以动力混和车为过半数的主流,而传统燃油车的比重可能降至36%。 

在人工智能(AI)、物联网(IoT)等数字科技逐渐成熟的今天,也给了自驾车技术突破的契机。在自驾车领域的竞争关系上,Google的Waymo被不少机构公认为目前自驾技术的领先者。第二名则见仁见智。瑞银认为通用汽车(GM)是第二,但Juniper的二至五排名则是Volvo、Tesla、戴姆勒(Daimler)和奥迪(Audi)。

至于智能汽车时代还会创造出哪些新机会、新概念、新应用?对资通讯(ICT)产业而言,有哪些可以预先布局和准备,来迎接智能汽车带来的这些变化、商机或挑战?

DIGITIMES人工智能(AI)分析师萧圣伦指出,安全监控、云端计算、车上专用语音接口都值得注意。此外,先进驾驶辅助系统(ADAS) 、结合视觉应用的第二代智能音箱及背后的物联网(IoT),会是比较有规模经济的AI落地消费性产品;另外就是扩增实境(AR),这会促进3D感测供应链和边缘端(edge)AI加速度的需求。

DIGITIMES汽车科技分析师陈彦志认为,尽管产学界多锁定自动驾驶技术应用,使得人工智能(AI)影像辨识最为热门,但汽车领域仍有其他应用空间供AI技术发展,这大致可从汽车硬件与乘客需求两方面来说明。

在乘客需求方面,汽车使用方式一来与乘客生活型态有关,二来车厂跨足移动服务,会导致手机App生态在车载娱乐系统上重现,民众在移动过程的联网活动,也会带来AI机器学习与大数据分析的市场。这部分已经在共享领域出现,Uber便因为利用AI工具而让乘客服务效率提高,目前市场对其估值已高达720亿美元,超越GM市值。

在硬件方面,汽车售价远高于智能手机,产品汰换周期约在5年以上,硬件维修服务不论对车厂与车主都非常重要。过去汽车供应链以燃油车体系为主,随着电动车导入,未来将出现电动马达体系供应链,电动车的信息设备会透过联网更新各类数据。

如何正确预测电动车进厂保养时间、改善汽车电子设备故障频率,会有AI及物联网(IoT)技术的立足空间。安全性的考虑或将使IoT的预测性维护(PM)获得更大程度的运用。

国际半导体协会(SEMI)指出,汽车电子市场的成长是推动利基产品如化合物半导体装置(compound semiconductor device)的新商机。车用电子会比消费电子有更高的可靠度要求,在此同时必须快速研发各种物联网装置,以满足多样化与大量的需求。

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万物互联是未来时代的发展状态,物联网的应用正一步步改变着世界,也改变着我们的日常生活,当物体通过多种方式连接在一起,当人与物产生及时亲密的反馈体验,从工业到家居,从医疗到零售,每一个相关的产业都将发生翻天覆地的变化。

本文旨在结合作者本身的研究专业角度,通过对整个物联网产业发展的宏观把握,分析和预测了未来前景看好的八种业务形态:工业互联网、智能家居、车联网、健康监测、共享应用、环保监测、计量抄表、物流零售。

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工业互联网:预期具有爆发式增长

工业互联网是物联网与制造业深度融合所形成的产业应用形态,打造工业互联网已成全球趋势。工业互联网将实现工业生产机器的互联、实时监测和资源调度,试想未来数以万计的机器设备都被联网,就会让人感到兴奋不已。业界普遍预测,2020年的工业互联网产业将达到亿万级别。

但就目前而言,工业互联网还处于一个初级阶段,其原因是有多方面因素制约着发展。

首先在制造业中,很多中小企业都还处于工业2.0的水平,一套设备上线生产有特定的使用周期,改造起来成本高。

其次生产线的自身数据是个封闭式内循环过程,不同代际设备数据接口的兼容性很差,实现数据互通难度比较大。

再次最关键的是大多数中小制造企业都以盈利为目的,工业2.0绰绰有余,而提升到工业4.0,意愿与现实差距较大,所以目前工业互联网只有企业巨头参与。未来,这些巨头在实现自身产品的智能化后,将其平台开放,或将会推动工业互联网的爆发式增长。

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智能家居:渗透率不足的潜在大市场

全球家庭数量众多,家电设备、安防系统、能源管控的需求使得智能家居市场的发展空间足够大。在这个市场上,既有海尔等传统家电企业,也有小米等科技企业,通信运营商也在通信展上多次展示过相关产品。但从渗透率来看,国内外普遍都不高,基本都是个位数,而我国与发达国家相比,渗透率就更低了。

对于家庭消费者来说,对智能家居的接受程度还是很高的,无奈智能硬件和物联网系统平台的价格仍然较高。虽然多数消费者改善生活的需求一直都有,可是由于经济预算的限制、比较其他生活需求,更换智能家居的迫切程度就没那么高了。价格昂贵是造成智能家居渗透率不高的主要原因,同时家居设备连接标准不统一造成的体验不佳、安全隐私等问题也不可忽视。解决渗透率不高问题取决于成本下降和消费能力的提升,这是个渐进的过程。

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车联网:有前途的新兴产业

从去年年底到今年年初,国务院、发改委、工信部、公安部和交通运输部密集发布了与车联网相关的发展战略、标准体系建设指南、路测规范。在政策层面既有宏观战略指导,又有微观规范指南,车联网被定位为制造业转型升级的主要引领之一,政策支持很明显。产业链上的参与方实力和意愿都比较强,汽车制造企业、通信设备商、互联网企业、电信运营商等参与方都是产业巨头,多方合作相互助力,商业模式比较清晰。

支撑车联网的5G网络商用时间也越来越近,5G将解决车联网数据传输速率和容量问题,同时V2X技术加速落地,也将助推车联网快速发展。不论政策、商业模式、技术环境,各个方面都打下了良好的基础,随着我国消费升级进入到一个新的阶段,车联网发展前景会越来越明朗。

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健康监测:具备规模发展潜质

健康监测能够日益发展的关键在于其具备了较好的社会基础和技术基础。社会基础就是老龄化和就医难,像我国这样的人口大国开始慢慢进入老龄化,老龄人口的监护需求不断释放,而现实情况是供不应求,具备能力又让人放心的医院数量太少。随着医疗智能监控设备成本的下降并开始在社区渗透,以及大数据和人工智能在医疗行业的应用,使得不便出行的病患和有限的医疗接待能力之间的矛盾获得了可行的解决途径。

将来老龄化持续发展,一二线城市大医院如果愿意开放能力,相信具备一定人口规模、健康持续监测能力、公众信任度的智慧医疗物联网应用就会有较好的发展前景,我国BATJ等互联网巨头正是看到了这一点,已经纷纷开始战略布局。

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共享应用:在共享经济中孕育发展

作为首次大规模引入物联网技术的共享经济应用,共享单车是目前最成功的业务形态。共享单车的物联网模块核心解决的问题主要是开锁和车辆定位跟踪。功能尽管相对简单,但是它创造了惊人的发展速度和运营商能简单参与的业务模式。2016年下半年起,以摩拜单车为引领的各类共享单车快速投放,短短几个月时间,全国共享单车的投放量就迅速达到千万辆,根据国家信息中心2017年中发布的数据,全国共享单车大概有1600万辆,使用用户过亿。

共享单车ofo、华为、中国电信签署合作协议,ofo发展整车硬件,华为提供芯片,中国电信提供网络,这种简单三方的形式,便于运营商进入物联网市场。美中不足的是单个共享应用的体量一般都不太大,应用替代更迭较快,发展过程中能否成为物联网的载体也存在不确定性。因此,物联网的共享应用在很大程度上要依赖共享经济本身的创新发展。

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环保监测:环保风暴下需求释放

污染治理和环境保护已经成为国策,各地的监管执法力度也不断强化。物联网应用不仅能解决当前监管实施上对监测数据收集不及时不全面、监测覆盖难以到位、环保监测及检查工作容易受阻、企业造假数据无法实时甄别、污染物质对监测人员健康影响等问题,还能基于历史数据进行大数据分析。

政府目前重点关注的环保监测主要面向水质监测、空气质量检测、土壤成分检测。由于监测设备属于高壁垒、高技术行业,主要设备主要是从国外进口,设备成本高是限制其规模快速扩展的重要因素。随着我国相关技术完善,国内企业具备生产大部分监测设备后,国内监测设备在国有替代的进程中会得到较大的发展。与此同时,环保部对环境监测权进行集中化管理后,环保监控物联网平台会进一步整合,统一传送信息到中央控制系统,环保监控物联网由分散走向集中。

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计量抄表:成熟且便于规模化发展

计量抄表这种业务形态具体表现为面向水、电、煤气、热等城市公共事业的智能仪表,主要有智能水表、智能电表、智能燃气表和智能热计量表等。由于各种智能仪表能实现远程实时抄读、智能精准计量、数据可视、技术成本低,伴随着我国城市化进程的加快,得到了快速的规模化发展。

目前,四类智能仪表中,智能电表渗透率最高超过80%,智能燃气表次之超过50%,智能水表超过20%,智能热力表最低不足20%。产生这么大差异主要原因在于,这四类公共事业本身的智能化程度。比如智能电表作为智能电网的核心组成部分之一,便于与我国智能电网建设一并推广覆盖,渗透率就高。而智能热力表由于成本高、寿命短、技术成熟度低,分户热计量改革进度慢等原因使其推广较慢。发展前景上看,随着智能电表开始进入了新一轮更换周期,仍将有较大的需求。智能燃气表、水表也将进入快速渗透的阶段,智能热力表进展相对滞后。

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物流零售:正在向消费末端延伸

基于LBS,通过RFID、GPS、移动通信网络、GIS等技术的使用,实时掌握车辆位置与运载状态的物联网应用之前就已经发展很多年了,规模也比较大。电商蓬勃发展,物流服务成为网络购物体验重要的一个环节后,网络购物与物流行业紧密结合,加速了物联网在物流行业的应用进程。随着新零售概念的提出,无人售货商店开始铺开,利用RFID感应器、传感器、扫码器等技术实现识别结算,物联网技术将更大程度的改变物流各环节的运作方式,应用向更小的消费末端拓展。

物联网将会为经济带来新动力,对社会带来新变革,它的业务形态也在发展变化。未来随着更多成熟的业务场景的出现,会演变出更多有前景的应用形态,也会带来更多的市场机会。

本文来源:八种前景看好的物联网业务形态

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智能已嵌入现实世界的万千设备中。企业要打通连接各设备的平台,需要软件和硬件双管齐下,从内到外与生态伙伴紧密合作,才能真正与智能世界接轨。

从物联网到智联网,重塑数据处理方式

时下,人工智能、机器人自动化、拓展现实以及各种互联设备……智能似乎已无处不在。当企业纷纷追逐于这些新一代智能技术的同时,也面临着巨大的基础设施压力。

比如,人们对存储和分析数据数量和种类的要求越来越高,这就使得企业需要重新考虑新的数据处理场合和介质,对基础设施进行彻底改造,均衡部署云计算和边缘计算,方能真正发挥这些新技术的作用。

智能已嵌入现实世界的万千设备中,构建智能物联网意味着将计算能力从云端延伸至网络边缘,提高计算机处理信息回应周围环境的智能水平,让人类与机器相互理解和沟通。在这个过程中,企业要打通连接各设备的平台,需要软件和硬件双管齐下,从内到外与生态伙伴紧密合作,才能真正与智能世界接轨。

一、智能正被植入实体环境

《埃森哲技术展望2018》研究发现,85%的受访中国高管都认为,新一代智能解决方案正在进入实体环境。

得益于人工智能和机器学习技术,机器也能接入“双眼”和“大脑”,越来越多的智能设备能够读懂人们的生命体征和情绪,并给予实时回应。通过整合实时感应和计算技术,人类能够管理以往那些动态、复杂、不可预测的环境,随时随地即时响应。

同样,越来越多“有意识的”的监控摄像机被运用于执行识别包裹交付时间及改善智能城市的交通流量,通过远程医疗追踪分析患者状况以及油田灾难预警预防分析。这些实体设备植入了集成分析的处理能力,无需发送海量数据进行离线处理。由此可见,企业正致力于智能环境的开发,并从日常生活逐步延伸至生产环境,而使这一切成为现实的核心是具有实时相应能力的硬件。

所以,为使这些具有特殊用途和定制化的硬件在物联网中充分发挥作用,企业需要重塑自身的信息基础设施。

二、整合边缘技术与云端能力

预测表明,到2020年,智能传感器和其他物联网设备将至少产生507.5ZB的数据量。显然,如果还需要通过远程数据传输来完成如此繁重的计算,便无法跟上智能的响应速度。为充分释放实时智能的无限潜能,企业需要懂得取舍,将数据交互、生成和决策通过本地设备实现,更多地利用边缘计算来提升处理效率。

得益于更先进的边缘分析和数据的实时利用,到2025年,企业丢弃的数据量有可能会比存储量多100倍。

虽然这将减轻云端负荷,但云仍将继续在企业基础架构中发挥关键作用。因为,中间设备和边缘设备可以通过本地数据处理来实现即时操作,但云所能提供的是更为强大的“元数据洞见”,它可随时间的推移不断改进系统,并充分利用两方面的优势重塑新业务。

在设计系统时,若想充分利用基于智能设备的即时洞见和来源于云端的元数据洞见这两大力量,就需要围绕内存进行全盘考虑。企业应将数据资产明确区分为——必须加以保存的重要部分,及可因决策变动而随时删除的部分。经过标记、回传到云端的数据资产应具备明确的保留必要性,例如收集大量历史数据以完善决策;同时,仅用于在边缘进行短暂决策的数据则可抛弃。由此,企业应当找寻适用自身的独特方法,在云端和边缘两处、以及之间的任何地方平衡处理任务。

三、企业需重新聚焦硬件

边缘计算的加速应用将进一步推动万物互联的智能社会成熟发展。根据Gartner预测,未来5-10年物联网将会进入一个应用爆发期,边缘计算也将进一步渗透到各类定制硬件中。

例如,智能摄像头等图形处理器等硬件加速装置可以帮助企业在交互点上建立“思考”能力。企业需要提前采取行动,进行技术和人才储备,让技术架构师接受有关最新硬件加速器技术的培训,并鼓励他们运用这些技术来开展新的设计。在他们构建的新型系统中,云功能将仅用于完成大多数计算任务、以及支持存储密集型运营系统。

过去十年间,企业普遍采用的是统一的硬件解决方案。如今为了提高计算处理速度,定制专用硬件的做法又开始流行起来。谷歌打造了属于自己的专为应用定制的集成电路芯片,张量处理单元(TPU)。这是一款可以运行深度神经网络的计算机芯片,效率比标准处理器高出30至80倍。而Facebook、微软、亚马逊、百度等公司均在使用一系列全新的专业处理单元来训练和运行人工智能模型。

智能设备与服务如今都呈现爆发式增长的趋势,企业有必要在技术大规模铺开之前重新设计基础架构和硬件解决方案,用来支持这些设备在各类动态环境中实时响应。

为了充分释放人工智能、机器人自动化以及其他革命性技术的巨大潜力,企业应当聚焦于整个业务战略和运营的数字化转型,从服务设计、基础设施重构、硬件定制等各个关键领域做出新的判断,最终打造真正让万物互联的智能环境。

本文转自:文章题目

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早晨,在设定的闹钟时间前10分钟,卧室窗帘徐徐升起引入清晨阳光,床头的音响自动响起了晨间广播,厨房传来自动咖啡壶、烤面包机启动的声音,还在床上的你闻到阵阵咖啡香。一个美好的早晨,一个在你尚未起床前,就帮你准备好的理想早餐情境,所有的设备完全符合你的意识期望,使用者不需要再额外给出指令或设定。由英国知名科幻剧集《黑镜》所描绘的智能家居的美好情境,使人欣羡也好奇未来是否真有可能,使用者可免于出声、免于设定就能享受这样的生活。

一份由Research and Markets针对全球智能家居市场的研究显示,2013年全球家庭自动化和安全控制市场价值57.7亿美元,预计到2020年将达到128.1亿美元;该市场预计将在2014年至2020年间以11.36%的复合年增长率增长。而2018年的现在,我们的家庭能有多智能?由今年COMPUTEX展览可见一斑,在家用监视领域业者发展出链接电视、手机APP等平台,整合大门影音对讲机、居家照护服务,协助居家监控;家庭能源自动化管理面,透过手机APP远程控制家电产品,智能插座也能让用户了解各类家电耗能状况,目前家电控制多串联以手机APP进行监控。

机器学习和人工智能(AI)在智能家居系统中变得越来越流行,允许家庭自动化应用适应他们的环境。例如,语音系统(如Amazon Echo或Google Home)虚拟助理,可根据居住者的偏好和模式学习和个性化智能家居;甚至,智能家居中使用的许多智能技术在未来的智能建筑、智慧城市能够得到更全面性、整合性的运用,包括照明,能源,供暖和空调,以及安全和楼宇门禁系统;例如智慧建筑可以连接到智慧电网,智能建筑组件和电网可以相互“交谈”和“倾听”,利用这项技术,可以有效管理能源分配,主动处理维护,并可以在电网供电吃紧、系统用电尖峰时及时因应处理。

IHS Markit的研究报告,亚马逊、谷歌、苹果等公司开发的语音助手正在改变消费者与互联家庭设备互动的方式,并推动语音报警系统的发展。物联网(IoT)技术深刻影响了消费者选择家庭安全系统的方式,从而增加了与语音助理和其他智能设备的连接。

根据GfK的一项新的智能家居偏好报告,近十分之九的消费者将智能手机视为智能家居设备的控制器;消费者特别是千禧世代和Z世代,依靠智能型手机全天候访问社交网络等,所以人们也将智能手机视为智能家居集线器也是理所当然,特别是对于那些允许远程控制和观看家庭的电器。

由今年智能家居全球产业布局及发展态势可发现,不仅是传统软硬件制造商的积极投入,甚至亚马逊、保险公司亦积极布局、抢攻智能家居市场。除了消费者接受度将随产业成熟日益提高外,人工智能的加入,也将使智能家庭的发展层次由减轻居民日常负担、远程监控、事件警报等功能,大幅提升至设备间的自动运算与控制,而这也是未来发展智能家居、智慧建筑最大的挑战-“互通”:如何做到跨产品、跨品牌使智能家庭设备相互能够串连、沟通,以真正达到控制的理想情境,必须达到智能家居设备形同居民的第二意识,甚至“想”得更多,否则,仅是将家电遥控器整合至手机上的“遥控家庭”罢了。

本文转载自:智能家居—居民意识的延伸

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作者:Brian Harrington

简介

“同步检波器助力精密低电平测量”一文刊于2014年11月的《模拟对话》杂志,该文讨论了存在相对较高噪声电平情况下使用同步解调测量低电平信号的优势。本文讨论在严格的功耗和成本限制系统中使用同步解调进行传感器信号调理时的一些设计考虑因素,进一步深入该话题。经仔细设计后,模拟系统在简洁性、低成本和低功耗方面将会是无与伦比的。该架构将在模拟域中执行大部分信号处理。

传感器激励

传感器随处可见,它们用来测量温度、光照、声音和其他各种环境参数。一些传感器的输出电压或电流取决于某些物理参数。例如,热电偶产生与参考结点和测量点之间温度差成比例的电压。大部分传感器的传递函数相对于物理参数遵循已知的关系。

传递函数通常是一个阻抗,电流是传感器输入,而传感器两端的电压表示目标参数。阻性传感器(比如称重传感器、RTD 和电位计)分别用来测量应力、温度和角度。就一阶而言,阻性传感器与频率无关,并且没有相位响应。

很多传感器因为它们的传递函数随频率和相位改变,所以要求使用交流激励信号。这样的例子有感性近距离传感器和容性湿度传感器。生物阻抗测量可以获取有关呼吸率、脉搏率、水合作用和其他各种生理参数。这些情况下,幅度、相位(或两者)都可用来确定检测参数的数值。

图 1. 同步解调系统

详文请阅:低功耗同步解调器设计考虑因素

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