从技术架构层面看，工业互联网包含设备层、网络层、平台层、软件层、应用层以及整体的工业安全体系。与传统互联网相比，多了一个设备层。
工业物联网是工业互联网中的「基建」，它连接了设备层和网络层，为平台层、软件层和应用层奠定了坚实的基础。设备层又包含边缘层，总体上，工业物联网涵盖了云计算、网络、边缘计算和终端，自下而上打通工业互联网中的关键数据流。
工业物联网从架构上分为感知层、通信层、平台层和应用层。
近日，沃达丰在欧洲正式商用的5GOpen RAN，开启了Open RAN在5G的真正商业化。那么，这套欧洲首个规模商用的5G Open RAN是怎样炼成的？
为了抓住5G业务所带来的商业机会，例如AR/VR和沉浸式体验，运营商需要可伸缩性、低延迟、高性能和大容量，更需要新的商业模式。因此， 投资的关键领域之一就是无线接入网(RAN)，这是因为数据必须在最接近客户的地方以超低延迟来进行处理，以便提供5G业务。
作为Open RAN领域的领先运营商，沃达丰自2016年提出Open RAN生态系统以来，一直持续投入并在英国许多地区积极推进。 早在2022年1月，沃达丰宣布已经开通了英国首套5G Open RAN站点，这意味着Open RAN技术首次在英国宏基站上用于承载实时客户流量，也将是世界上最大的无线接入网之一。
这套网络位于英国巴斯市，是沃达丰承诺的并在2027年之前上线2500个5G和4G Open RAN中的第一个，也是支持英国政府加快Open RAN生态系统发展的重要一步。据了解，英国政府正在通过25亿英镑的多样化战略对这项技术进行投资，以便英国的网络更灵活、更稳健且更安全，为大众和企业带来5G的巨大效益。
在此项工程中，戴尔、NEC、三星、风河四家供应商负责联合建设Open RAN网络，凯捷工程和是德 科技 负责集成与互 *** 作测试。
其中，三星提供无线接入网(vRAN)解决方案，以及技术、产品和集成支撑;戴尔提供开放硬件服务器;NEC提供RU单元;风河负责Open RAN CU/DU工作负载、自动化、编排和网络功能的生命周期管理;凯捷工程和是德 科技 在沃达丰实验室提供测试和集成服务，以确保多供应商生态系统的互 *** 作性。一旦技术和供应商被验证为符合Open RAN标准，设备的部署就变得更加简单。
Paul Miller认为，Open RAN是未来5G vRAN的关键。 风河作为云基础设施技术提供商，对于Open RAN做了大量投资，自始至终都参与到沃达丰开放运营的努力之中，为沃达丰的新一代Open RAN提供分布式云原生平台并运行Open RAN应用。
有了Open RAN技术，移动运营商可以获得更多可互 *** 作的硬件和软件，使网络的运行更具成本效益。沃达丰宣布正在使用 Open RAN技术，将移动通信覆盖到英国各地难以到达的农村地区。目前，它已将4G引入七个新地区，包括 Morehampton、Lifton、Selborne、Pendine、Halkyn、Bradfield和Middleton-in-Teesdale，这些地区是德文郡、汉普郡、威尔士、约克郡和杜伦郡的第一批获得Open RAN技术的地区。但随着Open RAN生态系统和技术的成熟，将考虑部署更多的站点。这些额外的站点可能位于网络流量更高、更复杂的环境中，例如，交通枢纽和密集的城市环境。
在谈到Open RAN技术为什么受到青睐时，Paul Miller表示， Open RAN将促进开放式架构以提供敏捷性来引入供应商/生态系统多样性的组合，引入新的业务，扩大企业边缘云以增添新的5G网络业务。主流应用场景将推动新的应用场景，增加高性能和超低延迟的需求。例如，远端边缘应用(工业40、增强现实等)需要超可靠的低延迟通信。这将使服务提供商能够灵活地引入这些应用场景和服务，在时间、方式和供应商等诸多方面获得极大的灵活性。这也有助于通过采取基于云或分离方法提升运营效率。
据领先的电信、传媒和 科技 管理咨询公司梅森(Mason)针对5G应用的Open RAN和传统物理RAN作出的运营成本对比分析指出，TCO降低非常显著，足以证明转向Open RAN的合理性(与传统物理RAN相比，TCO降低了22%;同时开放式无线单元的商品化，以及进一步优化CPU率用来可以将完全集中化O-RAN的TCO降低30%到35%)。
因此，越来越多的企业意识到，与传统设备方法相比，采用Open RAN技术 部署新的、现代化的营收应用(物联网、工业物联网、工厂自动化、企业边缘计算、自动自主 汽车 等)， 可以产生更多的营收。
Paul Miller坦言，在Wind River Studio之中，风河提供了云平台技术，旨在运行无线接入网络的虚拟化功能。风河的云平台技术基于开源Starling X。由沃达丰完成的世界上第一个分离式(也就是Open RAN和虚拟化)5G商业网络正式运行在风河的云平台技术上，风河力争成为分离式Open 5G vRAN的领先云平台提供商。
众所周知，O-RAN联盟是一个由移动服务供应商和技术供应商组成的全球社区，是推动Open RAN发展的组织。截至4月28日，O-RAN联盟在全球获得了巨大的吸引力。其中， 运营商成员共31家 ，包括中国联通、中国电信、中国移动、AT&T、沃达丰、Verizon、T-Mobile等运营商; O-RAN联盟贡献者和学术贡献者共303家 ，包括中兴通讯、诺基亚、新华三、亚信 科技 、赛灵思、高通、三星、联想、英特尔、富士通、亚马逊等企业。
附：O-RAN联盟31家运营商成员：
O-RAN联盟303家贡献者和学术贡献者：
专家简介
Paul Miller, Jr
作为首席技术官，Paul Miller负责风河公司的技术战略。他拥有30多年大型企业和成功新创企业从事电信及先进技术相关的领导经验，目前专注于风河公司的边缘虚拟化和AI解决方案，包括风河基于Starling X推出的市场领先5G云产品。
在加入风河之前，他在GENBAND公司担任首席技术官。他曾经领导多种交换、IMS、IP媒体、呼叫控制和Web应用解决方案的架构和开发，成果应用于全球多家一级运营商。
在过去的八年中，他专注于OpenStack、SDN和NFV自动化技术，包括多站点、多云基础设施的运营、多层CSP VNF部署，以及重要的NFV专利发展。他在职业发展历程中做所的贡献帮助全球许多通信服务提供商创造了新的营收渠道，同时大幅降低了运营成本。
注：原文首发于《通信产业网》官方微信
欧洲首个商业5G Open RAN站点是如何开通的？
随着科技的发展，人类的进步，人工智能的应用越来越广，所以说人工智能软件的开发和利用也越来越广阔，所以说人工智能软件行业还是很好就业的！人工智能关注度随着科技技术发展与进步越来越高。大量人力、物力、财力、智力来驱动人工智能技术研究不断向前推进。
1 首先来了解一下人工智能是什么？
人工智能，简称AI。简单的理解，就是用机器来模拟人类认知能力的技术。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
A人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能是一个十分广泛的科学，它由不同的领域组成，比较机器学习啊，计算机视觉啊。换句话来说，人工智能研究的一个主要目的就是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，比如停车场的车牌识别等。

B人工智能
能力就学习能力，预测推理能力。
2 介绍几个应用场景
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。比如：智能物联网、工业40、机器人、无人驾驶汽车、智能家居、智能安防、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育和智能农业等等。
1) AIoT(人工智能物联网)=AI(人工智能能)+IoT(物联网)。
AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系。

AIOT
AIoT技术可以细分为数据、连接、用户、流程、可视化等五大类应用。AIoT希望建构一种更高级形式的智能化生态体系，即通过人工智能的方式实现万物数据化、万物智联化。AIoT技术的应用，需要在AI和IoT技术不断革新的同时，要首先数据的采集的问题。无论是物联网，还是AI，都离不开一个关键点：这就是数据。
2) 工业40
人工智能机器视觉技术融入制造业，取代了人工检测。机器视觉通过计算机来模拟人的视觉功能，不仅仅是人眼的简单延伸，更是从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以学习后，最后用于实际检测、测量和控制。

机器人
VR/AR技术来连接数字世界和物理世界，让工厂的建设不再出错，更加合理化。随着工业领域内容需求的逐步增长，VR（虚拟现实技术）及AR（增强现实技术)的仿真应用和可视化功能让工业产业在信息化时代迎来新的机遇、新的发展。
3) 无人驾驶技术
现在伴随着移动互联、Ai、云计算、大数据以及物联网等技术在汽车上的应用，无人驾驶汽车得到了越来越多的重视。无人驾驶汽车是一种主要以移动、运输为目的的汽车。它具有感知输入系统、计算处理系统、控制系统、汽车信号系统以及其他辅助系统。感知输入系统、计算处理系统是无人驾驶技术的关键。

无人驾驶
无人驾驶技术是多个技术的集成，包括了传感器、定位与深度学习、高精地图、路径规划、障碍物检测与规避、机械控制、系统集成与优化、能耗与散热管理等等。
3 人工智能的前景
人工智能是未来的发展大趋势，人工智能的目的就是让机器成为人类的帮手和工具，越来越多的传统行业向着人工智能、工业物联网、机器人转型等，来解放了人们体力劳动。人工智能是未来的发展趋势，也是大势所趋，前景非常好。

人工智能
4 个人角度
我之前是学习机械的，所以物联网相关知识都是自学的。物联网涉及的知识面比较广，除了在工业方面，它是涵盖单片机、传感器、通信技术、云存储技术、数据可视化和数据挖掘等一系列学科。诸如：嵌入式技术、无线传感网络技术、传感器技术、M2M技术、云计算及中间件技术。我也构建一套智能家居系统。人工智能+物联网也是未来学习的方面。总之，自学是比较艰辛，一句话：坚持动手去做，总会有收获的能涉及面很广，主要包括感知、学习、预测推理和决策等方面的能力。我觉得，人工智能最核心的能力就学习能力，预测推理能力。
2 介绍几个应用场景
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。比如：智能物联网、工业40、机器人、无人驾驶汽车、智能家居、智能安防、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育和智能农业等等。
1) AIoT(人工智能物联网)=AI(人工智能能)+IoT(物联网)。
AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系。

AIOT
AIoT技术可以细分为数据、连接、用户、流程、可视化等五大类应用。AIoT希望建构一种更高级形式的智能化生态体系，即通过人工智能的方式实现万物数据化、万物智联化。AIoT技术的应用，需要在AI和IoT技术不断革新的同时，要首先数据的采集的问题。无论是物联网，还是AI，都离不开一个关键点：这就是数据。
2) 工业40
人工智能机器视觉技术融入制造业，取代了人工检测。机器视觉通过计算机来模拟人的视觉功能，不仅仅是人眼的简单延伸，更是从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以学习后，最后用于实际检测、测量和控制。

机器人
VR/AR技术来连接数字世界和物理世界，让工厂的建设不再出错，更加合理化。随着工业领域内容需求的逐步增长，VR（虚拟现实技术）及AR（增强现实技术)的仿真应用和可视化功能让工业产业在信息化时代迎来新的机遇、新的发展。
3) 无人驾驶技术
现在伴随着移动互联、Ai、云计算、大数据以及物联网等技术在汽车上的应用，无人驾驶汽车得到了越来越多的重视。无人驾驶汽车是一种主要以移动、运输为目的的汽车。它具有感知输入系统、计算处理系统、控制系统、汽车信号系统以及其他辅助系统。感知输入系统、计算处理系统是无人驾驶技术的关键。

无人驾驶
无人驾驶技术是多个技术的集成，包括了传感器、定位与深度学习、高精地图、路径规划、障碍物检测与规避、机械控制、系统集成与优化、能耗与散热管理等等。
3 人工智能的前景
人工智能是未来的发展大趋势，人工智能的目的就是让机器成为人类的帮手和工具，越来越多的传统行业向着人工智能、工业物联网、机器人转型等，来解放了人们体力劳动。人工智能是未来的发展趋势，也是大势所趋，前景非常好。

人工智能
4 个人角度
我之前是学习机械的，所以物联网相关知识都是自学的。物联网涉及的知识面比较广，除了在工业方面，它是涵盖单片机、传感器、通信技术、云存储技术、数据可视化和数据挖掘等一系列学科。诸如：嵌入式技术、无线传感网络技术、传感器技术、M2M技术、云计算及中间件技术。我也构建一套智能家居系统。人工智能+物联网也是未来学习的方面。总之，自学是比较艰辛，一句话：坚持动手去做，总会有收获的科技发展是不定向的。也就是说难以预测未来科技发展趋势。
说这话，你可能会不满，怎么可能难以预测？
举个例子吧，蒸汽机发明时，引发第一次工业革命时，那时候人要预测未来的科技，会怎样想呢？
可能就会像蒸汽朋克里想的那样吧。把蒸汽的力量无限化，想象出一个蒸汽力量至上的世界。
那后来，你也看到了，蒸汽机技术似乎没想象中持续指数发展，反而突然杀出电力和内燃机，引发了第二次工业革命。
然后你看，得益于第二次工业革命，载人航空方面，第一架载人飞机1903年刚起飞，1969年人类居然就到了月球上。这载人航空技术发展，堪比现在的摩尔定律吧。
那时的人如果预测未来会怎样想呢？
他们会想，1903年载人飞机刚诞生，而1969年人类就可以到月球上去了，这才短短66年时间啊。按照这牛逼发展速度，哪怕保守估计，五十年后，肯定天空到处都是飞行汽车啥的，太空旅游什么很普遍，月球太空基地肯定都建好了，火星上肯定人类也去过了。这不夸张吧？
然后你看，距离1969年，51年后的现在，载人航空技术似乎并没有那么牛逼……
反而后来半路，杀出个互联网和大规模集成电路。于是啊，来了一场信息革命，互联网、手机、电脑出来了。
然后得益于互联网和大规模集成电路的发明产生的技术红利，IT行业迅猛发展，还诞生了工业摩尔定律这个说法。
也就是每过18个月，集成电路上晶体管会多一倍，而价格不变。也就是说，每隔18个月，一块钱买到的电脑性能会增加一倍。
然后你看到了我们现在有些人，是怎么预测未来的的了:
电脑性能，每18个月翻一倍，也就是说根据指数发展，未来计算机的计算能力将会远远超过人类脑袋，然后就会出现强人工智能，然后强人工智能，会造出更强的人工智能，一直持续下去，会导致技术奇点……
和以前人们的想象力，其实如出一辙。上个世纪，人们也是这样看待载人航空技术的。认为载人航天技术会永远指数爆炸发展。
一项技术发展，是呈S型发展的，而不是J型的。有指数增长时，也有平缓的线性增长的时候。
蒸汽机刚出来时，那时候人们可能会认为蒸汽机技术，将会一直指数爆炸发展，直到未来产生一个基于蒸汽机的伟大世界。但后来蒸汽机技术停滞了，人们去点亮内燃机和电力的科技树了
而第二次工业革命时，载人航空技术迅猛发展，短短几十年，就从无到有，从有到飞到月球上去。上个世纪的人，预测未来几十年后，是飞行汽车到处有，人类建立月球基地的年代，但现在航空技术也进入了平缓发展期，并没有像他们想的那样。
当然，虽然单项技术是呈S型发展，但我们的整个技术生态圈，包罗万象，林林总总，指不定会从哪个角落杀出哪一匹技术黑马来，重新改变世界，又爆发一次科技革命。
好比，蒸汽机出来了，一下子处处都用上了蒸汽机，人们可能认为蒸汽机会无往而不利，但后来蒸汽机技术停滞了，杀出了电力和内燃机，定义了第二次工业革命。
然后人们认为内燃机会无往而不利，但后来你也看到现在基于烧汽油的内燃机技术的汽车，也只剩下修修补补的小功能改进了，不可能会有太大变革。即使倡导的新能源汽车，也是基于电池技术或者其他，而不是内燃机技术的延伸。
上个世纪，预测未来，谁会想到后来会杀出互联网和集成电路这黑马呢？那时，人们根据科技发展，认为几十年后的未来是飞行汽车、月球基地，他们不会想到几十年后是淘宝购物、微信聊天。
同样，比如我们很多人猜测未来的发展趋势是怎样的:
无人驾驶（车联网），这其实核心技术仍然是基于信息技术和集成电路，也是IT和集成电路技术的延续……
AR、VR，也是IT和集成电路，
智能家居，也是IT和集成电路，
工业物联网，也主要是IT和集成电路，
机器人，需要研究计算机视觉等技术，也是IT和集成电路，
……
你会发现，我们现在，关于未来科技发展趋势，想象未来，其实绝大部分，都是基于上世纪互联网和大规模集成电路的发明，带来的信息革命红利，思维逃不出这个藩篱。跟上个世纪人们想象未来科技，那时照样是根据载人航空的逆天发展速度来想的，推测几十年后是飞行汽车和月球基地什么的。
但就像刚才说的，单项技术发展是呈S型发展的，比如蒸汽机技术、内燃机技术，载人航空技术什么的。不可能永远指数爆炸发展。
现在，摩尔定律快失效了，谁知道未来IT和大规模集成电路的技术红利能持续多久？
也许，跟以往一样，半路从技术生态圈中，某个角落杀出一匹技术黑马来，比如突然来一场医学技术革命、生物技术革命、化学技术革命也说不定。
当然，也有可能悲催的迟迟不来新的技术突破，我们只能继续啃IT和大规模集成电路的技术红利。
有人说，这三四十年，IT行业的迅猛发展，掩盖了其他行业技术的停滞不前。
其实也有道理。因为我们现在就是在吃信息革命的技术红利嘛。爆发的是信息革命，而不是生物革命，也不是化学革命。
只是，我希望未来科技来点新花样就好了。
比如核聚变大突破，来一次第三次工业革命？不过这太远了。
希望来点新的想不到的花样。
今天是2020年八月的最后一天，突如其来的新冠疫情基本上把上半年完全打乱。随着新冠疫情继续在全球范围内肆虐，一些大型 科技 公司站在利用人工智能，大数据，机器人技术和传感器等新兴技术来研发疫苗和突破治疗方法的最前沿，以帮助受冠状病毒感染的人们。
2020年由于新冠病毒的“黑天鹅”事件，促进了人工智能（AI）在医疗，金融和制造业等许多领域的广泛应用。现在，我们正处于一个新的转折点，人工智能将永远改变我们的生活方式。一年还剩下四个月，我们想看看这些新兴技术迄今为止的发展情况。
以下列出了2020年以及之后将推动未来十年创新的十大新兴技术。
1 人工智能与机器学习 – AI和ML继续保持头把交椅。人工智能不仅统治着信息技术领域，而且渗透到我们的日常生活中。它管理着我们的电子设备和房屋，帮助我们导航，并建议我们观看，阅读，收听和购买什么。生物技术公司还将AI与其他技术集成在一起，以提供远程医疗，预防，诊断，医院护理，公共安全以及对行业，城市提供帮助的急需的解决方案。人工智能是新兴技术中的最大力量，其应用跨越其他领域，包括机器人技术，物联网（IoT），云计算，认知自动化，安全性，财务等等。今年，我们还看到了一种新型的人工智能，称为格式AI。与生成AI不同，形成性AI可以随着时间动态地适应并生成新颖的模型来解决特定问题。AI的其他新兴用途包括自适应机器学习，边缘AI，边缘分析，可解释的AI，AI平台即服务（PaaS），转移学习，生成对抗网络和图分析。
2传感和移动性 –当今世界各地有数百万人在远程工作，传感和移动性是对我们的生活产生影响的两项技术。正如Gartner的布莱恩·伯克（Brian Burke）所描述的那样，“感觉和移动性听起来好像是两个截然不同的事物，但实际上它们之间有着密切的联系，因为它感觉到了实现移动性的能力。” 传感和移动技术涉及例如3D传感摄像头，AR云，轻型货运无人机，自动驾驶飞行器和自动驾驶的使用。
3下一代认知计算 - 认知计算是我们列表中的新功能。它是一种神经形态技术，它使用计算机模型来模拟复杂的情况下的人类思维过程，在这种情况下答案可能是模棱两可和不确定的。与人工智能不同，认知计算是一系列技术平台的集合，从广义上讲，它们是基于人工智能和信号处理的科学学科。不同于AI更加注重通过增强人类思维来解决复杂问题来提供准确的结果，而认知计算或思维则旨在模仿人类行为并适应人类推理，旨在以类似于人类解决问题的方式。
4 5G – 5G是第五代移动网络，与4G相比提供了改进，例如低延迟，智能功耗和高设备密度。借助5G，5G现在正被用于从远在千里之外进行远程手术，这可能会改变整个医疗保健行业。2019年，我国的医生使用5G进行了远程手术，将刺激设备插入了将近3000多公里之外的帕金森患者的大脑中。除了医学之外，5G还将使增强现实，智慧城市和联网车辆成为可能。
5增强现实/虚拟现实 –今年年初，AR和VR排名第9位。随着冠状病毒和大流行后工作未来的永久转变，虚拟现实和增强现实有可能极大地改善远程工作并改变我们永远的工作方式。今年年初，在冠状病毒大流行之前，Facebook提出了使用增强和虚拟现实进行远程工作的想法。长期以来，Facebook一直认为这些技术可以广泛用于 娱乐 之外。Facebook的AR和VR负责人Andrew“ Boz” Bosworth早在5月份表示，这家社交巨头已经在投资使用AR和VR技术“增强远程工作和生产力”。AR和VR还具有改变人类与机器，数据以及彼此互动的方式的潜力。
6无服务器计算的下一代云计算 –如今，云计算已渗透到我们生活的许多方面。无论我们是否意识到，日常语音通信中使用的大多数数据都是由阿里，腾讯，亚马逊等 科技 公司存储在云中的。无服务器计算是一种云计算执行模型，其中提供商按使用情况提供后端服务。服务器仍在使用，但是从无服务器的供应商那里获得后端服务的公司是根据使用情况收费的，而不是固定数量的带宽或服务器数量。无服务器计算也称为功能即服务（FaaS），它使公司能够构建可实时扩展的应用程序，以便它们能够响应随数量级而立即变化的需求。如上所述，
7自然语言处理 – NLP是人工智能领域，使计算机能够分析和理解人类语言。NLP使用自然语言处理计算机与人之间的交互。语音到文本将人类语言转换为编程语言，文本到语音将计算机 *** 作转换为声音响应。NLP被用于我们日常生活中的各种设备。AI芯片（也称为AI加速）的出现将进一步加速NLP的发展。例如，Alexa和Siri等语音助手具有内置的NLP引擎，可将语音转换为单词，声音和想法。不幸的是，当今的主流语音助手解决方案（Alexa，Siri和Google Home）并不是针对工业环境而设计的。下一代NLP现在正在工业IoT设备中使用。早在2019年，我们就Onvego进行了报道，这是一家位于以色列特拉维夫的AI技术创业公司，专注于智能语音，语音和语言处理以及下一代NLP和语言处理领域。使用NLP技术，Onvego使物联网设备即使在离线状态下也可以通过语音命令激活。
8机器人技术 –机器人出现的时间比您想象的要长。我们今天所知的最早的机器人最早是由肯塔基州路易斯维尔的发明家George C Devol开发的。自从1950年代初期首次开发机器人以来，发生了许多变化。机器人技术是产生机器的科学，工程和技术的交集，称为机器人。与十年前不同，机器人技术已经从工业用途转变为服务和食品交付。机器人在物理上和虚拟上都在影响着家庭和企业。如上所述，随着5G技术的到来，医生现在正在使用机器人进行远程手术。除了外科手术机器人以外，医院和治疗中心现在还使用机器人来提高护理质量和患者预后。
9物联网（IoT） –简而言之，物联网是将任何设备连接到Internet以及彼此连接的想法。该设备也称为IoT设备，是一种带有传感器的硬件，该传感器通过Internet将数据从一个地方传输到另一个地方。物联网设备包括无线传感器，软件，执行器和计算机设备等等。与物联网的早期不同，下一代物联网迎来了第四次工业革命的新时代，也被称为工业40。具体而言，工业40专注于依赖物联网的智能工厂。它影响从制造业到物流和供应链的每个工业过程。物联网是工业40的九大支柱或组成部分之一。
10量子计算 –与使用以0或1表示的位存储信息的常规计算机不同，量子计算机使用量子位或qubit将信息同时编码为0、1或两者。量子计算始于1980年代初，当时物理学家Paul Benioff提出了图灵机的量子力学模型。从那时起，诸如Google和IBM之类的技术巨头一直在努力将该技术引入主流。早在9月，该搜索巨头成为第一家实现“量子至上”的公司。量子计算将开辟新的可能性领域，并有助于解决以前不可能的计算问题。
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