通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。
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。
在互联网时代，Wi-Fi如同我们生活中的氧气一般无处不在。它是当今使用最广泛的无线网络传输协议，承载了全球一半以上的流量。Wi-Fi是一个包罗万象的术语，用于描述不断发展的80211协议家族。
而Wi-Fi联盟是推动Wi-Fi发展的组织，他们通过数字命名法简化了Wi-Fi名称，例如Wi-Fi 6对应80211ax、Wi-Fi 5则是80211ac、Wi-Fi 4为80211n。
5G的到来，开启了万物互联的时代，像自动驾驶、智慧城市、远程医疗、智能可穿戴等，都是物联网的应用场景。 为了能够更好地满足这类市场的需求，Wi-Fi联盟推出了覆盖距离更广、功耗更低的Wi-Fi HaLow认证方案。
Wi-Fi HaLow是基于IEEE 80211ah技术的认证标准，同时也是针对IoT市场量身打造的低功耗Wi-Fi技术。
众所周知，适用于物联网的低功耗传输标准，还包括ZigBee、Z-Wave、蓝牙以及Thread。ZigBee和Z-Wave的缺点在于频宽较低，并且两者在设定时的d性较弱。以ZigBee为例，它无法进行跳频，在网络布建时容易受到干扰。因此，ZigBee不太适合射频环境不稳定的物联网或M2M应用（基于特定行业的终端）。 而Wi-Fi HaLow单个节点最多连接设备超过8000个，同时还具备一定的抗干扰能力和墙壁穿透性。
至于蓝牙，它的缺点在于通讯距离，一般不会超过10米。 而Wi-Fi HaLow的最大传输距离达到了1000米。
作为远距离无线传输技术的一种，Wi-Fi HaLow低功耗、长距离的特性，除了适用于工业物联网、无人机、安防监控等领域外，还可以用于智能可穿戴设备。
目前，主流的智能可穿戴设备大致可分为三大类：TWS、智能手表和智能眼镜。 首先是TWS， 消费者在选购TWS耳机前，通常会比较在意耳机的音质、降噪以及续航能力。
为了更好的便携性，TWS耳机的体积基本上做得都比较小，大概只有一根大拇指那么大。在有限的体积下，TWS耳机内部需要塞入很多元器件，包括音频单元、降噪芯片、电池等。
现在，市面上绝大多数TWS耳机，单次使用时间基本都能达到5~8个小时。想要进一步提升TWS耳机的续航能力，厂商的做法有两种：一种是增大电池容量；另一种则是引入快充技术。
虽然增大电池容量并不难，但是这种简单粗暴的方法存在很多问题，比如随着电池容量的增加，电池的体积也会增大，这样一来，耳机腔体部分也会变大、变重，不仅牺牲了部分便携属性，还会影响耳机的佩戴舒适度。而且，在TWS上加入更多的功能，也会加快电池消耗的速度。
至于引入快充技术，并不能从根本上解决TWS耳机的续航问题，因为用户需要将耳机放入充电盒，等待5分钟后，才可以继续使用1小时。 而Wi-Fi HaLow低功耗的特性有助于改善TWS耳机的续航能力，尽管不难带来质的提升，但是最起码要比以前更好一些。
其次是智能手表。 以Apple Watch为例，它可以通过e-SIM功能脱离手机独立运作，而且拥有专门的应用商店，用户可以根据自身需求下载对应的App，这些 *** 作均离不开移动蜂窝数据和Wi-Fi。
传统Wi-Fi最大的瓶颈在于功耗问题。Wi-Fi HaLow在功耗表现方面，由于采用了700~900更低的频率，以及更窄的频道占用宽度，使得功耗与蓝牙、ZigBee等短距离无线传输技术处于同一水平线上。
也就是说，无论是下载安装应用还是长时间使用需要联网的App，支持Wi-Fi HaLow标准的智能手表功耗表现会更低，与之对应的就是续航能力的提升。
最后是智能眼镜。 现在，市面上比较常见的智能眼镜有家用或户外使用两种类型，前者主要用来影音 娱乐 ，比如看、玩 游戏 等；后者则更倾向于接打电话和听歌。
而Wi-Fi HaLow除了低功耗的特性外，还支持远距离传输、多设备连接、更好的穿墙能力以及更强的抗干扰性。 对于家用型智能眼镜，如果路由器位于客厅，在房间内使用时，WiFi连接性会变差。再加上如果家里不止你一人，路由器又不支持Wi-Fi 6的情况下，使用智能眼镜可能会因为网络拥堵问题影响用户体验。如果家用型智能眼镜支持Wi-Fi HaLow标准，上述问题或许都能得到解决。
对于像华为Eyewear这类户外使用的智能眼镜而言，其最大的问题在于网络连接的稳定性。 举个例子，在地铁、公交等信号复杂的应用场景下，使用户外型智能眼镜听歌时，可能会受到外界信号的干扰，导致设备经常断连。相比传统Wi-Fi和蓝牙，Wi-Fi HaLow拥有更强的信号抗干扰能力，可以大幅降低外接信号对智能眼镜的干扰性。
其实，相比智能可穿戴设备，Wi-Fi HaLow更多的作用在于布局AIoT市场。比如智能安防，由于Wi-Fi HaLow最大传输距离为1000米，并支持最多1万台设备同时接入同一连接点，大型商场只需要在一个位置搭建Wi-Fi HaLow的接入点，即可覆盖一公里以内所有支持该标准的监控摄像头。对于商家来说，布局安防监控成本会更低。
而且Wi-Fi HaLow有助于提升智能家居的使用体验，现阶段的智能家居，体验上都不是太好，不是经常断连，就是受到家里其他设备的信号干扰，导致实际使用起来延迟偏高。如果智能家居全部支持Wi-Fi HaLow标准，那么这些问题可能都会得到解决。
事实上，Wi-Fi HaLow并不是什么新技术，早在2016年，Wi-Fi联盟就已经公布了这项标准，只是没有厂商愿意去跟进， 直到2020年，国内珠海泰芯半导体才推出了全球首款基于Wi-Fi Halow标准的量产芯片，但应用场景与普通消费者没有太多联系。
说实话，Wi-Fi HaLow在定位上，与Wi-Fi 6多少有些重叠，毕竟室内应用场景，两者区别并不大。相较之下，Wi-Fi HaLow更适合户外场景。很显然，Wi-Fi联盟在这个时间节点再次宣布该标准，是一个很正确的决定。
不过，考虑到之前该标准从公布到芯片量产再到商用的进度，厂商们可能没有那么跟进并推出相关产品。虽然加入Wi-Fi联盟的厂商不在少数，包括上游芯片厂商英特尔、高通等，下游终端品牌厂商包括微软、苹果、华为等，但是Wi-Fi HaLow标准是否会应用于智能可穿戴领域，最终还要看厂商们愿不愿意，毕竟已经有了“前车之鉴”。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internetofthings（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
活点定义：利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素（所有的设备、资源及通信等）都是个性化和私有化。
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
物联网市场增长很快，近三年来数量增长每年翻番，其中以云平台构建市场成为主流形式，在疫情推动市场集中度进一步提升的大环境下，物联网平台市场前 10 平台市占率预计突破 60%。
物联网集中度高主要由于头部平台企业市场资源丰富，增长迅速；平台能力强大，易吸引大客户；虽然平台市场整体盈利能力不强，基本上大平台都脱胎于大公司，有着强大的资金续航能力。
目前全球有超过 600 多家物联网平台公司，主要可以区分为通信厂商、互联网厂商、IT 厂商、工业厂商、物联网厂商、新锐企业。
通信厂商主要包括运营商和通信设备供应商。如ctwing物联网市场，联通物联，中移物联，主要特点是汇聚电信能力和互联能力，向合作伙伴提供统一规范的服务。以ctwing为例，将物联网与5G、AI 、边缘计算、区块链、大数据等新技术深度融合，并基于中国电信CTWing50打造的物联网一站式购物平台，成为中国电信物联网产业生态的汇集地，提供丰富的5G、芯片模组、应急消防、安防监控、追踪定位、智慧能源、智慧农业、智慧养老等细分行业的产品服务，为合作伙伴提供产品快速上架通达省市的渠道。
互联网厂商主要包括阿里巴巴、腾讯、百度、京东等企业，这类企业在生态构筑和 AI 技术上有优势。如阿里云 提供云管边端等基础产品接入及技术赋能、行业解决方案合作与实施、软硬件销售、营销推广、需求对接等快速商业变现通道。
IT 厂商主要包括浪潮、IBM、中国通服等企业，这类企业在 IT 方面有深刻理解。如用友利用物联网、AI、数字孪生等技术搭建的平台，拥有精智物联平台、精智云盒、精智时序数据库YonTimesDB+流式计算引擎、精智数据魔方、精智工业大脑等产品。
工业厂商则包括富士康、三一集团、施耐德电气、西门子、徐工集团等工业企业为主，平台以工业垂直能力为主。如通用电气是连接机器、数据、人员以及其他资产，使用分布式计算、大数据分析、资产数据管理和 M2M 通信的领先技术，提供广泛的工业微服务，使企业能够提供生产力。
物联网厂商平台主要根植于物联网时代，为物联网而生的平台企业，主要包括创通联达、联想懂的通信、涂鸦智能、小匠物联、萤石云等。如联想采用互联网云平台架构设计，依托物联网、机器视觉识别等技术，接入感知设备采集用户侧数据，建立统一的数据中心和设备管理中心，形成统一的应用服务中台，提升了设备状态感知。
新锐企业大多由 IT、OT、CT 领域经验丰富的专家建立，往往专注在某个领域。如瀚云工业物联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、d性供给、高效配置。
耀华DS17是一款智能家居中控设备，其内置了WiFi模块，可以连接到家庭网络，实现远程控制。因此，可以说耀华DS17具备物联网的基本要素，即联网能力。但是，要判断是否真正带有物联网功能，需要考虑以下四个方面：首先，物联网是指通过互联网连接各种智能设备，实现数据共享和自动化控制。耀华DS17只是一个中控设备，它本身并不是智能设备。因此，如果将其作为物联网的一部分，还需要连接其他智能设备，如智能灯、智能插座等，才能实现物联网的功能。
其次，物联网需要具备互联互通的能力，即不同设备之间可以相互通信和协作。耀华DS17支持与其他设备进行通信，但需要使用特定的协议和接口。因此，要想实现耀华DS17与其他设备的联动，需要确保这些设备也支持相应的协议和接口。
第三，物联网需要具备数据处理和分析的能力，即可以对大量的数据进行收集、分析和处理，从而提高智能化程度。耀华DS17具备一定的数据处理能力，可以通过内置的传感器收集环境数据，并对数据进行处理和分析。但是，它的处理能力有限，无法处理大量的数据。因此，如果需要实现更高级别的智能化应用，需要配合其他的数据处理和分析平台。
最后，物联网需要具备安全保障的能力，保证设备和数据的安全。耀华DS17内置了一定的安全机制，如用户权限控制和数据加密等，可以保证设备和数据的安全。但是，随着物联网的普及，安全问题也日益突出，因此，需要不断加强安全保障措施，确保物联网的安全性。
综上所述，耀华DS17具备基本的物联网能力，但要实现更高级别的智能化应用，需要配合其他的智能设备和数据处理平台。同时，需要加强安全保障措施，确保物联网的安全性。
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