物联网

简介

热电偶是一种广泛用于温度测量的简单元件。本文简单概述了热电偶,介绍了利用热电偶进行设计的过程中常见的挑战,并提出两种信号调理解决方案。第一种方案将参考接合点补偿和信号调理集成在一个模拟IC内,使用更简便;第二种方案将参考接合点补偿和信号调理独立开来,使数字输出温度感应更灵活、更精确。

热电偶原理

如图1所示,热电偶由在一头相连的两根不同金属线组成,相连端称为测量 ("热") 接合点。金属线不相连的另一头接到信号调理电路走线,它一般由铜制成。在热电偶金属和铜走线之间的这一个接合点叫做 参考 ("冷") 接合点。*

热电偶

图1.热电偶。

*我们使用术语"测量接合点" 和 "参考接合点"而不是更传统的 "热接合点" 和 "冷接合点"。传统命名体系可能会令人产生困惑,因为在许多应用中,测量接合点可能比参考接合点温度更低。

在参考接合点处产生的电压取决于测量接合点和参考接合点两处的温度。由于热电偶是一种差分器件而不是绝对式温度测量器件,必须知道参考接合点温度以获得精确的绝对温度读数。这一过程被称为参考接合点温度补偿(冷接合点补偿)。

热电偶已成为在合理精度内高性价比测量宽温度范围的工业标准方法。它们应用于高达约+2500°C的各种场合,如锅炉、热水器、烤箱和风机引擎等.K型是最受欢迎的热电偶,包括® 和 Alumel® (特点是分别含铬,铝, 镁和硅的镍合金), 测量范围是–200°C至+1250°C。

为什么使用热电偶?

优点

温度范围广:从低温到喷气引擎废气,热电偶适用于大多数实际的温度范围。热电偶测量温度范围在–200°C至+2500°C之间, 具体取决于所使用的金属线。
坚固耐用:热电偶属于耐用器件,抗冲击振动性好,适合于危险恶劣的环境。
响应快:因为它们体积小,热容量低,热电偶对温度变化响应快,尤其在感应接合点裸露时。它们可在数百毫秒内对温度变化作出响应。
无自发热:由于热电偶不需要激励电源,因此不易自发热,其本身是安全的。

缺点

信号调理复杂:将热电偶电压转换成可用的温度读数必需进行大量的信号调理。一直以来,信号调理耗费大量设计时间,处理不当就会引入误差,导致精度降低。

精度低:除了由于金属特性导致的热电偶内部固有不精确性外,热电偶测量精度只能达到参考接合点温度的测量精度,一般在1°C至2°C内。

易受腐蚀:因为热电偶由两种不同的金属所组成,在一些工况下,随时间而腐蚀可能会降低精度。因此,它们可能需要保护;且保养维护必不可少。

抗噪性差:当测量毫伏级信号变化时,杂散电场和磁场产生的噪声可能会引起问题。绞合的热电偶线对可能大幅降低磁场耦合。使用屏蔽电缆或在金属导管内走线和防护可降低电场耦合。测量器件应当提供硬件或软件方式的信号过滤,有力抑制工频频率(50 Hz/60 Hz)及其谐波。

热电偶测量的难点

将热电偶产生的电压变换成精确的温度读数并不是件轻松的事情,原因很多:电压信号太弱,温度电压关系呈非线性,需要参考接合点补偿,且热电偶可能引起接地问题。让我们逐一分析这些问题。

电压信号太弱:最常见的热电偶类型有J、K和T型。在室温下,其电压变化幅度分别为52 μV/°C、41 μV/°C和41 μV/°C。其它较少见的类型温度电压变化幅度甚至更小。这种微弱的信号在模数转换前需要较高的增益级。表1比较了各种热电偶类型的灵敏度。

表1. 25°C时各种热电偶类型的电压变化和温度升高关系(塞贝克系数)

因为电压信号微弱,信号调理电路一般需要约100左右的增益,这是相当简单的信号调理。更棘手的事情是如何识别实际信号和热电偶引线上的拾取噪声。热电偶引线较长,经常穿过电气噪声密集环境。引线上的噪声可轻松淹没微小的热电偶信号。

一般结合两种方案来从噪声中提取信号。第一种方案使用差分输入放大器(如仪表放大器)来放大信号。因为大多数噪声同时出现在两根线上(共模),差分测量可将其消除。第二种方案是低通滤波,消除带外噪声。低通滤波器应同时消除可能引起放大器整流的射频干扰(1 MHz以上)和50 Hz/60 Hz(电源) 工频干扰。在放大器前面放置一个射频干扰滤波器(或使用带滤波输入的放大器)十分重要。50Hz/60Hz滤波器的位置无关紧要—它可以与RFI滤波器组合放在放大器和ADC之间,作为∑-Δ ADC滤波器的一部分,或可作为均值滤波器在软件内编程。

参考接合点补偿:要获得精确的绝对温度读数,必须知道热电偶参考接合点的温度。当第一次使用热电偶时,这一步骤通过将参考接合点放在冰池内来完成。图2描述一头处于未知温度,另一头处于冰池(0°C)内的热电偶电路。这种方法用来详尽描述各种热电偶类型的特点,因此几乎所有的热电偶表都使用0°C作为参考温度。

 基本的铁-康铜热电偶电路

图2. 基本的铁-康铜热电偶电路。

但对于大多数测量系统而言,将热电偶的参考接合点保持在冰池内不切实际。大多数系统改用一种称为参考接合点补偿(又称为冷接合点补偿)的技术。参考接合点温度使用另一种温度敏感器件来测量—一般为IC、热敏电阻、二极管或RTD(电阻温度测量器)。然后对热电偶电压读数进行补偿以反映参考接合点温度。必须尽可能精确地读取参考接合点—将精确温度传感器保持在与参考接合点相同的温度。任何读取参考接合点温度的误差都会直接反映在最终热电偶读数中。

可使用各种传感器来测量参考接合点温度:

热敏电阻:响应快、封装小;但要求线性,精度有限,尤其在宽温度范围内。要求激励电流,会产生自发热,引起漂移。结合信号调理功能后的整体系统精度差。
电阻温度测量器(RTD):RTD更精确、稳定且呈合理线性,但封装尺寸和成本限制其应用于过程控制应用。
远程热二极管:二极管用来感应热耦连接器附近的温度。调节芯片将和温度成正比的二极管电压转换成模拟或数字输出。其精度限于约±1°C 。
集成温度传感器:集成温度传感器是一种局部感应温度的独立IC,应小心地靠近参考接合点安装,并可组合参考接合点补偿和信号调理。可获得远低于1°C的精度。
电压信号非线性:热电偶响应曲线的斜率随温度而变化。例如,在0°C时,T型热电偶输出按39 μV/°C变化,但在100°C时斜率增加至47 μV/°C。

有三种常见的方法来对热电偶的非线性进行补偿。

选择曲线相对较平缓的一部分并在此区域内将斜率近似为线性,这是一种特别适合于有限温度范围内测量的方案,这种方案不需要复杂的计算。K和J型热电偶比较受欢迎的诸多原因之一是它们同时在较大的温度范围内灵敏度的递增斜率(塞贝克系数)保持相当恒定(参见图3)。

图3.热电偶灵敏度随温度而变化注意,从0°C至1000°C,K型塞贝克系数大致恒定在约41μV/°C。

另一个方案是将查找表存储在内存中,查找表中每一组热电偶电压与其对应的温度相匹配。然后,使用表中两个最近点间的线性插值来获得其它温度值。

第三种方案使用高阶等式来对热电偶的特性进行建模。这种方法虽然最精确,但计算量也最大。每种热电偶有两组等式。一组将温度转换为热电偶电压(适用于参考接合点补偿)。另一组将热电偶电压转换成温度。热电偶表和更高阶热电偶等式可从http://srdata.nist.gov/its90/main/获得。这些表格和等式全部基于0°C参考接合点温度。在参考集合点处于任何其它温度时,必须使用参考接合点补偿。

接地要求: 热电偶制造商在测量接合点上设计了绝缘和接地两种尖端(图4)。

热电偶测量接合点类型

图4.热电偶测量接合点类型。

设计热电偶信号调理时应在测量接地热电偶时避免接地回路,还要在测量绝缘热电偶时具有一条放大器输入偏压电流路径。此外,如果热电偶尖端接地,放大器输入范围的设计应能够应对热电偶尖端和测量系统地之间的任何接地差异(图5)。

使用不同尖端类型时的接地方式

图5.使用不同尖端类型时的接地方式。

对于非隔离系统,双电源信号调理系统一般有助于接地尖端和裸露尖端类型获得更稳定的表现。因为其宽共模输入范围,双电源放大器可以处理PCB(印刷电路板)地和热电偶尖端地之间的较大压差。如果放大器的共模范围具有在单电源配置下测量地电压以下的某些能力,那么单电源系统可以在所有三种尖端情况下获得满意的性能。要处理某些单电源系统中的共模限制,将热电偶偏压至中间量程电压非常有用。这完全适合于绝缘热电偶简单或整体测量系统隔离的情况。但是,不建议设计非隔离系统来测量接地或裸露热电偶。

实用热电偶解决方案:热电偶信号调理比其它温度测量系统的信号调理更复杂。信号调理设计和调试所需的时间可能会延长产品的上市时间。信号调理部分产生的误差可能会降低精度,尤其在参考接合点补偿段。下列两种解决方案可以解决这些问题。

第一种方案详细介绍了一种简单的模拟集成硬件解决方案,它使用一个IC将直接热电偶测量和参考接合点补偿结合在一起。第二种方案详细介绍了一种基于软件的参考接合点补偿方案,热电偶测量精度更高,可更灵活地使用多种类型热电偶。

测量方案1:为简单而优化

图6所示为K型热电偶测量示意图。它使用了AD8495热电偶放大器,该放大器专门设计用于测量K型热电偶。这种模拟解决方案为缩短设计时间而优化:它的信号链比较简洁,不需要任何软件编码。

图6.测量解决方案1:为简单而优化。

这种简单的信号链是如何解决K型热电偶的信号调理要求的呢?

增益和输出比例系数: 微弱的热电偶信号被AD8495放大122的增益,形成5-mV/°C的输出信号灵敏度(200°C/V)。

降噪:高频共模和差分噪声由外部RFI滤波器消除。低频率共模噪声由AD8495的仪表放大器来抑制。再由外部后置滤波器解决任何残余噪声。

参考接合点补偿:由于包括一个温度传感器来补偿环境温度变化,AD8495必须放在参考接合点附近以保持相同的温度,从而获得精确的参考接合点补偿。

非线性校正:通过校准,AD8495在K型热电偶曲线的线性部分获得5 mV/°C输出,在–25°C至+400°C温度范围内的线性误差小于2°C。如果需要此范围以外的温度,ADI应用笔记AN-1087 介绍了如何在微处理器中使用查找表或公式来扩大温度范围。

绝缘、接地和裸露热电偶的处理:图5所示为一个接地1MΩ电阻,它适用于所有热电偶尖端类型。AD8495专门设计以在如图所示搭配单电源时测量地电压以下数百毫伏。如果希望更大地压差,AD8495还可采用双电源工作。

AD8495的更多详情: 图7所示为AD8495热电偶放大器的框图。放大器A1、A2和A3(及所示电阻)一道形成一个仪表放大器,它使用恰好产生5 mV/°C输出电压的一个增益来对K型热电偶输出进行放大。在标记"Ref junction compensation"(参考接合点补偿)的框内是一个环境温度传感器。在测量接合点温度保持稳定的条件下,如果参考接合点温度由于任何原因而上升,来自热电偶的差分电压就会降低。如果微型封装的(3.2 mm × 3.2 mm × 1.2 mm)AD8495接近参考接合点的热区域,参考接合点补偿电路将额外电压施加到放大器内,这样输出电压保持恒定,从而对参考温度变化进行补偿。

AD8495功能框图

图7. AD8495功能框图。

表2概述了使用AD8495的集成硬件解决方案的性能:

表2.解决方案1(图6)性能概述

测量解决方案2:为精度和灵活性而优化

图8显示高精度测量J、K或T型热电偶的示意图。此电路包括一个小信号热电偶电压测量用的高精度ADC,和一个参考接合点温度测量用的高精度温度传感器。两个器件都由一个外部微处理器使用SPI接口进行控制。

图8.测量解决方案2:为精度和灵活性而优化。

这种配置如何满足前述信号调理要求的呢?

消除噪声并放大电压: 如图9所示,使用AD7793一种高精度、低功耗模拟前端来测量热电偶电压。热电偶输出经过外部滤波后连接到一组差分输入AIN1(+)和AIN1(–)。信号然后依次经过一个多路复用器、一个缓冲器和一个仪表放大器(放大热电偶小信号)发送到一个ADC,它将该信号转换为数字信号。

图9. AD7793功能框图。

参考接合点温度补偿: The ADT7320详见图10)在充分靠近参考接合点放置时在–10°C至+85°C温度范围内参考接合点温度测量精度可达到±0.2°C。片上温度传感器产生与绝对温度成正比的电压,该电压与内部基准电压相比较并输入至精密数字调制器。该调制器输出的数字化结果不断刷新一个16位温度值寄存器。然后通过SPI接口从微处理器回读温度值寄存器,并结合ADC的温度读数一起实现补偿。

图10.ADT7320功能框图。

校正非线性度: ADT7320在整个额定温度范围(–40°C至+125°C)内呈现出色的线性度,不需要用户校正或校准。因而其数字输出可视为参考接合点状态的精确表示。

为了确定实际热电偶温度,必须使用美国国家标准技术研究院(NIST)所提供的公式将此参考温度测量值转换成等效热电电压。此电压与AD7793测量的热电偶电压相加,然后再次使用NIST公式将和转换回成热电偶温度。

处理绝缘和接地热电偶:图8所示为具有裸露尖端的热电偶。此提供最佳响应时间,但相同的配置还可以搭配绝缘尖端热电偶一起使用。

表3概述了使用NIST数据,基于软件的参考接合点测量解决方案的性能:

表3.解决方案2(图8)性能概述

结论

热电偶在相当宽的温度范围内提供稳定可靠的温度测量,但因为需要在设计时间和精度之间进行折衷,它们往往不是温度测量的首选。本文提出解决这些问题的高性价比方式。

第一种解决方案注重借助基于硬件的模拟参考接合点补偿技术来降低测量的复杂度。它可以实现简单的信号链,不需要任何软件编程,依赖于AD8495热电偶放大器所提供的集成特性,该放大器产生5mV/°C输出信号,可馈入到各种微处理器的模拟输入。

第二种解决方案提供最高测量精度,还可使用各种热电偶类型。作为一种基于软件的参考接合点补偿技术,它依赖于高精度ADT7320数字温度传感器来提供精度远超迄今所实现精度的参考接合点补偿测量。ADT7320在–40°C至+125°C温度范围完全校准并指定。完全透明,不同于传统的热敏电阻或RTD传感器测量,它既不需要在电路板装配后进行高成本的校准步骤,也不会因校准系数或线性化程序而消耗处理器或内存资源。其功耗只有数毫瓦,避免了降低传统电阻式传感器解决方案精度的自发热问题。

附录

使用NIST公式将ADT7320温度转换成电压

热电偶参考接合点补偿基于以下关系:

其中:

ΔV = 热电偶输出电压

V @ J1 = 在热电偶接合点处产生的电压

V @ J2 = 在参考接合点处产生的电压

要使这种补偿关系生效,参考接合点的两个端子必须维持在相同的温度。温度均衡是使用一个等温端子块使两个端子的温度相同,同时保持电气隔离。

在测量参考接合点温度后,必须将其转换成等效的热电电压,它在接合点处于测量温度下时产生。一种方法是使用幂级数多项式。热电电压计算如下:

其中:

E = 热电电压(毫伏)

an = 热电偶类型相关的多项式系数

T = 温度 (°C)

n = 多项式阶数

NIST发布每一种热电偶的多项式系数表。这些表包括系数列表、阶数(多项式的项数)、每个系数列表的有效温度范围和误差范围。某些类型热电偶要求多个系数表以涵盖整个温度操作范围。幂级数多项式表在正文中列出。

作者介绍

Matthew Duff

Matthew Duff joined Analog Devices in 2005 as an applications engineer in the Integrated Amplifier Products Group. Prior to joining Analog Devices, Matt worked for National Instruments in both design and project management positions on instrumentation and automotive products. He received his BS from Texas A&M and MS from Georgia Tech, both in electrical engineering.

Joseph Towey

Joseph Towey joined Analog Devices in 2002 as a senior test development engineer with the Thermal Sensing Group. Joe is currently applications manager for the Thermal Sensing and Switch/Multiplexer Group. Prior to joining Analog Devices, Joe worked for Tellabs and Motorola in both test development and project management positions. He is qualified with a BSc (Hons) degree in computer science and a diploma in electronic engineering.

点击这里,获取更多IOT物联网设计信息

围观 11
167

过去40年,特别是近5年来,互联网的发展与应用已为人类的生活与经济带来了显著的变化与利益。

今时今日,一个听起来十分类似的名词──物联网——正在流行,它将给人类的生活与经济带来更大的改变与效益。

何谓物联网?其英文名称是Internet of Things(IOT),直接翻译过来就是物的互联网,通俗易懂地说就是物物相连的互联网。所以物联网实际上是互联网的一个组成部分或一种联结形态。

互联网的核心在于互相联结。就互相联结的终端或直接对象而言,互联网有3种联结形态,分别为人人相联、物物相联,以及人物相联。其相应的互联网也可简称为人联网、物联网与人物联网。其中,人人相联与物物相联是两种基本的联结形态,人物相联介乎于两者之间,为衍生形态。

这些年来我们所熟悉并充分享受了的互联网实际上主要是人人相联形态的人联网,如电子邮件、微信、网购、网上教育、旅游、娱乐及医疗等。这一形态已经有了长足的发展,并已显示了对人民生活与工作的巨大影响。

而物物相联的物联网也已出现,如工业互联网、能源互联网、农业互联网、车联网、城市互联网(即智慧城市)、居家互联网(包括智能家具、家电、环境控制及家务助理)等,但尚处于初级发展阶段,效益还远未充分体现。

物联网发展尚处初级阶段

物联网的实践最早可以追溯至1990年美国施乐公司的网络可乐售卖机(Networked Coke Machine),但物联网的概念直至1999年才由美国麻省理工学院(MIT)的Kevin Ashton教授首次提出。

2005年11月召开的讯息社会世界峰会(WSIS)上,国际电讯联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005:物联网》,正式采用物联网概念,并扩展了其定义与涵盖范围,标志着物联网在全球发展与应用时代的来临。

2009年,美国将新能源和物联网列为振兴经济的两大重点;欧盟执委会发表了欧洲物联网计划,中国则由时任总理温家宝提出「感知中国」,进而将物联网正式列为国家5大新兴战略产业之一。

2012年,中国第一个物联网5年计划《物联网『十二五』发展规划》由工信部颁布。

现在人联网的意义与效益,已由于电子邮件、微信、网购等的广泛使用而为人们所充分认识。那么物联网的意义与效益何在呢?

虽然定义与涵盖范围比当初已大大扩展,Ashton教授1999年提出物联网概念时所提出的物联网解释,对于理解物联网的意义仍是最为贴切的。他当时指出:“当今的计算机与互联网几乎完全依赖人类来提供讯息。而问题是,人的时间、精力和准确度都是有限的,他们并不适合于从真实世界中获取讯息。如果计算机能够不借助人类的帮助就获知物质世界中各种可以被取得的讯息,我们将能够跟踪和计量那些物质,减少浪费、损失和消耗。物联网有改变世界的潜能,就像互联网一样,甚至更为深远。”

迈向全面智能时代

这就是说,人人相联的人联网固然重要,但由于人类能力的局限性解决不了物质世界中物物相联的问题。而物物相联比人人相联更为重要。

首先,人类是要靠物质转换成的物品而生存。这个不用多加解释,我们每天都在消费与使用物品。

第二,世界上物品的数量远大于人口的数量。当前全球人口约75亿左右,而据有关方面测算,每个人周围的物品便达1000至5000个,仅此物联网就可能联结7.5万亿至近40万亿件物品。如果再加上不在人周围的物品,就更数不胜数了。

第三,也是最为重要的,物品的智能化使用,或称之为全自动化使用,如机械人、无人机、无人驾驶汽车、智能家具、智能清洁器等,将为人类的生活与经济发展带来根本的改进。试想想,如果一切物品都能智能化地使用,人类的生活将会多么美好。物品使用的全面智能化将是目前我们能够想象到的经济发展与人类生活的最高境界。而物品使用全面智能化的基础,是各个物品之间的讯息交流,而这又只有通过物物相联,即物联网来实现。

简而言之,物联网将在目前人联网的基础上使人类的生活与经济进入一个全面智能化的时代,进而大大地推动人类历史的前进。从此意义上说,物联网是互联网发展历程中一个新的更高的巅峰。其改变人类的生活与经济的前景是如何估计都不过高的。可以说,正是物联网的发展与应用才使得互联网真正具备了人类历史上第4次产业革命的质量与意义。

物联网是如何达到物物相连的呢?

根据ITU互联网报告的描述,通过二维码识读设备、射频识别(RFID)装置、红外线传感器、全球定位系统和激光扫描仪等讯息传感设备,将任何物品与互联网联结,以进行讯息交换,从而实现对物品的智能识别、定位、跟踪、监控与管理。简言之,物联网就是互联网通过各种形态的传感设备进行物品之间的讯息交换,从而实现对于物品的控制。这一过程应该是完全自动完成的,不需要人的介入,因而是智能化的。

产业规模以万亿计

由于万物都可以通过各种不同个的方式上载物联网,物联网的用途可以说是无处不在,遍及交通、环保、公共安全、家居、消防、工业监测、照明管控、老人护理、个人健康、植物栽种、供电供水供气监测、食品溯源、敌情侦察,以及情报采集等任何人们可以想象的领域。其结果,万物都能够智能化地使用。与“互联网+”类似,这可以称之为“物联网+”。

尽管无论在科技还是在应用层面面临着比人联网更多的困难,物联网今后井喷式的发展是可以预期的。

据市场信息及预测,当前全球物联网产业的规模为4000亿美元左右,不久将达万亿美元,到2024年将超过4.3万亿美元。思科更预测未来10年后全球规模将达14.4万亿美元。其中,中国物联网产业规模目前已超1400亿美元,很快将达2000亿美元。

另据互联网数据中心(IDC)在2013年的测算,全球具备物联网特质的物品目前约有91亿件,到2020年将增加到280亿件,2025年进一步增至500亿件。

与人联网一样,中国物联网的整体发展水平在世界处于前列。

2010年至2015年内地物联网市场规模年均增长30%以上,至2015年已达7582亿元人民币(约1100亿美元),占全球市场规模的三分一左右。其中,无线射频识别与传感器市场规模分别为100亿与900亿元人民币。同时,M2M(Machine to Machine,机器到机器)终端数量接近1000万,形成全球最大的M2M市场之一。

互联网、物联网的发展正在开启人类历史上的第4次产业革命,将延续并改造世界经济数十年甚至上百年。

中国物联网的10年发展目标是初步建成物联网技术与应用的创新国家,主要包括以下3个方面:

攻克一批核心关键技术,在国际标准制定中掌握重要话语权;

培育一批领军企业,并建立从芯片、软件、终端机、网络、并应用到测试仪器仪表的完整产业链;

显着提升应用水平,建成一批示范应用重大工程。

就市场潜力而言,中国是全世界人口最多的国家,同时鉴于其世界工厂的地位也应该是全球物品最多的国家。就像人口最多造就了最大的人联网市场一样,物品最多意味着中国对于物联网的需求最大,从而造就全球最大的物联网市场。

因此就像与在人联网领域一样,中国将与美国及其他发达国家一起共同引领世界物联网的发展。

鉴于物联网将从根本上改观世界经济的前景,可以预期,这将促使中国经济实现弯道超车,加快追赶,从而更早地步入发达经济体系的行列。

本文来源:万物互联时代,互联网的巅峰要来了

点击这里,获取更多IOT物联网设计信息

围观 2
183

CES 2018将更加强调人工智能、连接能力以及软件平台的无所不在。然而,业界能成功打造一款实现融合硬件/AI体验的共同平台吗?

预计这场平台之争将在拉斯韦加斯 CES 2018 开展。

一年一度的国际消费性电子展(CES)即将揭开序幕,今年有哪些值得观察的热门技术呢?

物联网、自动驾驶车以及增强现实/虚拟现实(AR/VR),当然还有健康与健身装置等,这一点都不令人意外。事实上,这看起来就像是去年所列的清单。

不过,与去年不同的是,今年的CES更强调人工智能(AI)、连接能力以及软件平台的无所不在。

此外,CES 2018诉求的更广泛主题是:这些技术一旦相互连结后,如何改变消费者对现实的感知。

趋势、1

现实世界与增强现实的界线模糊

Accenture北美高科技产业执行总监Gregory Roberts提出了“实体与数字体验的融合”(blended physical and digital experience)。他说,连网产品的整合让消费者生活的不同世界——现实世界与AR世界——之间的界线逐渐变得模糊。

物联网(IoT)装置所收集的数据和AI引擎处理的信息,能够更轻松地在同一平台上的不同装置之间共享。

从智能手机、数字语音助理、VR/AR头戴式装置、4K/8K UHDTV到健身腕带等各种“热门”的品牌消费装置之间较劲,熟优熟胜的美好时光已经一去不复返了。

取而代之的是,CES 2018将挑战我们辨识、区别和判断的能力:如何有效地掌握建立在软件平台(如Amazon Alexa)上的连网AI装置所带来的预期或非预期的后果。

Roberts认为,AI技术的广泛采用和更深入的整合,与互联网的崛起过程不谋而合。“对于很多人来说,首先,互联网是查找一些有趣事物的地方。接着,互联网变得更普遍,因而深深地融入于每个人的生活中。”他强调,AI即将达到这个转折点。

例如,你今天什么时候醒来?昨天晚上睡了多久?今天要去哪里?心跳是否规律以及今天走了多少步?各种信息都可以上传、分享并加以分析。

经授权共享信息的连网装置还可能传送一些可行的建议至使用者的智能手机,例如建议你今天所需的运动量等。

能够管理身体健康固然不错,但像这样的情况真的令人不安。

Wearable Life 2.0:可穿戴世界的连网生活体验

好吧,也许这只是我个人的情况。毕竟我有很多朋友都喜欢健身应用程序(App),因为里面住着一位虚拟世界的教练,他会透过各种讯息为他们加油打气,要求他们加强锻炼身体。

另一方面,透过连网的IoT装置究竟发送多少私人信息到云端?这些数据是否或如何与其他数据库共享?这些都是应该关注的问题,而且也应该会让大家感到紧张吧!

趋势、2

区块链救援物联网

安全和隐私就是物联网的致命伤。长久以来,在消费者的期望以及物联网业界想象的赚钱方式之间,似乎总有一道鸿沟。

那么,CES 2018将会提供填补这道深刻分歧的灵丹妙药吗?

Roberts认为,区块链(blockchain)就是时下最热门的新技术。他看好区块链将为物联网、智能手机和交通运输系统带来「无法攻破」的好办法。

区块链的核心建立在分布式数据库的基础上。Roberts解释,透过使用分布式数字分类总账(ledger)技术,原则上,区块链能以透明、安全、可审计且耐中断的方式实现数据共享。

特别是针对物联网领域,区块链应该会更有成效。它移除了密集的数据库并安装分布式的数据库网络。Roberts指出:区块链让我们能与特定的人仅分享特定部份的数据。

当然,他承认区块链并非万能。首先,分布式数据库必须建立标准。其次,生态系统中的参与业者必须合作,共同在区块链中创造真正的价值。但Roberts希望,数据库的标准融合最终将使许多企业导入区块链。在必须共享敏感数据的高度行动化社会中,提高安全性至关重要。在这方面,区块链将有所帮助。

趋势、3

深度/非接触式感测技术起飞

关于消费电子产品演进的报道总离不开用户接口(UI)。

多年来,每年CES的头条新闻经常都来自于动作——如任天堂(Nintendo)的Wii、触控——苹果(Apple)智能手机iPhone,以及语音——亚马逊(Amazon)的Alexa等新兴用户接口。

Apple iPhone X智能手机在今11月才上市,已经为新的用户接口创造了流行语——非接触式(touchless)感测。非接触式感测技术正快速成为消费装置的标准配备。

特别是传统的2D成像增加了深度(depth)而成为3D。在最近一次与Ams执行长Alexander Everke的访谈中,他将3D感知称为“将在未来十年驱动市场的业界大势之一”。当然,Ams是为Apple iPhone X提供TrueDepth模块的重要零件供货商。

Apple iPhone X智能手机配备TrueDepth模块

Everke认为,深度感测技术趋势将变得更为普及。他强调,在智能手机、工业4.0、汽车以及新兴的医疗应用等领域,成像技术正快速地从2D过渡至3D。

实现这种深度感测的关键在于飞行时间(Time of Flight;ToF)传感器。ToF传感器可以采用红外线、光学或超音波等各种不同的技术实现。Chirp Microsystems执行长Michelle Kiang在今年初谈到该公司开发的一种单芯片超音波ToF传感器时曾经说,ToF传感器能让用户与其智能装置互动,而不必实际接触到屏幕,或甚至能与没有屏幕的装置互动。

在行动装置中整合诸如陀螺仪和加速度计等传统动作传感器,可用于追踪与测量装置的动作。相对地,Kiang说,3D感测技术能让装置“意识到所处的环境,知道在室内的装置周遭发生了什么事。”房间中的数字语音助理(DVA)就是一个最佳写照。内建3D感测技术的DVA能感应到你正身处室内,因而自行启动并随时倾听你所说的话或指令。

趋势、4

AI平台之战

随着实体世界和数字世界的融合,试图整合二者的关键就是软件/ AI平台。融合体验是否有效将取决于平台。

Roberts说:我们已经看到像Apple和微软(Microsoft)等软件公司进军硬件业务了,他们想要打造能与其软件平台密切结合的装置。同样地,硬件公司——包括智能手机、穿戴式健身监测装置、DVA和电视等装置制造商,也积极地在其装置中嵌入更多的软件和AI功能,以便打造自己的整合世界。

因此,出现了像亚马逊和Google这样的AI平台公司。Roberts说:在CES 2018,预计将会看到更多的软件平台公司经由服务器、数字助理、平板计算机、智能手机、无人机与自动驾驶车等一连串的装置进入多元的硬件市场。

Amazon AI

这些厂商能够成功创造一个让任何人开发融合体验的共同平台吗?每人都同意这将是最终的神圣目标,然而,问题就在于对平台的控制。电子产业目前仍处于硬件/AI冲突的最初阶段,而这场战争将从今年1月的拉斯韦加斯CES 2018展开。

本文来源:文章题目

点击这里,获取更多电机控制设计信息

围观 8
170

随着物联网一路高歌猛进,水涨船高,各行各业都集聚力量蓄势待发,尤其是国家提出“中国制造2025”战略,借助工业4.0发展的契机,物联网平台作为工业资源汇聚共享的载体,产业链上下游各要素链接的枢纽,是物联网时代的核心,因此引来一大波企业纷纷布局物联网平台。

初步梳理,仅国内大大小小的物联网平台就有七百多个。

小到仅管理一类设备——比如共享单车,大到管理成百上千类(据介绍)设备比如知名大企业GE的Predix、西门子的MindSphere、思科的Jasper、徐工的Xrea、三一重工的根云,以及AWS IoT、阿里云IoT,知名新生代机智云、云智易等。

尤其是近两年大企业的加入,让物联网平台这个领域焕发出了“勃(满)勃(满)生(杀)机(气)”。

然而,这些大企业的平台往往让中小企业望而却步,因为总感觉不会那么实惠。

当然,直到有一天他们打着互联网思维的旗号,对外宣布“免费”,甚至还有“补贴”。

但是,物联网平台免费这件事儿,代价还是挺大的,所以蠢蠢欲动者,还是三思而后行。

免费或不可取,亲民却无需弃。

本文想要探讨的话题,来自于不久前与树根互联CEO贺东东交流中,他所提到的“根云平台曾以1.6万元”这个亲民的价格,为一家小企业提供全方位服务的案例。从贺东东的话语中了解到,树根互联希望这不是个例。

树根互联工业互联网提供的服务类型

那么,物联网平台应该走高冷路线,就是“签大单”,还是亲民路线,不管“芝麻西瓜”,捡到就签。

今天,暂且不讲这两种方式的优劣。就讲两段“历史”。

第一段是云计算发展史。

第一波云计算发展高潮(泡沫)在2012年,同时也是泡沫破灭的一年。

这一年,一些老的云计算企业,如2010年曾被外媒评为全球十大云计算企业之一的盛大云走下神坛;一大波明星创业公司比如初志科技、引跑科技、友友天宇、擎云等,今天几乎已不见踪影;甚至连田溯宁重力打造的云基地,今日声势已远不如往昔。

他们的失败与整个产业过热,概念混淆,企业定位不清等有极大关系,犹如2013年前的物联网。

与此同时,第二波云计算企业破茧而出,他们便是今天活跃在云计算舞台上的阿里云,创业公司UCloud、七牛云、青云,以及九州云、安畅等。这一波企业可以说是赶上了云计算的“反弹期”。

这个阶段也并非一帆风顺。

阿里云早期是如何吸引用户,大部分从业者应该了然。至于这些创业企业,基本一开始都是单点切入,比如UCloud选择游戏行业、七牛云在视频图像存储领域独辟蹊径,才取得了今天的成就。

然而,他们并没有瓜分掉全部的云计算市场。还有一大批提供私有云,或者混合云解决方案的企业共存。比如九州云、上海和辰信息、有孚科技等,上海联动原素接触过的就有十几家吧。这里面有个很大的原因,就是稍微上点规模的企业,都对公有云存有戒心,而这部分企业却是真正的“金主”。所以近两年,那些公有云企业,也开始进军“混合云”。

第二段历史,是智能硬件开发平台发展史。

这个历史“萌芽”于2008、2009年,但是真正有企业以开发平台的姿态活跃于市场上,始于2013年,而第一个吃螃蟹的企业就是机智云。

在2013到2015这3年间,类似的平台如云智易、Ablecloud、氦氪云、深智云、Ruff等十数个平台都涌现了出来。他们的初衷都非常值得尊敬,比如希望所有的开发者在他们的平台上,都可以像搭积木一样的“创造”出智能硬件。

然而,中小企业和创客们购买力有限,同时,大型消费电子企业开始觉醒,所以大企业开始以他们客户的身份出现。好景不长,大企业自己也成了平台。而他们的平台却并不一定是自己构建,背后是一些默默无声的技术团队。同时,这些大企业的平台也“吸引”不了与他们同等级别的大企业。大家都各自为营,用户还是中小企业。

一个小点,不足以决定物联网平台们何去何从。不过或是积沙成塔,积跬步以至千里,或是千里之堤毁于蝼蚁,看自己如何取舍了。

本文转自:“高冷”VS“亲民”,哪类物联网平台更有出路

点击这里,获取更多IOT物联网设计信息

围观 14
187

页面

订阅 RSS - 物联网