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。
物联网技术虽然发展迅速,但仍存在以下不足之处:1 安全问题:物联网设备和系统的安全问题一直是一个热点和难点,缺乏有效的安全保护措施容易导致设备被攻击、信息泄露等问题。
2 标准化问题:由于物联网涉及到多个领域和技术,标准化工作并不完善,导致不同厂商和设备之间的兼容性和互联互通存在问题。
3 能耗问题:由于物联网设备需要不断收集和传输数据,因此能源消耗较大,需要更加智能化和节能的设计。
4 隐私问题:物联网设备收集的数据可能包含用户的隐私信息,如何保护用户的隐私成为一个重要的问题。
5 数据处理问题:物联网设备所产生的数据量庞大,如何高效地处理和分析数据,提取有用的信息,是一个需要解决的问题。
6 成本问题:物联网设备和系统的成本较高,对于一些中小企业和个人用户来说可能承受不起。
因此,未来需要在这些方面加强研究和改进,提高物联网技术的安全性、标准化、能源效率、隐私保护、数据处理和成本效益等方面的表现,以推动物联网技术的可持续发展。基于EPC和RFID技术的物联网在现代物流领域的应用 物联网又称传感网,英文名称叫“Internet of Things”,简称 IOT。物联网的概念于 1999 年在美国召开的移动计算机和网络国际会议上首次被提出, 2005 年在突尼斯举行的信息社会世界峰会上,国际电信联盟( ITU)发布了《ITU互联网报告 2005:物联网》的报告,正式提出了物联网的概念。物联网是在计算机互联网基础上利用射频识别(RFID)技术、无线通信技术、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监测和管理的一种网络。 在这个网络中世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行信息交换。 物联网的问世,打破了传统思维。过去一直将机场、公路、建筑物等物理基础设施与数据中心、个人电脑、宽带等 IT 基础设施分开。而在物联网时代,所有的物品、电缆、芯片、宽带将整合为统一的基础设施,世界就在物联网上开展各种活动。 物联网应用广泛,遍及物流仓储、智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康等多个领域。但是,受技术水平和使用成本等因素的制约,物联网的应用在短期内还难以一下子在各个领域全面推广。而在更加追求效率及成本控制的物流行业,有望率先在这一新领域进行尝试。物联网与现代物流有着天然紧密的联系,其关键技术诸如物体标识及标识追踪、无线定位等新型信息技术应用,能够有效实现物流的智能调度管理、整合物流核心业务流程,加强物流管理的合理化,降低物流消耗,从而降低物流成本,减少流通费用,增加利润。 物联网借助互联网、RFID 等无线数据通信等技术,实现了单个商品的识别与跟踪。基于这些特性,将其应用到物流的各个环节,保证商品的生产、运输、仓储、销售及消费全过程的安全和时效。本文就物联网在现代物流各个环节的应用进行探讨,并对物联网在国内外物流的应用现状进行了概述。 1 物联网在物流各个环节的应用分析 物流是指物品从供应地向接收地的实体流动过程。当前的物流过程存在物流信息不对称、得不到及时的信息等弊端,难以实现及时的调节和协同。随着全球经济一体化进程的推进,调度、管理和平衡供应链的各环节(跨区、跨国)之间的资源变得日益迫切,以产品电子代码( EPC 码)和 RFID 为核心在互联网之上构造“物联网”,将在全球范围从根本上改变对产品生产、运输、仓储、销售各环节物品流动监控和动态协调的管理水平。 11 物流生产和运输领域 基于物联网的支持,电子标签承载的信息可以实时获取,从而清楚地了解到产品的具体位置,进行自动跟踪。对制造商而言,原材料供应管理和产品销售管理是其管理的核心,物联网的应用使得产品的动态跟踪运送和信息的获取更加方便,对不合格的产品及时召回,降低产品退货率,提高了自己的服务水平,同时也提高了
消费者对产品的信赖度。另外,制造商与消费者信息交流的增进使其对市场需求做出更快的响应,在市场信息的捕捉方面就夺得了先机,从而有计划地组织生产,调配内部员工和生产资料,降低甚至避免因牛鞭效应带来的投资风险。对运输商而言,通过电子产品代码EPC自动获取数据,进行货物分类,降低取货、送货成本。并且,EPC 电子标签中编码的唯一性和仿造的难度可以用来鉴别货物真伪。由于其读取范围较广,则可实现自动通关和运输路线的追踪,从而保证了产品在运输途中的安全。即使在运输途中出现问题,也可以准确地定位,做出及时的补救,使损失尽可能降到最低。这就大大提高了运输商送货的可靠性和效率,提高了服务质量。此外,运输商通过EPC可以提供新信息增值服务,从而提高收益率,维护其资产安全。 12 物流仓储领域 出入库产品信息的采集因为物联网技术的运用,而嵌入相应的数据库,经过数据处理,实现对产品的拣选、分类堆码和管理。若仓储空间设置相应的货物进出自动扫描纪录,则可防止货物的盗窃或因 *** 作人员疏忽引起的物品流失,从而提高库存的安全管理水平。现今,它已经广泛使用于货物和库存的盘点及自动存取货物等方面。 13 销售管理领域 物联网系统具有快速的信息传递能力,能够及时获取缺货信息,并将其传递到卖场的仓库管理系统,经信息汇总传递给上一级分销商或制造商。及时准确的信息传递,有利于上游供应商合理安排生产计划,降低运营风险。在货物调配环节,RFID 技术的支持大大提高了货物拣选、配送及分发的速度,还在此过程中实时监督货物流向,保障其准时准点到达,实现了销售环节的畅通。对零售商而言,实施 EPC 保证了合理的货物仓储数量,从而提高定单供货率,降低脱销的可能性和库存积压的风险。由于自动结算速度的大幅提高,卖场就可以降低最小安全存货量,增加流动资金。由于可以实现单品识别,每个产品都具有特殊代表性,他们在货架上的具体位置、所处状态,可通过信息阅读随时传递至互联网,在信息处理之后反馈给管理人员,可以有效防盗,避免销售损失。 14 商品消费领域 物联网的出现使得个性化购买、排队等候时间缩短变为现实。消费者随时掌握所购买产品及其厂商的相关信息,对有质量问题的产品进行责任追溯。事实上,由于产品在生产之初直至消费者手中的整个过程都经由实时的质量和数量追踪并依据情况做出补救,到消费者手中的残次产品几乎为零。这样,即保证消费者购买到满意商品,还可以防止残次产品因不及时有效处理而对周围环境带来威胁。特别是有毒有害的危险品,随意丢弃将可能造成严重的环境污染,酿成巨大的损失。
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