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。

什么是物联网？
有些人认为，顾名思义，”物联网是物物相连的互联网”，显然这是一个错误，这个顾着中文名思出来的义具有非常大的误导性。物联网的英文是”the internet of things”，仅对things进行翻译的话，指实体或者对象，技术人员比较容易理解实体或者对象的含义，它是将外在世界进行的数字化映射。当然，大家已经习惯叫做物联网。
　物联网专业究竟学什么？
然而，我们知道物联网技术不是对现有技术的颠覆性革命，而是通过对现有技术的综合运用。那么物联网专业究竟学什么？据了解，物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类，学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术，有着很强的工程实践特点。
物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。
由于物联网涵盖的领域很多，而本科阶段学生可以学到的东西又较为有限，总的来说，各个学校的物联网工程专业是结合了学校自身长处与物联网某个领域的”定向专攻”。很多物联网工程专业的学生总是在说：”我们专业好像和计算机专业学的差不多”、”感觉就是把网络工程换了个名字”。其实在专业课程设置上，物联网工程专业和传统的IT专业还是有较为明显的差异的。
据了解，物联网工程专业的学生除了要学习编程语言、网络等IT基础知识之外(应用层和传输层)，还需重点学习传感器、RFID、模式识别基础这些物联网感知层方面的知识。物联网本身是一个很大的圈子，而信息技术是物联网的基础和支柱，所以在大一大二的基础课程期间，物联网专业和计算机专业区别较小。而在后期专业方向上，物联网专业的学生接触的项目、课题会比计算机专业的更加宽泛、充实。
物联网专业就业
物联网工程专业从2011年才开始首次招生，目前为止还没有毕业生，所以，无法从往年的就业率来判断未来的就业情况，但我们可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。
据北京科技大学物联网与电子信息系主任王志良教授介绍，该校第一批物联网专业的学生还没毕业，但已经得到了物联网行业企业的认可。有些知名企业向他们伸出了橄榄枝，邀请学生们进行实习。众所周知，去大企业实习，是很多应届毕业生进入名企的敲门砖。中科院院士、华东师大软件学院院长何积丰表示，未来的物联网技术要得到发展，需要在信息收集、改进、芯片推广、程序算法设计等方面有所突破，而做到这些的关键是如何培养人才。
因为物联网是个交叉学科，涉及通信技术、传感技术、网络技术以及RFID技术、嵌入式系统技术等多项知识，但想在本科阶段深入学习这些知识的难度很大，而且部分物联网研究院从事核心技术工作的职位都要求硕士学历，因此本科毕业生可从与物联网有关的知识着手，找准专业方向、夯实基础，同时增强实践与应用能力。
英语很重要！！！你必须能看懂外国人写的有关物联网的著作！英语不好会有影响！但是可以进大学恶补！

1生产数据的可视化，利用大数据分析进行生产的决策

中国制造2025”提出之后，信息化与工业化的快速的融合，信息技术渗透到了离散制造企业的产业链 的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传的感器、工业的自动控制的系统、工业物联网、ERP、 CAD/CAM/CAE/CAI等技术在离散制造企业中得到了广泛的应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网 等新一代的信息技术在工业领域的应用，离散制造企业也进入了互联网工业新发展阶段，所拥有的数 据也日益的丰富。离散制造企业的生产线处于高速的运转，由生产的设备所产生、采集和处理的数据 量远大于企业中的计算机和人工产生的数据，对数据的实时性的要求也更高。

在生产的现场，每隔几秒就会收集一次数据，利用这些数据可以实现了很多形式的分析，包括设备的 开机率、主轴的运转率、主轴的负载率、运行率、故障率、生产率、设备的综合的利用率(OEE)、零 部件的合格率、质量百分比等。首先，在生产的工艺改进方面，在生产的过程中使用这些大数据，就 能分析整个生产的流程，了解每个的环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准的工艺，就会产 生一个报警的信号，能更快速地发现错误或者瓶颈的所在，也就能更容易的解决问题。利用大数据技 术，还可以对产品的生产的过程建立虚拟的模型，仿真并优化生产的流程，当所有的流程和绩效的数 据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造企业改进其生产的流程。再如，在能耗的分析方面 ，在设备生产的过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值的情形，由 此便可在生产的过程中优化能源的消耗，对所有的流程进行分析将会大大的降低能耗。

2生产设备的网络化，实现了车间的“物联网”

工业物联网的提出给“中国制造2025”、工业40提供了一个新突破口。物联网是指通过各种信息的 传感设备，实时的采集任何需要监控、连接、互动的物体及过程等各种需要的信息，其目的则是要实 现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。传统的工业的生产采用M2M (Machine to Machine) 的通信模式，实现设备与设备之间的通信，而物联网则通过Things to Things 的通信的方式实现人、设备和系统这三者之间的智能化、交互式无缝的连接。

在离散制造企业的车间，数控车、铣、刨、磨、铸、锻、铆、焊、加工中心等是主要的生产的资源。 在生产的过程中，将所有的设备及工位统一的联网管理，使设备与设备之间、设备与计算机之间能够 实现联网通讯，设备与工位人员紧密的关联。如：数控编程的人员可以在自己的计算机上进行编程， 将加工程序上传至DNC的服务器，设备的 *** 作人员可以在生产的现场通过设备的控制器下载所需要的 程序，待加工任务完成后，再通过DNC网络将数控程序回传至服务器之中，由程序管理员或工艺人员 进行比较或者归档，整个生产的过程实现网络化、追溯化的管理。

3生产现场的无人化，真正做到了“无人”工厂

“中国制造2025”推动了工业机器人、机械手臂等智能设备的广泛的应用，使工厂无人化制造成为了 可能。在离散制造企业的生产现场，数控的加工中心、智能机器人和三坐标测量仪及其他所有柔性化 的制造单元进行自动化的排产调度，工件、物料、刀具进行自动化装卸的调度，可以达到无人值守的 全自动化的生产模式（Lights Out MFG）。在不间断单元的自动化生产的情况下，管理的生产任务优 先和暂缓，远程查看管理单元内的生产状态的情况，如果生产中遇到问题，一旦解决，立即恢复自动 化的生产，整个生产过程无需人工的参与，真正实现了“无人”智能生产。

实现从制造业的大国向制造业的强国的“升级”，“中国制造2025”成为最有力的战略驱动。离散制 造业智能工厂的五个方向的提出，旨在借助全球先进的智能工厂的整体解决方案（MES-SFC）这一生 产力的引擎，打破组织的边界，将企业的整个生产现场都纳入到管理的网络中，正深刻地改变着制造 的模式、流程乃至整个的制造业的结构，这一具有未来竞争力的创新的成果将有力的推动整个制造业 的转型升级，也让离散制造企业得到了独一无二的新技术的体验，并为行业树立成功的典范。

4生产过程的透明化，智能工厂的“神经”系统

“中国制造2025”明确的提出了推进制造过程的智能化，通过建设智能的工厂，促进制造工艺仿真的 优化、数字化的控制、状态信息实时的监测和自适应的控制，进而实现整个过程的智能管控。在机械 、汽车、航空、船舶、轻工、家用的电器和电子信息等的离散制造行业，企业发展智能制造的核心的 目的是拓展产品的价值空间，侧重从单台设备的自动化和产品的智能化入手，基于生产的效率和产品 效能的提升实现价值的增长。因此其智能工厂的建设模式为推进生产设备（生产线）的智能化，通过 引进各类的符合生产所需的智能的装备，建立基于制造执行系统MES的车间级的智能生产的单元，提 高精准的制造、敏捷的制造、透明的制造的能力。

离散制造企业的生产现场， MES在实现生产过程中的自动化、智能化、数字化等方面发挥着巨的大作 用。首先，MES借助信息的传递对从订单的下达到产品的完成的整个的生产过程进行优化的管理，减 少企业内部的无附加值的活动，有效地指导工厂的生产运作的过程，提高企业的及时交货的能力。其 次，MES在企业和供应链间的以双向交互的形式提供了生产活动的基础信息，使计划、生产、资源三 者密切的配合，从而确保了决策者和各级管理者可以在最短的时间内掌握生产的现场的变化，做出了 准确的判断并制定快速的应对的措施，保证了生产的计划得到合理而快速的修正、生产的流程畅通、 资源充分有效地得到了利用，进而最大限度地发挥了生产的效率。

5生产文档无纸化，实现高效、绿色制造

构建绿色的制造体系，建设绿色的工厂，实现生产的洁净化、废物的资源化、能源的低碳化是中国制 造2025实现“制造大国”走向“制造强国”的重要的战略之一。目前，在离散制造企业中产生了繁多 的纸质的文件，如工艺过程的卡片、零件蓝图、三维数模、刀具清单、质量文件、数控的程序等等， 这些纸质的文件大多分散管理，不便于快速的查找、集中的共享和实时的追踪，而且易产生大量的纸 张的浪费、丢失等。生产文档进行无纸化的管理后，工作人员在生产的现场即可快速的查询、浏览、 下载所需要的生产信息，生产的过程中产生的资料能够即时的进行归档保存，大幅的降低基于纸质文 档的人工传递及流转，从而杜绝了文件、数据的丢失，进一步提高了生产准备的效率和生产作业的效 率，实现绿色、无纸化的生产。网页链接

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