1互联网全球普及
根据国际电信联盟最近统计，全球互联网用户总数已经达到20亿人;而联合国公布的最新统计数字显示，世界人口在2011年底突破70亿大关。所以到2020年毫无疑问会有更多的人使用互联网。据国家科学基金会(National Science Foundation)预测，2020年前全球互联网用户将增加到50亿。联合国估计2020年世界人口将为75亿，大部分人将使用互联网。
2互联网将成为物联网
到 2020年，互联网预计将成为一个设备网络而不再只是一个计算机网络。根据CIA World Factbook 2009的统计，今天的互联网拥有大约575亿台主机电脑。科学基金会则预计未来会有数十亿个传感器连接到互联网。在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结。学校班车将接入互联网，父母可实时了解孩子上学或放学途中的情况。
3互联网将成为无线网络
目前移动宽带网的用户已经呈现出爆发式增长的迹象，据Informa公司统计，2009年第二季度，全球移动宽带的用户数突破了257亿人。这表明3G，WiMAX等高速无线网络的普及率已经比去年同期增长了85%左右。近年来，亚洲地区是无线宽带网用户最多的地区，不过用户增长率最强劲的地区则是在拉丁美洲地区。按Informa预计，到2014年，全球无线宽带网的用户数量将提升到25亿人左右。
4社交网络的巅峰
基于Web20技术的社交网络是万维网技术的最新应用，很大程度上改变了社会生态。Facebook自2004年2月4日上线以来，用户数量已经超过了已经超过了8亿，至今并未呈现出减缓的迹象iot服务平台是哪个网站的验证码，没有这个网站，可能是别人输错你的手机号码了。其它原因如下：1、这种短信可能是某些人在使用你的手机号进行测试，或者在枚举对方站点儿用户信息，你的手机号只是误伤而已。2、有人恶搞你。3、或者有人在恶意攻击这个站点儿，通过漏洞，批量注册用户。收短消息需要注意1、现在有时候我们会偶尔收到你已经在某某网站注册的验证码，下面附带的连接，有些人担心是出现了什么情况，总是会点进去看看。2、其实这个连接就是一个钓鱼连接，你点进去后，会自动在后台给你手机安装病毒软件，最后在你手机植入木马病毒。3、当你手机被植入了木马病毒后，你如果以后去购物或者其他地方使用短消息验证码，那么这个验证码同样会发到骗子手里。物联网”到底是投资理财还是传销骗局
物联网你的理解完全错了，
物联网是物物相连的网际网路。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是网际网路，是在网际网路基础上的延伸和扩充套件的网路；其二，其使用者端延伸和扩充套件到了任何物品与物品之间，进行资讯交换和通讯，也就是物物相息。希望能采纳
”合其家物联网”到底是投资理财还是传销骗局，你如果分辨不清，可以请求公安机关的人民警察协助进行辨别或者求证。
公安机关的调查结论最具权威。
这种不要轻易相信哦。物联网不是某个公司，而是一种新时代的概念，物联网企业近两年都在快速地发展。虽然说一个新产业的兴起必然会造就一大批新的富翁，但是不管你想要投资谁，都一定要充分认识，评估了之后再做决定。
是不是传销，应当按照其具体的经营运作模式进行判定。
传销，是指组织者或者经营者发展人员，通过对被发展人员以其直接或者间接发展的人员数量或者销售业绩为依据计算和给付报酬，或者要求被发展人员以交纳一定费用为条件取得加入资格等方式牟取非法利益，扰乱经济秩序，影响社会稳定的行为。
传销可以简单的归纳为：
一、需要交入门费。
二、需要发展下线。需要不断的找合作者，并打着组建团队的幌子以倍增收入的模式诱导别人。
三、根据下面人头数量和这些人的经营业绩来决定你有多大的回报。
四、其实说白了就是 让下线给上线1元钱，上线说传授下线赚50块钱的办法。结果等下线给了上线1元钱时，上线就告诉下线再找同样的十个笨蛋做下线的下线就好了。
国务院
《禁止传销条例》
第七条下列行为，属于传销行为：
（一）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员发展其他人员加入，对发展的人员以其直接或者间接滚动发展的人员数量为依据计算和给付报酬（包括物质奖励和其他经济利益，下同），牟取非法利益的。
（二）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员交纳费用或者以认购商品等方式变相交纳费用，取得加入或者发展其他人员加入的资格，牟取非法利益的。
（三）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员发展其他人员加入，形成上下线关系，并以下线的销售业绩为依据计算和给付上线报酬，牟取非法利益的。
根据具体问题型别，进行步骤拆解／原因原理分析／内容拓展等。
具体步骤如下：／导致这种情况的原因主要是……
物联网是一个行业的统称，比如说汽车、水稻、网际网路等行业一样。
只有中国人民银行才有货币发行权,其他任何企业说发行货币的都是传销骗子。
发行原始股也不会随便这样来发的,需要专业的证券公司来 *** 作,其他个人说交钱可以给原始股的基本是传销骗子。
如果有人说这个是原始股货币送积分要个人资讯什么的，基本可以确认是传销。
看到请点赞让更多人看到，防止上当受骗
传销的百科: 网页连结
投资理财到底是赚钱还是亏钱理财是为了赚钱，总的来说正常情况下理财还是赚钱的，只是收益有所不同，但国内很多公司挂羊头卖狗肉，鱼龙混杂，投资得做好甄别，以免血本无归，可以再说说具体需求，以便提供具有 *** 作性的建议
投资理财是传销吗？只要是正规机构的，都是合法的。传销特点，超过三层的下家分红。物品没有实际的价值。现在流行的炒什么币就要小心了。还有什么国家政策之类的要投资。传销的人一般都会给你画一个很大的饼，讲一个很吸引人的故事。比如说某某，通过了这个投资获得了很夸张的财富。这些都不要去相信。最保险的就是买国债，然后就是基金。然后就是风险大的是股票。风险和收入是成正比的。但这些都是合法的，只要是看自己的抗风险能力，和自己的理财能力来选择吧。
投资理财到底是干嘛的？投资理财是指投资者通过合理安排资金，运用诸如储蓄、银行理财产品、债券、基金、股票、期货、外汇、房地产、保险以及黄金等投资理财工具对个人、家庭和企事业单位资产进行管理和分配，达到保值增值的目的，从而加速资产的增长。投资理财不等于简单的攒钱、存钱，把钱放在银行里，也不等于简单的炒股(股票买卖)。投资理财是根据需求和目的将所有财产和负债在内的所有资产和负债进行积极主动的策划、安排、置换、重组等使其达到保值、增值的综合的、系统的、全面的经济活动。
唐卡投资理财是骗局吗 这个是拆分模式
做的比较好的
现在也就agk
其余多数是假盘
骗钱的
所在城市若有招商银行，也可以了解下招行发售的理财产品，您可以进入招行主页，点选 理财产品-个人理财产品 页面检视，也可通过 搜寻 分类您需要的理财产品。
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这个主要是看个人的看法，
每个人有每个人的想法，都是不一样的
这个拆分模式是有传销的影子，
也有不是传销的性质
主要还是看个人怎么去看待这个东西
最早做这个模式的现在也有11年的时间了依然健在
因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
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。
针对近期与HTC合作打造导入眼球追踪技术的HTCVIVE商用版开发套件，tobii欧亚销售部门副总PeterTiberg说明，借由让电脑系统知晓使用者眼球注视位置，即可在虚拟实境环境中透过眼睛转动就能直觉瞄准聚焦特定位置，而可避免大幅转动头部或挥动双手造成视觉晕眩情况，同时也能以更直觉方式在虚拟实境进行互动。
根据PeterTiberg表示，tobii过去以来的技术一直聚焦在借由近红外线光让镜头能快速辨识使用者眼球注视位置，借此对应游戏内容中随瞄随打，或是与游戏人物视角连动，在其他应用部分也包含可判断使用者观看电脑萤幕时的目光聚焦位置，或是判断使用者是否坐在萤幕前方。除了在硬体规格技术精进，为了让眼球追踪技术有更好表现，tobii同时也会投入软体研发，借此提供更完整的技术解决方案。
目前已经有70款游戏对应tobii眼球追踪技术，而预计明年将会增加到150款，而近期与HTC合作打造采用眼球追踪技术的HTCVIVE商用版开发套件，最主要便是希望能借由眼球追踪技术降低效能占用比例，让系统能将运算效能用于呈现更稳定的虚拟实境显示效果。
借由眼球追踪技术改善VR使用体验
由于人眼观看特定内容时，仅会聚焦在特定视线范围内，此时以目光聚焦点为中心之外的视线余光范围，其实不需特别耗费运算效能呈现清晰影像，因此借由tobii眼球追踪技术事先知晓目光集中位置，系统即可降低目光不会聚焦位置的虚拟实境影像清晰度，借此将更多运算效能集中让整体虚拟实境影像更流畅、稳定，使用者甚至不会感觉前后调整差异。
而当使用者改变目光注视位置，系统会透过内建于虚拟实境头戴装置内侧的近红外线发光模组，以及内藏式摄影机快速确认目光聚焦改变位置，进而可减少因为大幅转动头部或大动作挥动双手时造成的视觉晕眩，借此打造更好的虚拟实境互动体验。
在虚拟实境环境中，目光聚焦点为中心以外范围其实并不需要特别清晰呈现，因此透过tobii眼球追踪技术确定目光聚焦位置后，系统即可降低其他范围的显示影像效果，让效能能集中在目光聚焦位置HTCVIVE商用版开发套件主要在内部左右镜片周围埋入多组近红外线发射器，借此透过内埋摄影镜头确定左右眼视角增加更多人机互动可能性
此次与HTC合作打造内建眼球追踪技术的HTCVIVE商用版开发套件，tobii主要希望能进一步推动更好的应用模式，甚至针对一体式虚拟实境头戴装置其实也已经与部分厂商合作导入眼球追踪技术，借此改善行动虚拟实境碍于运算效能有限的使用体验，未来也希望能应用在更多装置，透过眼球追踪实现更多人机互动可能性。
另外，在结合脸部识别技术之下，PeterTiberg也说明可将眼球追踪技术应用在物联网设备，借此能在声音、触控以外增加电脑视觉的互动模式，例如可借由趋近感测与脸谱识别让智慧喇叭能自动切换不同使用者帐号登入内容，用在自动驾驶车辆也能协助判断驾驶是否将目光聚焦在前方道路，或是判断可能发生疲劳驾驶情况而使车辆速度放缓。
以目前tobii技术发展方向，主要还是以提供眼球追踪技术的硬体及软体解决方案，但这些解决方案会被应用在哪些产品类别，则依然取决合作的硬体厂商。至于此次与HTC合作打造HTCVIVE商用版开发套件是否意味下一款HTCVIVE将搭载tobii眼球追踪技术，这部份则要等HTC日后进一步公布。
HTCVIVE商用版开发套件外观与一般市售版本并没有太大差异目前tobii眼球追踪技术已经可实现趋近感测，以及进一步识别身分登入帐号后的视线互动，未来甚至可进一步辨识使用者目光聚焦位置显示内容，进而产生不同互动模式 你也许会想看以下内容： ROG滑鼠再添新成员ROGPugio、StrixEvolve…运用影像识别Adobe…
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