物联网跟嵌入式有什么关系呢

随着5G的商业化逐步落地，越来越多的领域加入了数字化转型之路，利用物联网技术实施智能化升级。特别是题主所列举的工业领域，就是谋求数字化转型的先锋。

特别是2020年新冠疫情爆发以来，由于供应链断裂和防疫管理不善所导致企业停工甚至是破产的例子不在少数。而对那些熬过艰难时刻的企业而言，想要在疫情常态化的背景下重塑核心竞争力，数字化转型成为了不可或缺的手段。

与传统的经营模式相比，实施数字化转型能够给企业带来巨大的价值，包括提高生产效率、减少人力成本、加速产品迭代、优化管理流程、加强制造自动化程度等等，真正起到降本增效的作用。此外，数字化程度的提高，也大大提高了企业在生产经营中各种风险的监测能力，避免造成相关损失。

当然，以上只是物联网对于某一个领域所创造的价值，同理，在面对智慧农业、智慧交通、智能家居等行业时，一样可以利用物联网技术来实现更智能和更便捷的功能，例如气候传感器和温湿度传感器可自行检测分析当前数据是否符合农作物生长需求，并联动灌溉或保温系统进行干预，确保作物最佳生长环境。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询汉玛智慧）

不知道大家有没有细心发现，其实现在很多物联网的应用已经深入到我们生活各个部分。比如说共享单车，自助扫码骑行，骑完以后锁车付费走人，这个能很好地解决大家短途出行效率。还有就是应用在汽车上，专业术语叫车联网，现在很多10几万的车都具备远程监控的功能。比如说通过app远程启动车子，通过app查看车子的状态，当前在什么位置，还能根据你的行驶里程和机油寿命提醒你去保养等等。类似的例子还有很多，比如说智能家居产品，小家电产品。有些应用虽然感觉是鸡肋，这些都是他们跑马圈地的结果，先把市场占下来，再慢慢更新迭代产品。但不可否认的事，大家确实能感觉到物联网潜在的巨大价值，生怕自己错过一个亿。

从种种迹象也反映了物联网一定是个发展的趋势。总的来说，其实物联网可以和任何一个行业进行融合，让传统的产品更加智能高效。而我们汉玛智慧也在一直努力研发，争取为大家提供更多更优质的智慧解决方案，让我们的生活更加的便捷，让科技未来更指日可待！

碳基芯片来了，弯道超车！

光子芯片来了，弯道超车！

似乎苹果三星已经被按在地上摩擦，沦为了过去式的老爷车。

近日，有人提到，关于中国科研人员研发的光子芯片，如果能成功，那么将可以应用于华为。而相关人士透露，这主要是因为首个轨道角动量的波导光子芯片被其研发出来，进一步实现光子OAM（轨道角动量）能在波导中近乎无损的有效传输，且就此申请专利。

手机的芯片

一般情况下，芯片工艺的制作是从设计研发，到生产，再到封测三大阶段。后两者还需要用到我们常说的光刻机，这也是制作环节的硬核。它的工作原理类似相片曝光，利用具光线的曝光将掩膜版中的图形纹理给印在硅片上。

所以我们先了解下常见芯片，手机芯片（chip）都是硅材质，且大多采用单晶硅。晶圆（Wafer）就是半导体载体的硅晶片，在该晶圆体中每个小点的单体晶片则是裸片（Die）。

设计芯片时，需要使用EDA方式

即通过CAD软件采用EDA方式实现集成芯片的设计，而设计如果无法做好，则不能达到集成效果，只能算是强硬的拼接。

而手机厂在设计中，要将这一系列的芯片组合在一起，怎么说呢？由于为了不占据空间，采用的ARM（英国一家设计公司）精简指令设计模板，如果单一的芯片，性能非常差。因此要将每个芯片集成起来，但此项技术是大部分企业没有突破的，仅有苹果，ARM，高通，三星等为数不多的企业能做到。

这就是为什么苹果的集成芯片性能好出那么多，以及英特尔比AMD同nm级下，依然比ADM性能强大许多（AMD也是集成，但是没有英特尔做得更好）。其他的企业，一般都是把芯片黏贴在一起组装的，并非做到了集成。

集成芯片是由哪些芯片构成的呢？

一、CPU（即中央处理器），它会在手机或者电脑中进行计算，相当于核心大脑。

二、GPU（即图形处理器），用于显示图形工作处理，目前手机中大多为3D的GPU，间接的给CPU减负，也是除CPU外最核心的一块芯片了。

三、NPU（即神经网络芯片），主要负责视频，图像等多媒体数据处理。

四、MCU（即单片微型计算机，扩容芯片），将CPU的频率跟规格缩减，另一个作用是把运行内存等元件统一的整合在单一芯片中。

五、ASIC（即定制集成电路），将所有元器件集成在电路中，相当于我们常说的电路板，可根据客户设计单独定制。

六、DSP（即数字信号芯片），利用硬件乘法器，来达到对各种数字信号处理的计算工作。

七、FPGA（即半定制电路），是设计可调控，生产即固定的可编程器，弥补定制电路不足与编程器电路数缺陷。

八、SOC（即可定制芯片），属于系统级别，常见的有可用于视频电话等方面（但在国外，其功能远远不止于此），也可以包含CPU、GPU等等。因为具备复杂指令的IP核，加上定制化，导致功能非常多。这个产品的技术含量极高，很少有企业能做出来，目前我国的企业都倒在了这里。SOC芯片是未来手机最主要的发展方向，因为其运行能力远强于其他芯片。

九、BIOS（输入输出芯片），在启动后，对硬件检测与初始化功能。属于只读存储器，不供电情况下也可以保留数据。

十、CMOS（临时存储器），保留BIOS中的设置信息及系统时间，日期等，临时存储器，断电后数据丢失。

十一、DRAM（即动态随机存取存储器），短时间保留数据，需要定时刷新。

十二、NAND（即闪存），它的存储数据不易丢失，断电后依旧可以保留数据，提升了存储容量，一般保障重要数据。

十三、SRAM（即静态随机存取存储器），与DRAM相反，不刷新可保留数据，不过断电后依然数据丢失。

十四、ROM（只读存储器），断不断电都可以保留数据，虽然不是硬盘，但功能类似于电脑硬盘。

十五、IC（电源开关芯片），顾名思义按键开关后，该芯片带动电源。

十六、LED（发光芯片），手机信号灯一闪一闪的，有时候绿色有时候橙色，就是这个芯片在捣鬼，当然除此之外，还负责照明技术。

十七、CIS（传感器芯片），需要配合CIS传感器，两者联通点对点收发，如摄像头至CIS芯片的图像处理等。

十八、永久芯片（别名打印机芯片），因为属于垄断型芯片，所以很多人不知道，但类似于北斗，大多军用。寿命长，无差别工作。

十九、M芯片（视频监控芯片），在国内属于被垄断领域，由三大企业掌控，据说国外的该芯片性能更好一些，但一直无法进入市场。

二十、航天芯片，被垄断行业，倒是有一家民企，未来或许会国企改革。

二十一、北斗芯片，具备基带芯片，RF射频芯片及微处理器的芯片组，国内垄断企业。

二十二、载波芯片，电力网络收发器，具体参数不详，垄断行业。

当然芯片的种类有很多，还有物联网，AI（人工智能，甚至是互交功能），RFID（视频识别），雷达，网卡等芯片。手机的设计商们，需要把以上核心的芯片集成在一起，才能最大化性能。

光子芯片是什么原理？

单光子芯片由英特尔和美国加州大学共同研制，把原本具备发光属性的磷化铟，跟硅的光路融合至单个混合芯片里。于是在增加电压后，磷化铟的光，便会冲进硅体晶片中的波导，从而产生持续的激光束，最终由这种激光束来驱动手机芯片上的器件。

同样的原理在光纤中早已上演，不过其导体为玻璃或塑料。

我们的轨道角动量波导光子芯片，是将以上光在通过波导内以后，能够高效高保真地传输低阶OAM模式，传输效率约为60%。此外，三比特中那“高维量子比特（qutrit）”态，也比硅导体的双比特“量子比特（qubit）”态要好，该波导确实有可能对高维量子态拥有 *** 控和传输的能力。

光子芯片VS硅芯片

事实上，电流传播速度大约等光速，为3 10^8m/s。光子芯片速度比硅芯片提高50倍，功耗却只有其1%，确实能够极大压缩成本。

那么光子芯片是否可以实现

但是，根据目前的研究表明，仍然无法让OAM存在于芯片内部。这一方面是由于生产设备问题，另外一方面，则是 传输中，无法掌握具体数据。以及由于扭曲光本身是自旋波导，加上螺旋形波阵的反冲，导致最后没有找到合适的位置。

不过磷化铟会致癌，属于2A类呼吸级致癌物，当然主要原因还是技术层面的问题。曾经英特尔就表示，此项技术依然需要很久，至少不是目前（十年内）可以做到的，当然等可以研发出的那天，标志着硅光子芯片成本的压缩。

超车的方向很重要

常常有人说就算我们研发了5nm芯片或者光刻机，但是西方 科技 肯定更领先，绝对不能在一棵树上吊死，要弯道超车云云。

其实这是需要有一定的知识储备或者说基础才行，如果在条件未充足的情况下，那么就像一辆三轮车想以60码速度超过 汽车 ，在弯道上就会翻车，没什么可以继续老话长谈的。甚至在芯片领域，我们什么都没有，研发，生产，设备等等，这就更应该扎实基础。

哪怕要弯道超车，也选择我们较有优势的领域，超到全球一流或者顶级，这个可能性总比芯片来的高。不知道楼下的读者们，是怎么认为的呢？

工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。

所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。

思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。

首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。

作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。

总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：

1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；

2、MCU的发展使得计算能力快速提升；

3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；

4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；

工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。

通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：

1、使用设备开放的协议；

2、使用设备自带的传感器；

3、添加新的传感器；

4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；

其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。

所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；

在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：

1、传感级；

2、设备级；

3、产线级；

4、车间级；

5、企业级；

也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。

总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：

1、期望获得什么结果？

2、期望用什么方式获得想要的结果？

3、需要信息基础提供什么？

4、工业物联网是否能够获得这些信息？

5、工业物联网如何获得这些信息？

6、获得这些信息的性价比如何？

7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？

8、落地实施。

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