Computex 2019：Arm物联网聚焦智慧、速度与创新，四大方案亮相

2019年全球ICT产业关键字，聚焦「智慧、速度与创新」。创新技术如人工智慧、延展实境（XR）、区块链、数位分身（DigitalTwin）持续出笼，尤其人工智慧加速晶片及量子电脑的发展，伴随5G商转，势必带动产业跳跃式前进。既然聚焦「虚实整合、运算科技、人机互动」三大主轴，2019年COMPUTEX，全球IP矽智财授权领导厂Arm受邀出席《COMPUTEX论坛》、《InnoVEX论坛》主题演讲。Arm在COMPUTEX揭示全面运算(TotalCompute)主张，为5G时代提供更符合更多使用情境(usecase)的整体运算方案，并展现强大生态系能量。

Arm在COMPUTEX2019有哪些亮点展示？瘾科技带你浏览四大解决方案 亮点一：物联网平台

回应Arm的目标在2035年打造达一兆台连网装置，为了让连网装置深度沟通，Arm针对IoT平台的生态系，近年接续推出「DesignStart」、「Pelion」及「Neoverse」等相关计画。今年COMPUTEX，Arm展示Pelion这项混合环境的端到端联网连接、装置和资料管理平台方案。Pelion特色在于建构3A情境，「任何装置、任何资料、任何云端」（Anvice,Anydata,Anycloud），管理任何种类的连网装置与连接，应付任何内外部不同类型的资料，连接任何公有、私有及混合云端。

换言之，Pelion平台让企业在安全环境下，管理各项物联网装置，无限制连结任何规模的资料。COMPUTEX也展示，Arm收购TreasureData后，借助巨量资料技术能力，Pelion平台对资料流程进行融合，让企业用户以高效、更安全的技术部署、连接和更新连网装置，顺利走入物联网的资料世界。

亮点二：AI机器学习

联网装置与数据资料爆发成长，人工智慧的机器学习应用，逐渐从云端转移至终端。为了把机器学习技术放在边缘装置发挥所长，Arm针对机器学习的晶片应用进而打造全新处理器。延续Arm在CPU具备的可编程优势，以及GPU数据处理压缩能力和高吞吐量的设计特点，将其整合至机器学习晶片设计之中。针对机器学习热潮，Arm推出「ProjectTrillium」机器学习运算平台支持各种AI应用程序，在功能性与可扩展性方面，能实现更快机器学习效率。根据统计，目前ProjectTrillium平台的学习数据吞吐量，比起过去CPU、GPU协同作业的机器学习效率，已经达2~4倍以上，效能也优于传统DSP的可编程逻辑。

换言之，ProjectTrillium是一个异质的ML运算平台，平台架构包括ArmML处理器、开放原始码ArmNN软体框架，目前搭载于超过25亿台Android装置。Arm针对ML处理器进行强化，包括超过两倍能源效率，达到每瓦5兆次运算(TOPs/W)、记忆体压缩技术提升达三倍，以及提升至高达八核心的次世代峰值效能，与每秒最高32兆次运算(TOP/s)。

随着机器学习需求愈来愈高，开发人员更渴望利用系统上专属神经处理器(NPU)的优势。Arm机器学习ML处理器提供同级最优化的能耗效率，并有强大的软体生态系统支援，让整个生态系统的AI效能极大化。

▲Arm示范如何在装置上快速的执行机器学习功能，挑战人的记忆，和装置相比，看谁能先辨出不同的图像。

亮点三：AR/VR装置

前几年开始流行的AR、VR装置，过去最大挑战来自虚拟视觉的稳定度。对此，Arm因应5G科技演进推出多款全新高阶IP套件，其中Mali-D77DPU显示器即是聚焦扩增实境、虚拟实境所需的内容所打造，让虚拟实境更加真实。Mali-D77是Mali-D71显示处理器更新版，最高可对应3K解析度与120fps更新率，虚拟视觉影像得以更稳定呈现。全新的硬体功能，加速头戴式显示器的虚拟实境运算，实现更小、更轻、更舒适的VR装置部署。

▲在COMPUTEX展示OculusQuest的VR头盔，提供高效能、无线，摆脱传统VR装置需要连接线的牵绊，创造VR装置新体验。

当然，使用者对AR、VR装置的期待除了影像稳定，在沉浸式体验方面，还包含更轻量、不受线材影响以及更顺畅的效能。Mali-D77其他功能表现在镜头失真校正（LensDistortionCorrection）、色差校正（ChromaticAberrationCorrection）、非同步时间扭曲（AsynchronousTimewarp），对应更清晰、更真实影像，还能降低配戴者头晕情况。除此之外，Mali-D77显示处理器IP，3K120虚拟实境效能，硬体节省VR作业负载4成以上系统频宽，以及12%功耗表现。Arm表示，为了让VR更为普及，在全球达到数十亿台装置的长期目标，Mali-D77解决现阶段显示技术的挑战，为VR产业迎向下一个新世代。

亮点四：车用

Arm在今年COMPUTEX展示的第四个亮点，聚焦在汽车应用。Arm在车用方面扮演重要角色，因其牵涉稳定与安全，尤其ADAS与自动驾驶需要顾虑的层级更是重要。对此，Arm针对车载安全推出ArmSafetyReady计画，同时也包括针对自驾车的7nm制程最佳化处理器架构Cortex-A76AE，借由整合Split-Lock提供车载所需的安全性。

换言之，ArmSafetyready车用安全计画涵盖Arm既有、新型与未来的全方位车载计画，从系统性流程到研发，且通过ISO26262与IEC61508标准，一站式提供软体、元件、工具、认证及标准等资源，确保加入此计画的合作伙伴其SoC与系统，皆达到最高安全层级。

今年COMPUTEX也展示基于Arm的DMS（DriverMonitoringSystem）驾驶监控系统产品。DMS是采用ArmCortex-A7所支援的深度学习NN模型，由TEEAILab所开发。这套DMS系统展示在CortexA7上运行AI/ML以实现驱动程序状态监视功能。例如针对驾驶员闭眼、打哈欠侧视、俯视、打电话和吸烟等行为进行迅速检测，并发出音频以提醒驾驶。Arm在智慧驾驶领域，也展开AutomotiveEnhancedforFunctionalSafety计画，将推出首款多情绪执行处理器，以强化新世代安全驾驶体验。

▲COMPUTEX展会上也展示Arm在智慧驾驶领域的成果(图右)，情绪执行处理器问世将有助驾驶安全。

聚焦未来世界，打造创新体验

Arm在COMPUTEX2019展会中，展现新世代运算领域的创新技术与相关应用。除了上述相关亮点，也聚焦面向未来2030年的使用情境。Arm拥有全面软体开发框架，包含ArmIP、ArmNN、ArmComputeLibrary及ArmDevelopmentStudios，透过生态系统合作帮助开发人员更快采用、更快上市，透过机器学习软体优化，有效扩展硬体效能。

想像未来的世界，5G传输、机器学习、终端运算可能已经成为我们生活的日常，而产业之间将呈现万物联网的庞大生态系。对此，Arm将持续展现其领先技术优势，携手物联网超级战队掌握下一波科技浪潮。

新一代信息技术是关键

智慧园区广义上是指园区信息化、智能化，通过物联网、云计算、大数据等新一代信息技术，实现园区基础设施优化、运营管理精细化、功能服务信息化和产业发展智慧化。由此可见，智慧园区建设关键技术主要包括物联网、云计算、大数据等。

其中，物联网被誉为是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，具有广阔市场前景。2017年以来，我国物联网市场进入实质性发展阶段，全年市场规模突破1万亿元，年复合增长率超过25%。

对于智慧园区建设而言，物联网技术起着重要作用。例如，传统的园区内楼宇智能化系统是自成一体的独立封闭的系统，而物联网是开放的，具有连通性，可以把各个子系统集成在一个统一的数据平台上，实现各系统之间实时数据的交流和共享，弥补了传统智能建筑数据采集孤立的缺陷，解决了系统难以联动的问题。

物联网应用平台从数据接入、数据处理、数据应用三个层面，为智慧园区提供统一的应用与管理平台。因此，将物联网技术引入园区建设必是未来智慧园区的发展趋势之一。

相比物联网，云计算的重要性更加凸显，被视为科技业的下一次革命，它将带来工作方式和商业模式的根本性改变。基于此，我国云计算发展迅猛，根据中国信通院数据，2017年，中国云计算市场规模为692亿元，同比增速高达343%。

云计算在智慧园区内的应用，一方面可以对物联网、GIS提供强有力的支撑，可以使其更加庞大，信息更加全面;另一方面，可以与BIM模型等结合，对园区建设过程中的决策进行模拟并给出相关建议。

大数据技术所创造的价值主要体现在与其他领域的融合发展上，通过对大数据的运用，为这些领域发展赋能。近年来在政策和技术的强力推动下，我国大数据得到了快速发展。2017年，我国大数据市场产值规模达4700亿元，同比大增306%。

对于智慧园区来说，运用大数据技术，实现对园区智能设备数据化，通过内外经营和管理数据的采集，以智慧园区平台为依托，对采集的数据进行处理及沉淀，并逐步深化数据的分析、应用和管理，对平台沉淀的数据进行数据分析模型搭建，逐步在运营管理和业务分析中让数据发挥其分析价值和作用，为园区节能环保提供决策指标，指导业务和管理的方向。

除了物联网、云计算、大数据等，智慧园区建设涉及的技术还包括GIS技术、BIM技术、人工智技术等。如BIM技术是智慧园区及智慧建设的基石，只有通过BIM技术，园区的建设与管理才能以可视化的方式进行。

综上所述，GIS技术、物联网技术、云计算技术、大数据技术、BIM技术等新一代信息技术均可在智慧园区的建设中发挥作用。

将进一步用于园区建设

建设智慧型园区是未来各类经济园区发展的方向，实现园区的智慧建设及管理需要建设一个智能化的园区服务平台，此平台需要协调应用多种理论和技术，更全面、更有效、更快捷、更智慧的将园区建设及管理的各个层面有机结合起来，实现园区智慧化发展。

现阶段，国内对上述物联网、云计算、大数据等技术均已具备一定的研发基础和产业化能力，其中部分已经在交通、医疗、公共配套等领域得到广泛应用，可以进一步用于园区建设和管理上。

另外，各地加强了园区智慧化的建设投资力度，2018年全国园区信息化市场规模已增2688亿元左右，这意味着相关技术在智慧园区建设的市场空间将扩大，有利于吸引更多企业参与进来。

以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国智慧园区建设规划布局与招商引资策略分析报告》。

可以这样讲，物联网是一个全新的技术领域，而不是一个全新的技术。随着物联网国家战略级地位的日渐明朗，业界对它的讨论更是一步步升温。在中国，由于非对称性管制对通信产业有着巨大影响，业内各方就更加关注国家政策变化。易观国际分析师指出，在国家政策引导下，未来两年将是物联网发展的爆发期，对于物联网的政策性投资也会在未来两年内得以集中投放。 尽管如此，业内对物联网的质疑声还是接连不断。它究竟只是一个空洞的概念还是一个真实的产业，市场出现了很大分歧。有观点指出，物联网市场的发展必须以行业用户需求为根本推动力。仅靠政府的支持并不足以支撑市场的健康发展，更不能持续推动整个产业。就现阶段而言，物联网的市场需求还不明朗，其涉及的各个环节都处于各自为政的状态，并且物联网还没有一个统一的技术标准和相对成熟的商业模式，因此物联网难以在短期内有效推动产业快速发展。 这样的分析的确很有道理，但笔者觉得，虽然近期物联网还只是一个概念，看似虚无飘渺，但从长远来看，它一定是一个充满生机的产业。根据物联网的定义推断，它的用途应相当广泛，涉及交通、环保、物流、通信、政府、金融、电力、消防、工业监测等诸多领域。它的发展有赖于各个环节的协同工作，没有统一的规划和部署，物联网很难健康持续发展。在相对开放的市场环境中，投资者往往更关注短期收益，而物联网的发展是一个长期项目，因此国家的管制和引导就尤为重要。在全球各国争相进军物联网之时，中国政府的高调跟进实为明智之举。中国的市场环境比其它任何国家都要复杂，所以中国政府从来都没有放弃宏观调控，包括前面提到的非对称管理、包括电信重组……这些都是着眼于长期的发展战略。 抛开政策管制，技术的成熟也是不容忽视的关键因素。笔者认为，物联网的前途还依赖于七大技术基础。 1、实时无线传输物联网是一个物物相连的网络，它超越了空间的限制。有线传输显然不适合物联网的发展，任何有效信息的交互最终都要由无线技术来传输。而物联网大多数应用，对实时性要求较高。所以，没有实时无线传输技术的物联网是缺乏智慧的物联网。 2、高精度传感 从物联网的系统构成来看，主要包括信息采集层、终端处理层及传输网络三大部分。信息采集是物联网结构体系中至关重要的一环，甚至有人把物联网直接叫作传感网。而传感技术是物联网信息采集的最主要手段，它直接制约着物联网的发展。没有高精度传感的物联网就是失去灵魂的物联网。 3、标准化M2M在M2M行业应用中，工业级的技术标准要求非常高，到现在为止还没有一个统一的标准。然而物联网要求任何物品之前都能进行有效信息的交换，所以标准化的M2M就成为物联网体系的一个关键环节。标准化的M2M旨在为不同体系间物品信息交互提供一个统一的平台。 4、IPv6 随着电信网与互联网融合的不断加深，All IP已不是什么秘密。我们知道，网络中的任何一个独立设备要想与其它设备交互信息，都要有一个唯一合法的IP地址进行标识。随着网络接入设备的增加，IPv4地址危机愈演愈烈。物联网的到来，使IP地址需求呈爆炸式增长，IPv4地址将极度匮乏，IPv6地址规划迫在眉睫。 5、纳米级高智能嵌入物联网是一个极其复杂的网络，交互的信息量也将成指数性增长。这一点也不难理解，你的手机既要与你的电脑通信，还要与你的电视机甚至是你的手表进行通信。在此过程中，高智能识别技术尤为重要。另外，随着人们要求的不断提高，物联网中设备嵌入的芯片一定会越来越小，甚至达到纳米级或者更小。 6、高可靠RFID物联网源于RFID又超越RFID。新物联网对RFID的可靠性要求将更高。除了高精度传感技术之外，RFID也是物联网信息采集的一个重要手段。物联网应用的很多领域对可靠性要求都非常高。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无需人工干预，可工作于各种恶劣环境。 7、卫星通信 卫星通信以其覆盖广、通信容量大、通信距离远、不受地理环境限制、质量优、经济效益高等优点成为未来全球信息高速公路的重要组成部分，作为其它网络的补充，它也必将与物联网紧密结合起来。从目前来看，它们的结合还存在诸多困难，不仅仅表现在技术层面，国家、国际政策也是很重要因素。

物联网现已经被划分成了四个基本层次：感知层、网络层、平台层及应用层（顺序自底层向上）。其中感知层是负责信息收集和信号处理的硬件设备（终端机），如温湿度传感器。网络层顾名思义就是负责接入和传输的网络。平台层负责解决数据如何存储、检索、使用、业务规划、安全、维护、费用的。应用层负责数据的呈现及客户交互。每个层次对应着各种IT技术，例如感知层就是硬件及 *** 作系统的相关开发技术，其实现在也可以称之为嵌入式开发。

讲到物联网应用，不禁想到现在的智慧家庭、智慧城市、智慧医疗、工业40、车联网等等。物联网覆盖我们生活的方方面面，现在只是应用了一小部分地方，相信未来10-20年内，我们的生活就会因为物联网而发生质的改变。

以下应用案例是基于图扑软件(hightopo)的可视化方案所展示的大型风力发电案例：

依托于大数据技术以及对大型风力发电机整体数据挖掘分析，形成了风机远程集中监控系统。在可视化界面中能够看到，风机对环境的监控、现场风速、风向的实时数据，以及设备运行的具体情况。并且提供详细统计参数，例如年发电量、总功率、负荷率等数据，能灵活的满足用户的个人定制化需求，从而实现管理者对风电场的智能管控。

主面板可查看线框模式下的风机。可自由点选查看各个部件系统的运行状态，进行全生命周期的智慧运维。及时监测风电机组的健康状况，智能诊断风机故障并提出预警。并定期进行健康体检服务，将有效的降低风机故障发生和维修成本。成为最勤劳且具有针对性的“维修工人”

对设备整体数据可视化处理，构建风场、风机的数字生态系统。围绕管理者所需，提供总发电量、有功功率、无功功率等关键运行参数。使管理者全方位掌握发电机的运行状态，根据实时情况及时调整发电动作，最大程度上提升机组发电量、降低故障率，实现投资回报收益最大化。

对电厂来讲，针对生产过程中各种参数的监控，毫无疑问是确保安全高效运行的必要手段。这里将整个风力发电机的发电工艺直观的展现出来，对接监测过程中的各种数据，并转换为可运行的程序。通过对工艺流程的全面监控来确保电厂安全生产。

更多资料

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。

AI引领商业智能化时代

有人说：世界经济过去二十年主要靠IT，但未来五十年靠的是AI(人工智能);也有人说：AI将会给人类带来的威胁，将从实业衰败开始，并以人机战争结束。尽管，我们一边 *** 心着美国越来越多的大商场都用自动结款机后零售业的1600万员工是不是快失业了;但仍一边期待新的变革到底如何颠覆。

AI技术引爆工业40时代商业迈进智能化决策时代

眼下，各大科技巨头纷纷布局人工智能。就在国务院规划出台的同一天，2017联想全球创新科技大会上“让世界充满AI”的主题也刷爆了朋友圈。联想集团高级副总裁贺志强表示，智能互联网在未来十年是最好的投资机会，同时列举未来人工智能的发展及投资将重点布局六大方向：普适计算、AR/VR、AI核心驱动力改造所有传统行业、数据中心重塑、公有云服务及IT转型。

有媒体评论称，AI正在引发的第四次工业革命，让联想的企业转型之路充满了动力，也让刘强东和李斌等人借这“AI”风口，怒刷了一回存在感。

实际上，从18世纪至今，在这200多年的时间里，世界通过三次工业革命完成了机械化、电气化、信息化的变革，而每一次的工业革命都给我们的经济、社会、人文等各个方面带来翻天覆地的变化。如果说，前三次工业革命重点解决的是生产效率和产能问题，更多的是释放人类肌肉的力量的话，那么第四次工业革命的主要使命，就是解放人类脑力劳动，帮助人类进入智能化决策时代。

早在2016商业评论大会上，阿里巴巴集团首席战略官曾鸣曾表示，在未来智能无所不在。现今社会云计算、大数据、人工智能等领域的变化带来了社会各个方面的进步，比如基因工程、新材料、人工智能物联网等方面。而在这样巨大的变革背景下，最重要的变化则是一切商业的未来都必须智能化。

商业智能化是未来最重要的发展趋势。智能物联时代和智能商业化时代的到来，既意味着传统行业面临被倒逼升级的挑战，但更多带来的是创新发展的机遇。如何通过智能化和数据化提升企业的运营水平，并通过智能应用以及大数据挖掘洞察不断满足消费者的需求，成为各行业领头羊的共同探索方向。

智能物联风口爆发在即资本争相布局商业智能化

何为智能化？其核心是未来商业的决策会越来越多地依赖于机器学习、人工智能，机器在很多商业决策上将扮演非常重要的角色，它能取得的效果超过今天人工运作带来的效果。

简单来说，商业智能化即是要做数据化、算法化和产品化这三件事情。当今人工智能的技术核心既是数据化，归根结底是通过机器对大数据不断计算反馈的优化结果。有了数据化基础，随之而来的则是基于数据挖掘价值，即为通过写代码回归程序的路径实现算法化，进而实现价值转化。所以算法化绝对是在互联网时代能够创造巨大价值的新概念。在此基础上，通过数据提取、计算、修正调整、反馈等一系列过程，加上对垂直领域的理解，利用技术形成解决方案的产品化环节则是至关重要的一环。

智能化所带来的价值将或将达到空前的高度，它是基于大数据技术创新上搭建的全新智能运营模式。从商业智能化的趋势来看，未来数据处理也将作为公共基础设施服务存在于新智能时代。而中国这一全球最大市场，仍被视为实现商业智能化的最佳市场。上海市中国特色社会主义理论体系研究中心研究员、华东政法大学教授高奇琦等多位专家表示，中国地大物博人口众多，在人工智能替代领域具有诸多优势。

事实上，我国已经在人工智能领域全面发力，7月20日国务院发布《新一代人工智能发展规划》称，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模预计超过1万亿元。同时支持国内人工智能企业开展海外并购、股权投资、创业投资和建立海外研发中心等发展模式。

随着计算机成本的下降以及搜集和处理数据能力的快速提升，大数据应用基础已日渐成熟。可以预测，下一阶段将成为人工智能和物联网应用的爆发阶段，市场潜力得以释放。与此同时，国内针对人工智能领域的初创企业投资也正经历着爆发式的增长，使得2017年有望成为全球人工智能商业化运用的元年。

资本的动向正是判断人工智能前景最灵敏的风向标。根据KPMG的研究数据表明，2016年风险投资已经从大数据转向到AI人工智能;乌镇智库数据显示，去年中国AI企业总投资达到26亿美元，美国同期最高预计投资179亿美元;据网易报道，2016年202个中国AI初创公司募集了近10亿美元。

据统计显示，就在刚刚过去的一个月内，包括中国创业公司商汤科技、机器人公司Geek、云脑科技等国内多家与人工智能相关的企业均获得了最新的融资进展。其中，卡位智能物联网的生态平台特斯联科技，更创下国内移动物联网行业的最大融资额，被视为商业智能化时代的下一代“独角兽”。据悉，特斯联(北京)科技有限公司，已于2016年底完成共计5亿人民币A1A2轮融资;据公布资料显示，本轮融资由中国光大旗下基金与IDG资本、中信系产业资本以及其它战略投资人共同完成。

开辟物联网创新商业模式特斯联欲撬动“后地产时代”千亿级市场

Google移动平台副总裁安迪·鲁宾曾说过，下一个计算大浪潮将出现在人工智能领域，机器人和自动化技术将进入人们的生活。

想象一下，在未来社会的各行各业中，流水线工人、企业客服、司机等单纯机械重复和缺乏创造力的职业将首先被人工智能代替，随后是具有较高附加价值、相对机械重复、可替代度高的网络编辑、语言翻译及医疗行业等职业。人工智能将充分发挥其社会价值，智能化技术让交通变成了智能交通，医疗变成了智能医疗，同时也推动智能农业、智能城市等等出现。

未来城市将会是万物互联的智慧体，通过智能化、数据化手段升级工业、农业、房地产产业，盘活海量的存量市场。在城市中，产业智能化将成为“后地产时代”最大的挑战，同时，这也是未来物联网创新商业模式的机会所在。

正如城市演化过程中，建筑扮演了城市的重要组成部分一样，建筑也承载了城市基本的服务功能。然而在物联网、人工智能等技术日新月异的今天，建筑和城市的设备设施、运营管理等却停留在昨天，从经济成长、世界潮流及人类需求的角度而言，城市智能化发展已是刻不容缓的议题。

如今，站在能够预见到未来的科技大门之前，我们能够看到，在智能商业化的时代中，无人驾驶会取代司机，语音识别软件会取代翻译、人工智能会取代医生进行精密手术 *** 作，一系列现存的职业及行业将会随着科技时代的进步慢慢消失，但有的行业却将迎来千载难逢的机会;如同特斯联科技般的智能物联网领军企业，运用数据处理、自动化管理，将钢筋水泥的传统建筑升级为智慧生命体，完成建筑乃至是城市的智能化升级，必将带来焕然一新的未来城市新生活。

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