零功耗的无线黑科技，物联网的救星？

张凯  17021211121

嵌牛导读：随着物联网的发展，传感器会越来越多地分布到日常生活中。传感器分布在各个角落，通常需要保证至少能不跟换电池使用一年以上（尤其是对于植入人体的传感器更是如此，因此更换电池需要做手术成本和安全性都有问题）；而且，出于传感器成本和尺寸的考虑，传感器内置电池的电量不可能太大。

嵌牛鼻子：超低功耗射频电路 通讯

嵌牛提问：零功耗的无线黑科技，物联网的救星？

随着物联网的发展，传感器会越来越多地分布到日常生活中。传感器分布在各个角落，通常需要保证至少能不跟换电池使用一年以上（尤其是对于植入人体的传感器更是如此，因此更换电池需要做手术成本和安全性都有问题）；而且，出于传感器成本和尺寸的考虑，传感器内置电池的电量不可能太大。

另一方面，为了能传递传感器收集到的信息，传感器通常需要使用无线连接来与中心节点通信。然而，传统射频集成电路的功耗都不低，会过快消耗电池电量。因此，为了进一步普及物联网传感器，需要设计新的超低功耗射频电路。

信号传递真的需要发射射频信号吗？

如何设计超低功耗射频电路？我们不妨分析物联网射频电路中的功耗。首先，作为物联网中的传感器节点，以发送信息为主，接受端主要是一些控制信息，因此发射端的使用频率更频繁；其次，目前的主流无线协议至少要求发射功率达到0dBm，即1 mW，考虑到发射机整体10%左右的效率，即需要至少10mW的整体功耗，这样的功耗在物联网传感器应用中就太大了，必须想办法减小。

那么，如何降低发射端的功耗呢？除了常规的电路优化提升效率之外，有没有办法可以降低功耗呢？我们不妨先看看信息传递的物理基础。根据信息论和物理学，传递一比特信息需要消耗的能量是kTln2，在常温下大约为27510-21焦耳，远小于无线传输中每比特数据传输消耗大约110-12焦耳能量的数字。因此，限制我们的并非物理学基本定律，而是工程学上信号传递方式的设计。

我们不妨再想一想，无线传递信号，真的需要传感器端发射射频信号吗？在日常生活中，确实存在着不需要自己消耗能量就传递信号的方法。例如，用在航海和野外探险中的日光信号镜，就是通过不同角度的反射太阳光来传递信息。在这里，信号的载体是太阳光，但是太阳光能量并非传递信号的人发射的，而是作为第三方的太阳提供的。所以，我们完全可以实现由第三方提供能量来实现信号传输。

阳光信息镜，使用第三方（太阳）提供的能量作为信息载体，传递信息的人本身无需提供信息传输能量
无源WiFi-接近零功耗实现无线传输

之前提到了使用太阳光可以无需提供能量就传输信号的例子。事实上，太阳光和我们常规无线通讯使用的都是电磁波，因此我们完全可以把阳光反射镜移植到无线通讯中。

最早这种方法使用在了卫星通讯中。由于卫星通讯中卫星和地面基站距离很远，信号衰减很大，因此需要非常强的信号发射功率，显然在地面发射大功率会比在卫星发射大功率要简单一些。因此，工程师们的解决办法就是在卫星上安装可以调制反射光的发射器（retro-reflector），而由地面来发射大功率信号（照射信号）。该发射器可以通过改变反射器角度来调制反射信号来传递信息。举例来说，当卫星完全反射地面发出的信号时表示1，而当完全没有反射时表示0，这样就可以实现卫星不发射无线信号的无线传输。在这里，地面的发射站就相当于日光反射镜例子里的太阳，而卫星上的反射器则相当于镜子。

随着物联网的普及，使用反射来传递信号的方法也开始进入了传感器领域。美国华盛顿大学计算机科学与工程系的教授Shyam GollakotaJoshua和R Smith提出了Interscatter的概念，并将结果发表在了SIGCOMM上。Interscatter的思路与之前提到的阳光信息镜以及卫星反射通信相同，也是通过反射来传递信息。一个典型的应用例子如下图，Interscatter芯片是植入体内的传感器或类似RFID的需要超低功耗的芯片，外界的设备（如手表，蓝牙耳机）发射射频信号（照射信号），Interscatter芯片通过改变天线的阻抗来调制反射信号，该反射信号由手机接收并解调得到Interscatter芯片传递的信息。在整个过程中，Interscatter芯片并不发射射频信号，需要做的仅仅是将比特流转换为对于天线阻抗的调制，因此功耗可以极低。

Interscatter芯片使用场景示意图，由外界设备发射射频信号而Interscatter芯片通过改变天线阻抗来调制反射信号完成信息传递。整个过程中Interscatter芯片并不产生射频信号。

在Interscatter之后，华盛顿大学的研究组更是将此概念扩展到了WiFi上，提出了无源WiFi，通过WiFi路由器来发射射频信号，而无源WiFi芯片只需要负责调制天线阻抗就能通过WiFi协议与路由器通信。由于省去了发射射频信号这一环节。芯片的功耗主要来源于频率综合器以及天线调制模块（见下图）。这样，无源WiFi可以实现高达11Mbps的通信速率，而其功耗仅仅只有50uW。 

无源WiFi

在电路系统设计上，passive wifi的基本过程是中心射频源（路由器等）发射射频信号至passive wifi芯片，因此需要精确控制波束方向，否则如果多个passive wifi芯片同时反射的话会造成互相干扰，因此在射频源的部分需要用到波束成形技术。 然而，由于波束不可能每次都对得非常准，于是另一个passive wifi系统的挑战是多路反射和环境反射。为了解决这个问题，UCLA电子工程系Frank Chang教授带领的实验室与NASA／JPL合作完成了一款芯片。这个项目实现了基于反射概念数据率高达54Mbps的芯片组（包括发射端和反射端）外，该芯片组同时还能使用equalization技术解决多路反射的问题。由此可见，无源WiFi不仅能实现低功耗通讯，在数据率方面与传统WiFi也不遑多让。 具体论文“A 58 GHz 54 Mb/s Backscatter Modulator for WLAN with Symbol Pre-Distortion and Transmit Pulse Shaping”发表在了IEEE Microwave Wireless Component Letters上。

UCLA与JPL合作实现的芯片组，包括发射端和反射端两部分芯片

当然，无源WiFi也存在自己的局限性。目前，无源WiFi最适合的场景是点对点通信，这样即可最大化照射信号的利用效率，也能减小不同无源WiFi反射的互相干扰。因此，在需要多节点同时通讯的场合下，无源WiFi并不是最好的选择 。另外，无源WiFi并不能减小接收机的功耗。综上所述，无源WiFi最适合的应用场景还是发射端站最主要部分，且无需节点之间通信的物联网传感器。在未来，为了能让多个节点同时通信，可以使用类似CDMA的技术。

在许多类型的任务上，量子计算机有望在未来某一天大举超越传统计算机。尽管当前仍面临着许多亟需克服的困难，日本理化研究所（RIKEN）的一支科学家团队，还是找到了通往未来量子计算大门的一项新突破。 在近日发表于《自然纳米科学》期刊上的一篇文章中，其详细介绍了在硅片上发现的三量子比特纠缠态。

新器件的扫描电子显微镜（伪彩色）图像，来自：RIKEN。

据悉，量子计算机利用了奇特的量子物理学原理，来大幅提升计算机的处理能力和速度。相关信息以类似于传统计算机的“比特”方式来存储，但“量子比特”还拥有一些意想不到的 *** 纵方式。

得益于“量子纠缠”特性，当你检查其中一个粒子属性时，就可对应推断出一个（或多个）伙伴粒子的属性，且处于纠缠态的粒子无论相隔多远都会受到对应影响。

研究配图 - 1：设备与实验设置

在量子计算机中，纠缠量子比特使得数据能够被更快地传输和处理、并改进了纠错。且在大多数时候，量子比特都是成对纠缠的。然而现在，RIKEN 研究团队已经首次发现了硅片上的三量子比特纠缠态。

在这种情况下，量子比特由被称作量子点的小硅圆组成。作为量子计算机中量子比特的主要候选者之一，硅片已经在电子产品中得到了广泛应用。

但更重要的是，这些量子点在很长一段时间内都是稳定的，能够精确控制、在更高的温度下运行、且可以相对简单地缩放规模。

三量子比特纠缠态能够更好地实现这一目的，且过去已有研究成功地将三个光子纠缠到一起。只是到目前为止，业界一直认为它们是可望而不可及的。

研究配图 - 2：单个量子比特 / 受控相位 *** 作

研究一作 Seigo Tarucha 表示：“双量子位 *** 作足以执行基本的逻辑计算，但三量子位系统是扩大是实施纠错的最小单位”。

好消息是，由 RIKEN 新兴物质研究所打造的三量子点装置，就通过铝门控制实现了独特的 *** 作。

每个量子点都包含了一个电子，可通过其自旋状态来代表二进制的 0 或 1，而无论其在给定时间是向上或向下。

此外磁场梯度使量子比特的共振频率保持分离，因而支持它们的单独寻址。

研究配图 - 3：三量子比特纠缠的生成与测量

为了让三个量子比特纠缠在一起，研究团队先是使用被称作“双量子位门”的量子计算机公共单元，然后将第三个量子比特与该门纠缠在一起。

由此产生的三量子比特阵列具有 88% 的高保真度，表明量子比特在测量时处于“正确”状态的概率。研究团队补充道：这种强大的纠缠，能够被很好地运用于纠错。

因为在量子计算机中，量子比特倾向于随机翻转状态、并丢失其存储的信息。而在传统计算机上运行良好的校正方法，并不适用于新奇的量子系统。

相比之下，其它量子芯片设计需要使用九个量子比特的网格来相互监视，而 IBM 的纠错方案更是使用了非纠缠的量子比特，来检查邻近量子比特的状态。

Seigo Tarucha（右二）及其同事们，来自：RIKEN 。

展望未来，RIKEN 研究团队还希望利用三量子比特设备来演示原始错误校正，并制造具有 10 个（或更多）量子比特位的设备。

Seigo Tarucha 表示，后续他们计划开发 50 - 100 个量子比特的装置，并套用更加复杂的纠错协议，为十年内制造大规模量子计算机而奠定基础。

有关这项研究的详情，已经发表在近日出版的《自然纳米技术》（Nature Nanotechnology）期刊上。

原标题为《Quantum tomography of an entangled three-qubit state in silicon》。

区块链。以下是摘自AEX交易所币百科中关于比特币的详细介绍：
比特币（BitCoin）的概念最初由中本聪在2009年提出，根据中本聪的思路设计发布的开源软体以及建构其上的P2P网路。比特币是一种P2P形式的数字货币。点对点的传输意味著一个去中心化的支付系统。与大多数货币不同，比特币不依靠特定货币机构发行，它依据特定演算法，通过大量的计算产生，比特币经济使用整个P2P网路中众多节点构成的分布式资料库来确认并记录所有的交易行为，并使用密码学的设计来确保货币流通各个环节安全性。P2P的去中心化特性与演算法本身可以确保无法通过大量制造比特币来人为 *** 控币值。基于密码学的设计可以使比特币只能被真实的拥有者转移或支付。这同样确保了货币所有权与流通交易的匿名性。比特币与其他虚拟货币最大的不同，是其总数量非常有限，具有极强的稀缺性。该货币系统曾在4年内只有不超过1050万个，之后的总数量将被永久限制在2100万个。比特币可以用来兑现，可以兑换成大多数国家的货币。使用者可以用比特币购买一些虚拟物品，比如网路游戏当中的衣服、帽子、装备等，只要有人接受，也可以使用比特币购买现实生活当中的物品。

物联网是万物相连，有硬件也有软件，互联网是网络相连，大家能通讯，能沟通。

理论上物联网的范畴是大过互联网，且连接设备数量也会多于互联网。打个最简单的例子，小米的智能家居生态系统，买一部X米手机，和一个X米智能WIFI，再买X米的风扇，空调，洗衣机，等等小米电器，你就能在家里面直接用手机 *** 控所有的设备，这个是最典型的物联网，是万物相连，我一个手机作为主控终端可以控制所有的智能设备。

物联网如何赚钱嘛，有人考卖硬件赚钱，有人考卖软件赚钱，有人做方案赚钱，有人做项目赚钱，还有人炒概念吹牛皮，其实物联网的价值是你能够抓取设备的信息，一些国家基本的基建设施场景，比如电力水利核电码头烟草等等，都会需要知道他们目前设备的信息，这样就产生了所谓的物联网需求，然后就会有各种商业行为。

数字货币是比特币，属于区块链的技术范畴，区块链又叫分布式记账，是一种公平公正的数字效验方法，如果你是想了解比特币赚钱，那其实和股票市场割韭菜是一个道理，高买低卖，接鼓传花的游戏，只是现在换了个载体，变成了比特币而已。

纯手打，望这位兄台为回答点个赞~~~我是专注新零售，医疗，图书，等行业的智能柜产品开发的智能产品大师~~~

　大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。

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