物联网

传统传感器仅具备感测环境参数的能力,并不具信号处理及控制的功能,因此仍须加装信号处理器及致动器,才可完成感测及控制。70 年代,制造业提出智能传感器的概念,即设法将感测信号处理、控制的功能集中于单一感测组件上。Frost & Sullivan的报告论述物联网智能传感器的创新发展,并提出各领域应用、专利发展与应用案例。

一、智能传感器在产业的应用

智能传感器的零组件包含:感测组件(Sensing Element)、模拟数字转换器(Analog-to-Digital Converter, ADC)与模拟接口电路(Analog Interface Circuit)。此外,相较于传统传感器,智能传感器具有一个或多个智能的功能,例如:自我辨识(Self-Identification)、自我测试(Self-Testing)、自我验证(Self-Validation)、与自我调适(Self-Adaptation)等。目前智能传感器常应用在压力、温度、影像信号(Image Signal)、震动、加速度、与位移等数值的量测。

智能传感器发展备受各方关注,因智能传感器能进行复杂性的实时量测,且能自行做出决策,以实践自行诊断与修正。因此,智能传感器的应用领域相当广泛,包含:消费性电子业、汽车业,航天与国防业、工业、医疗业、结构健全性监测(Structural Health Monitoring)、智能家庭,及大楼自动化等,以下阐述各领域智能传感器的应用:

(一) 大楼自动化:照明控制、门禁控制、空调(HVAC)系统控制、追踪机器的健康状况、气候控制系统(Climate Control System)、电力监测(Power Monitoring)、数据中心监测及消防安全。

(二) 工业控制:资产管理、过程控制与监测、环境照护、能源管理与设备健康监测。

(三) 航天与国防业:边境保卫、周边防护(Perimeter Protection)、战地信息与实时情境感知(Situation Awareness)。

(四) 消费性电子业:智能电视、智能手机、平板计算机、笔记本电脑、个人计算机与计算机外设设备。

(五) 医疗业:管理慢性病患者、自动化智能医疗装置,与早期预测健康问题。

(六) 结构健全性监测:航天结构、复合材料、土质工程技术(Geo-technique)、采矿/石油/天然气勘探与开采、土木工程结构与文化遗产古迹。

(七) 自动驾驶:辅助停车、辅助倒车、车道偏离警告、智能主动车距控制巡航系统(Intelligent Adaptive Cruise Control)与侦测疲劳驾驶。

二、智能传感器的专利发展:

(一) 专利发展:在2013至2017年间,受惠于政府基金与企业对智能传感器的兴趣与支持,智能传感器技术的专利申请件数每年稳定地增加,2016年申请件数更是创下279件的新纪录,可见该领域的技术创新发展兴盛。Frost & Sullivan预测,短期至中期的专利件数仍将持续快速成长。

(二) 专利特征:集中在制造业、小型制造业,具有低功率、大规模通讯的功能。

(三) 专利分布: IBM、Google与Intel Inc.等国际电子业巨头,透过内部研发、收购与交互授权(Cross License)致力于研发专利。以地区别来看,专利申请量最多是中国,其次是美国与韩国。亚太地区是电子制造业的枢纽,亦是技术开发的重要地区。

本文来源:物联网智能传感器的产业应用与发展

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物联网(IoT)是信息技术(IT)与运营技术(OT)的融合,但远不仅仅是这样。物联网关系到敏捷、易互通应用,数据共享,以及价值主张和业务流程的转变。它掀起全新的技术浪潮,所带来的影响我们才刚刚有所察觉。

Machina Research最近研究显示,38%的美国企业已经在积极使用物联网技术,另外43%的企业也计划在未来几年内应用物联网技术。到2020年,物联网项目预计将占IT预算的43%。想一想2020年IT预算的很大一部分仍需用于支撑在运行的老系统(非物联网系统),你就会发现这是相当大的一个比重。诚然,此次调查的重点是美国企业,而物联网市场在世界不同地区的发展速度不同,但来自较早采用物联网的市场的讯息是明确的:物联网已经到来,并将不断发展。更重要的是,物联网有望在几年后成为许多公司的日常业务。

企业通过物联网来做什么?

同样的研究表明,预测性维护,提供卓越服务的能力,远程服务与支持,减少停机时间和降低成本是应用物联网的最重要驱动因素。

这些与我们的经验相契合,我们已经帮助客户实现诸多转型成果:
· 通过预测性维护和实时电梯监控降低50%运营成本
· 对农业设备的远程监控使故障率降低70%
· 通过智慧街道照明降低50%成本
· 通过智慧楼宇降低30%能耗
· 使用智能抄表降低40%非技术性电力输送损失

物联网的这些案例令人振奋,但这还不是全部。企业物联网解决方案能够在新产品定位和降低成本方面实现竞争差异化。简单的推论:企业要么采用物联网,要么丧失竞争力。对于任何一个企业来说,这都不是“是否应用物联网”的问题,而是“何时、如何应用物联网”的问题。

企业面临哪些挑战?

企业物联网的关键挑战在于如何迈出第一步。典型企业不会缺少应用物联网解决方案的机会。挑战在于优先处理什么,顾及依赖关系,并用一种符合长期商业和技术愿景的方式。

华为开发了一种结构化的方法,用来帮助企业从想应用跨越到实际去应用物联网。该框架(如图1所示)取自(并与之一致)一个由工业互联网联盟认定的最佳实践方法。

该框架的核心要素包括:

· 设定参与到物联网的适当战略环境。
· 新项目构想方法,围绕新的业务模型与已有业务流程优化。
· 定义一个合适的卓越的物联网中心,来支持在公司内部采用物联网技术。

这种结构化的方法可以帮助客户克服在部署物联网解决方案时可能出现的与物联网相关的挑战。这些挑战可能包括数据主权,不同连接技术的技术能力,甚至是新产品的“本地”业务案例与考虑企业机会成本的“全球”业务案例之间的区别。

成功的企业物联网战略包括哪些关键要素?

企业物联网领域的众多项目使我们清楚认识到,对于企业成功应用物联网技术来说,一些关键要素不可或缺。以下段落将分别讨论这些要素。

技术平台是第一个关键支撑要素。在标准的定义范围内,技术平台应当标准化。平台应当具备开放能力,支持与技术提供商的集成。应是企业级,支持部署在云端,本地和边缘。物联网平台使物联网解决方案能够尽可能产品化和标准化。因此,关键的一点是,平台提供商都应致力于不断增强平台能力,例如通过将更高级别的数据分析能力添加到更为传统的连接和设备管理功能中。平台在连接方面也应具备技术无关性:所有提供商都应该支持各种形式的连接。

掌握连接技术也很关键。包括由使用许可频谱的移动网络运营商(MNO)提供的无线通信技术,以及部署在未经许可的频谱中的等效技术。必须支持高速连接。低功耗广域(LPWA)连接是新兴的技术类别,通过可多年供电的电池支撑广域连接,将释放许多新的物联网机会。但企业也需能够部署和管理其他技术,如Wi-Fi,以太网,卫星等。

边缘计算能力是一个迅速兴起的必不可少的能力。在不同地点灵活部署物联网应用不同组件的能力首先有助于优化连接(考虑到边缘CCTV分析,仅上报异常给中心位置)。其次,在中期更为关键的是,边缘计算可以实现物联网应用的灵活开发和增强,这将成为物联网时代的关键特征。

安全。很显然,安全对于物联网部署来说至关重要。必须有端到端的安全解决方案,包括应用,平台和设备。需考虑到连接完整性,并能支持任何数据输入(和输出)的可信赖性。必须解决已知的威胁,并能感知新的和未知的威胁,所有这些都由受到良好管理的访问控制与权限来支撑。但最重要的是,任何安全解决方案的范围都必须符合环境:并非所有的物联网解决方案都具有相同的安全需求。

总结

我们还未曾想象物联网会为经济及整个社会带来什么影响。无数不同的物联网项目汇聚一起,将改变世界的运作方式,物联网将快速成为“新的日常”。

但是在一个普遍的早期市场的背景下,企业物联网具有特殊性。与开放式物联网相比,企业物联网呈现出在更受控制的环境中部署复杂的物联网技术的机会。企业物联网解决方案使我们能够预先了解到未来的物联网世界将会是怎样的。在许多方面,物联网已经成为现实,只是还未实现很好覆盖。

本文来源:物联网将快速成为“新的日常”

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过去15年,电表行业多次见证了自爱迪生和特斯拉时代以来从未有过的大范围、大规模变革浪潮。从机械式电能表过渡到电子式电能表,随后是自动抄表 (AMR) 系统,进而演变为高级计量架构 (AMI) 系统,不仅具有更高速度、双向通信功能,并且能够为中央数据库提供大量数据,以便进行计费、故障检修和分析。不可否认的是,企业效率也随之明显提升,例如数百万电表抄表所需工时骤减,抄表便捷(每个见过电力公司控制室的人都会深有感触),保障工人安全(例如减少上门抄表被狗咬伤的可能),以及减少上门服务而降低对环境的影响。

除了这些优势,AMI网络的主要功能仍然是确保正确计量和核算所有的用电量。

不止是电表计费 (Meter-to-Cash)

行业竞争不断加剧、相关法规日益完善、自定义服务需求增长,这些无不给电力公司带来了更大压力,需要同时做到:经济高效地管理资产,提供一流的客户服务以及实现操作流程的现代化。采用物联网技术就是希望基于传感器信息带来各种可行建议,包括提供新服务、员工定位、零件库存,以及管控和维护资产。

电力公司的商务总监或仪表主管仍然面临着许多未解决的低效率问题,诸如逐个维护数百万电表的正常运转、使用不完善的统计方法验证准确度、中断服务进行测试、过早更换电表,或者根据使用年限来做更换决定等。

详文请阅:利用电表诊断数据发挥部署 AMI的全部潜能

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人工智能(AI)和物联网(IoT),在很多时候一些人看来,这两个概念没有什么区别,甚至很多人认为,人工智能同物联网代表着相同的事情,这两个词是可以交互使用的,明显这个观点是错误的。既然如此,人工智能和物联网之间究竟有什么关系,两者结合起来后,又会擦出什么样的火花?

什么是物联网?

我们首先来看国内对于物联网的定义,十二五规划中是这样阐述的:通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。

物联网是被称之为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网顾名思义,主要是人与物的连接以及物与物的连接。从物联网的产业链来看,首先是传感器和芯片,然后再到通信模组,这两者是物联网的整个产业链的基础,同时也是整个产业核心部分,提到物联网模组,我们不得不提,前不久轰动整个产业的“宇宙第一标”,中兴物联从12家知名模组厂家脱颖而出独家中标中国电信50万片NB-IOT模组,每片NB-IoT模组的价格为36元(含税)。要知道,目前为止所有NB-IoT芯片厂商真正的出货量不到50万,模组价格也还在十几美金。快速降低NB-IoT模组的价格有利于市场的普及,对于处于产业链的上层的运营商,终端厂商等有很大的促进作用。从技术维度上来看,中国NB-IoT的发展处于全球领先,政府、三大运营商、芯片厂商、模组厂商、终端厂商等全产业链非常积极。

我们再来看物联网的应用,我们还是以中兴物联为例。安装了中兴物联的ME3630模块的公交车刷卡系统,今年在我国多个地方被应用。近日笔者与朋友一同外出,在一些地铁站看见很多人都在购票,朋友感叹到:有公交卡正好。平常丢卡,忘带卡……这样的事情很常见,当然早在2016年,可以用手机支付的公交车刷卡机就在国内多个城市落地生根,而这一次中兴物联的ME3630模块在公交车刷卡机中的应用,能够更大限度地保证了网络的稳定性,有效地减少支付故障的发生概率。除此之外物联网还可以应用在环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。

在我国物联网技术日趋成熟,物联网也被打上了具有“中国式”的标签,前不久的“宇宙第一标”的50万片NB-IOT的模组,也只是为国内物联网NB-IoT网络的发展打了个前奏。工信部此前下发了《全面推进移动物联网(NB-IoT)建设发展的通知》,要求到2017年末,实现NB-IoT网络覆盖直辖市、省会城市等主要城市,基站规模达到40万个。到2020年,NB-IoT网络实现全国普遍覆盖,面向室内、交通路网、地下管网等应用场景实现深度覆盖,基站规模达到150万个。

人工智能是信息处理的高级中介

那么对于人工智能,我们首先也来看它的定义:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

我们回顾一下在 2016年3月中旬的两件事情,3月13日在韩国的一家金融新闻编辑部里,一位人工智能”记者“仅用0.3秒就完成了一篇新闻稿,其实早在2015年9月腾讯就已经尝试使用写稿机器人,新华社也紧随其后,”快笔小新“也正式在新华社上岗。2016年3月15日,谷歌围棋人工智能AlphaGo战胜李世石,总比分定格在4:1,标志着此次人机围棋大战,最终以机器的完胜结束。

对于人工智能应用,近期比较受关注的也就是阿里巴巴双十一的机器人大军,他们遍布在数据中心、设计室内、物流仓……当然人工智能也能应用在计算机科学,金融贸易,医药,诊断,重工业,运输,远程通讯,在线和电话服务,法律,科学发现,玩具和游戏,音乐等诸多方面。

物联网与人工智能会碰撞出什么样的火花?

从上面对物联网和人工智能简单的分析,很多人会认为,人工智能这么强大,我们只要人工智能不就行了吗?答案显而易见,在物联网以及人工智能时代一个显著的特征就是大数据时代的到来。物联网可以渗透到我们生活的各个领域,所以物联网肩负了“资料收集”这一至关重要的任务。从概念上,物联网可连接大量不同的设备及装置,包括:家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析,以生成所需要的信息并继续积累知识。

在现阶段看来,两者之间隔着一层纸,都在不同的领域研究,但是从人工智能和物联网的未来发展来看,两者的关系是很密切的,如同上文所说的,我们可以把人工作为信息处理的高级中介来看。在未来,随着物联网的广泛应用,随之而来的就是大数据,对于这些数据,如果单纯只是依靠人类来进行筛选、分析等工作肯定是不行的。而现有的数据库系统其固有的弊端又对这些信息的处理能力有限,包括现有的计算方式和软件能力也限制了信息的过滤能力。而人工智能的目标就在于为人们提供能够有所超越的信息处理能力,提高信息采集和应用的效率。

在笔者看来,随着国内物联网的发展,物体将进入全智能化时期。当物理世界和数字世界完全拥抱在一起之后,将推动人类不断的迈向下一个时代,也就是人工智能时代。

本文转自:文章题目

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根据Forrester Research的最新预测,物联网(IoT)将成为未来客户价值的支柱,物联网基础设施将转向边缘和专用物联网平台,开发者将对物联网平台和举措带来重大影响,安全仍将是物联网的关键问题所在。

Forrester 对2018年物联网的主要预测如下:

一、企业将加大试点工作力度,并向消费者推出基于语音的服务

2018年,财富500强公司将不断改进语音物联网服务的复杂性、广度和质量,这些企业推出的此类服务可能会翻番。金融服务和其它需要身份验证的行业可能会滞后。

二、欧洲将发布新指南推动物联网数据商业化

45%的美国企业数据与分析决策者表示,他们已经将数据商业化,法国和德国企业的比例分别为35%和38%。鉴于相对滞后的表现,欧盟将发布指南,鼓励企业使用先进技术,刺激数据经济。

三、营销者将会意识到物联网机遇,可穿戴设备仍小众

随着越来越多的设备采用诸如Amazon Alexa或Google Assistant之类的智有代理,营销者将会寻求新方式与客户互动。为了提供更具亲和力的品牌体验,营销者将会扩展”移动先行“战略,纳入带有智能家用音箱或智能手表的新接口。据Forrester预测。虽然美国智 能手表将在2018年底实现1200万只的累计销量,但可穿戴设备仍会是小众产品。

四、主要用例将推动边缘解决方案的部署

目前,物联网业务流程主要用在本地数据中心或云端服务上。据预测,2018年,越来越多的企业将部署支持物联网的业务流程。边缘物联网设备能根据生成的数据在本地进行操作,并利用云的优势确保安全性,实现可扩展性。

五、工业物联网平台的构建者将退出IaaS(基础设施即服务)业务

过去十二个月,所有大型工业物联网(IIoT)平台都在将一些工业或物联网特有的功能交由超大规模云提供商(包括AWS、IBM和微软)提供。由于这些云提供商不断扩大服务的地域范围,为满足严格的监管要求,并提升物联网能力,这种趋势将加速。

六、物联网平台将开始专注设计和运营场景

负责将物联网融入产品和体验的产品设计人员需具备能力进行远程管理、监控并控制产品。物习网业务运营商需设计软件,将各种支持物联网业务资产整合到连贯的业务流程中,旨在专注业务运作,而不是手动管理物联网资产。因此,物联网业务运营商将会选择适合需求的物联网平台。

七、重视边缘的开发者将推动物联网平台整合

越来越多的企业将数据处理与分析推向网络边缘,以降低数据获取成本,减少网络延迟。如果物联网平台只在网络核心提供服务,人们对这种平台的接受度会越来越低。采用一致的编程与分析模型支持边缘需要高额开支,会使物联网平台提供商不堪重负。信心和雄伟壮志会被消磨殆尽。根据预测,这类提供商未来三年将退出该市场。

八、开发者将通过公共云平台服务整合设备

开发者要求实现低采用成本、快速部署原型、实现全球覆盖率、轻松与记录系统集成、以及将维护负担降到最低,这些将使开发者转向公共云提供商提供的物联网平台。

九、物联网将面临更大规模、更具破坏性的网络攻击

虽然物联网安全意识不断增强,但客户体验、成本和上市需求仍优先于安全要求。这使得实施强有力的安全控制成为一项挑战,或者更糟糕的是,未在最终的产品部署中添加特定的安全功能。黑客往往企图感染系统提取敏感数据,明年将可能出现更多针对端点设备和云端服务的物联网网络攻击。

十、基于区块链的物联网采用率将提升至5%

由于大规模部署要求实现可靠性、稳定性,并与现有技术的基础设施无缝融合,区块链尚未做好满足此类部署要求准备。但是,明年将会出现有前景的试点项目,物联网、区块链技术和产品的成熟将提升2018年区块链的采用率。

本来转自:2018年物联网10大预测

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