搭载了互联网服务的汽车 *** 作系统将是用户连接未来一切可能性的窗口，未来地球的每一寸土地都会被计算能力所覆盖，而智能汽车正是一个有无穷想象力的通往未来的入口！在数字化时代下，智能汽车的 *** 作系统该具备哪些特质呢？
未来在人工智能时代下，智能汽车的 *** 作不再是单一的指向性功能，不仅需要满足用户的基本需求，更重要的是在用户还没有充分表达需求的基础上为用户先一步考虑问题，知道用户下一步会做什么，提前应对。基于深度学习用户习惯、研究用户的行为、大量收集用户范本并做深度分析，为每一个用户深度定制需求，提出个性化的解决方案，让汽车的用户体验不再千篇一律。
汽车在特殊的驾驶环境下通过深度学习能力为用户带来场景化解决方案，将汽车变为贴身的私人管家，通过识别用户身份，它知道你今天送孩子上学的途中会喝一杯美式咖啡，去公司的路上有一个重要的视频会议，晚上要和家人聚餐等，汽车会根据你的需求自动同步日历信息，安排最优的导航路线，提前预定一杯咖啡，推荐一家适合家庭聚会的餐厅
汽车复杂的驾驶场景决定了汽车的 *** 作系统有别于其他移动设备，它对安全性和高效反馈有着极高的要求。用户与系统在交互中，所有的 *** 作都意味着驾驶员的视线离开轨道，系统交互的重要性就是要帮助驾驶者能够稳定的行驶而不发生交通问题，这对人与车的交互方式和界面设计产生了极高的要求，用触摸、手势、语音还是眼球追踪，都是设计赋予安全驾驶的意义。语言和肢体是人类最自然的交流方式，用最直接的身体姿态与汽车沟通，深度研发汽车的自然语言能力，并识别面部表情和肢体动态，将人类最舒适的交流方式转化为 *** 作指令。
语音识别涉及到生活的方方面面，如智能家居、家电、运动、医疗、生活服务等，目前国内外都在深度研究AI下的语音人机交互，国外苹果siri、亚马逊Alexa、谷歌Assistent，国内腾讯、阿里等都在研发语音交互技术。机器会学习人类的说话语调、情感表达，通过大数据将搜索结果用自然的语言输出给用户。自然的语音交互大大降低了人车交互的学习成本，让冰冷的汽车变成最懂你的朋友，通过交流不仅可以完成指令，还会识别语义、语调感知用户情绪，做到个性化服务，将人和汽车的交互方式带入到新的数字化时代。
智能化时代，用户对汽车的需求转变为万物互联、智慧出行，汽车不仅可以满足功能需求，更是一个连接万物的入口，通过车实现家车场景下互联互通。坐在家中可以通过智能音箱控制车辆，反之在车内也可以关闭窗帘、打开暖风等智能控制家居；还可以通过手机、可穿戴设备对汽车完成解锁、授权、分享，不再需要钥匙解锁汽车，与朋友共享汽车只需远程授权，还有快递到车服务等；以及车与车之间，可以无缝信息共享、实时社交，车主与车主之间建立兴趣小组，共享POI，道路救援等；车与各终端互相联动、资源共享，实现人、车、生活的万物互联。
通过人工智能，在以车为中心的物联网还将有更多的想象空间，汽车会学习更多人类的行为习惯，更智能、自然的连接万物，更多维度的远程控制。未来的汽车，会让生活变得更简单，万物互联的魅力会让用户腾出更多的时间享受驾驶乐趣。
智能汽车的出现会让用户有更高的驾驶愉悦感，汽车会充当你的司机，而系统就变成了你的贴心管家，优秀的系统界面设计不仅可以提升汽车的品牌价值，创造全新的用户体验，还可以让汽车成为生活的一部分，它学习人类的生活习惯和环境，可以赋予汽车新的灵魂，让汽车品牌变的与众不同。
汽车界面（HMI）设计是由多个设计部件组合而成，包括尺寸、分辨率、文字、颜色、图标、控件、用户体验等，外部因素对界面设计的影响也至关重要，包括屏幕摆放方式、位置、角度、光照等。只有充分考量外部因素，合理有效的组合设计零部件，才能确保内容优先、良好的易读性、精准点击、快速响应以及优秀的用户体验。以下是通用的汽车界面设计原则，以标准化的数据加上创新的设计元素，以确保驾驶安全性的同时发挥与众不同的视觉感受。
大屏 *** 作系统越来越受到车企青睐，更多的功能被聚合在 *** 作系统上，位于驾驶员右侧的大屏在驾驶环境下，手指可触及的区域十分有限。对于设计大屏系统，要充分考虑用户 *** 作舒适度和最优 *** 作范围（如下图所示），本文以常见的屏幕比例（16：9）来分析屏幕交互热区的范围。靠近驾驶员的屏幕右下方是最容易交互到的区域，适合可交互可点击的功能性内容、需要快捷 *** 作的button、盲 *** 作就可以完成的交互，都可以放置在右及右下方区域（绿色区域）；屏幕越靠上，意味着手臂悬停的时间要更长，要完成选择或点击类的 *** 作的时间相对长，适合不常进行互动和交互的内容，优先考虑显示类信息（蓝色区域）；屏幕右上角的区域基本是 *** 作盲区，在此位置放置显示类状态信息更为适宜，避免将重要的 *** 作button放置在交互盲区（红色区域）。以特斯拉为例，将使用频率最高的空调面板常驻在底部最容易触及到的区域，可以快速调节与温度相关的功能；顶部交互盲区是状态栏一类显示信息，不经常点击的功能则安排在右上角区域；中间区域是用户点击屏幕的舒适区，特斯拉将中间区域划分为等分的两部分，上下半屏各显示不同模块，在设计布局上将更频繁 *** 作的button放在屏幕靠左侧位置更易交互。（如下如所示）
车机屏幕的摆放方式决定了在白天强光下是否可以清晰的看到屏幕上的文字和内容，在夜间屏幕是否过亮导致刺眼，这些工作在设计之初进行充分调研是非常有必要的。如果光照很强，在设计上就要避免用和背景相同色系的颜色，适当提高颜色对比度，通过不断调整色彩和布局提高界面的易读性；相反在夜间，又要避免使用纯度太高的颜色，文字的颜色也要考虑不使用纯白或者纯黑，适当的降低彩色明度有利于夜间行车。所以在界面设计的过程中需要设计师在充足光照的白天和照明微弱的夜间多次测试屏幕的显示效果，提高界面的易读性，必要的时候可以考虑通过增加主题换肤的模式缓解矛盾。如下如示例，在没有硬件遮挡的强光照下，屏幕的显示效果是非常差的，基本很难看清屏幕内容，这就需要设计师反复测试实现最佳的显示效果。
汽车界面设计与手机app在设计上有本质的区别，app的设计基本上以信息流为主，在设计布局上也基本上以列表、九宫格、瀑布流等形式表现。但是汽车界面主要以功能 *** 作类为主，除了设置、信息展示需要用到列表等形式展现外，大部分的功能都需要快速完成 *** 作，在内容的布局上相对自由，虽然没有特定的布局样式，但因为汽车的使用场景的特殊性，在页面布局上要更考虑到以下几个原则：
“内容优先”原则。 要选择更直观、更易读的设计样式去表达功能，避免使用识别性差的图表突出核心内容。可以从车内提取设计元素强调功能的展现，例如汽车控制功能，可以提炼“座椅”“方向盘”等实物细节，不仅有效的表达产品功能，还可更直观的看到交互反馈。
”少即是多“原则。 在界面布局上尽量不要使用与功能无关的设计元素，有时候为了刻意强调界面的炫酷的科技感，在界面中加了容易导致信息混淆的“额外”设计，很容易导致界面承载信息过多而失去重心。合理的运用文字大小、颜色来突出界面层次，避免过分使用过重的装饰元素。
“减少层级”原则。 尽管汽车系统类功能和手机趋同，但是避免直接套用手机的布局样式，要牢记在汽车高速驾驶的环境下是没有办法将注意力集中在“找”这个行为上，列表式的布局样式不可完全复制，为了用户可以快速定位完成响应，要尽可能的减少交互层级。避免重点 *** 作“藏”在第二甚至第三层级，把主交互功能放在一级页面，更多 *** 作可二级页面完成，减少用户一直点击“下一页”，结束任务后再一直“back”返回一级导航。
汽车在高速行驶的环境下，如何判断一个界面的好坏，最直观的就是测量用户在点击完成一个事件所需要的时间，时间越短，表明界面的可视化和有效点击率越高，界面的响应速度越快。用户平均单个手指点击区域为10~14mm之间，以1080p分辨率为例，单个手指触摸屏幕的有效分辨率为45px~50px之间，这仅为手指在触摸屏幕时的触摸范围，为了使高速驾驶环境下可以精准的点击到目标，对单个手指点击区域的范围要增加padding值，目标区域相对应向外扩大一倍左右，至少单指触摸区域增至80~100px为宜。这就对智能汽车界面的icon有了设计要求，在用户需要点击icon完成交互任务时，icon的可交互范围要保持在100100px左右，确保用户在触发icon边缘时也同样可以完成响应，大大降低了误 *** 作率。
在界面设计中文字包括：字号、字色、字重、字体、字间距等，有些公司有专门的branding部门设计个性化字体，好的字体设计会结合设计风格和品牌定位，对界面设计是锦上添花。但大部分互联网车机还是使用常见的免费字库，中文常用“思源黑体”，英文则使用“roboto”居多。准确使用字号和字色，有利于提高界面的易读性，增加界面的层次重心。在手机等移动终端的设计中有个误区，认为文字越小越精致，越大越笨拙，这个说法是片面不准确的。尤其在汽车高速驾驶的环境下，文字大小每增加2px，都可能意味着提高界面易读性，降低驾驶风险。以10801920分辨率的界面为例，最小文字建议不低于30px，否则在屏幕上可识别率很低，增加误读的概率。界面中需要着重突出的内容，可以灵活使用字号字色表达，增加主次关系，具体可参考排版设计。在界面设计中，正文一般会使用“regular”这种常规字重，需要额外强调的文案可以酌情使用bold，但慎用，中文的粗体会导致文字糊在一起，不利于阅读。适当的字间距对界面而言是画龙点睛，适当的增加字间距，尤其是英文，可以使界面变得更柔和，更精致，设计师们不妨试试。
每个品牌都会有自己的品牌色，这个颜色和企业形象、产品特征有关，是系统设计的关键色。恰当的运用品牌色能让用户产生强记忆力，一看到这个颜色优先想到该品牌及产品，有利于品牌的推广。例如微信绿、阿里橘、京东红等等，每个品牌色都代表着公司的企业文化和产品气质，品牌色往往应用在系统焦点和核心位置。同理智能车联网的界面设计也需要提炼属于该品牌形象的颜色，将被应用在系统logo、高亮色及核心内容、企业VI等，是家族化特征的延续。其次颜色有信息传达的特质，红色代表警示、绿色代表正常，特定属性的颜色要用到特定的位置。有国际化背景的车联网公司还应该注意销售国家对颜色的偏好和忌讳，在系统设计中要着重注意颜色的使用。
建立详细的设计规范体系，是构成界面完成性重要的步骤之一。包括文字、颜色、控件、对话框、列表、通用icon、布局等，一是规范设计师应用到每一个模块每一个细节，提升一致性设计体验；二是工程师编写控件库，所有模块可以规范调用控件，降低反对沟通成本。在任务量大，项目时间紧的情况下，有一套完整的控件体系对于设计一个庞大的系统而言，可以减少大量的工作时间，避免每个设计师重复用力，更快更准确的制定规范是一个设计团队的重要一环，也是鉴别一个设计团队是否专业的判断依据。当然，建立设计规范也不是越早越好，还需要设计内部反复修改和测试后再定义成体系。通常在确定设计风格后，根据设计经验先拟定文字、颜色等比较基础的规范，上机实测是否有利于点击和观看，达到设计内部统一；随着设计的深入再完善控件、列表等细节规范；后续将控件汇总成一个可编辑的文档，注明版本号、修改时间、修改人、目录等，方便后续查找和修订。创建优秀的控件体系，让开发和设计共享一套规范系统，让设计师实现自我价值的转换，更专注在用户体验和产品创新上，对公司来说也是提升品牌价值的宝贵财富。
在人工智能的大背景下，所有车企都希望通过AI、大数据、云计算、物联网等技术让车变得更聪明，更贴近用户，打造完整的车联网体系，让车成为生活工作场景的延展。未来的汽车战场，除了性能比拼，更多的将是用户体验的比拼！
本文是个人对互联网车机产品的理解和认识，欢迎大家一起讨论研究！(ps微信号：smilesh1030）
人工智能与物联网的关系：其实是相辅相成、互相联系，两者结合，可以实现物联网和人工智能的利益优势。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。
物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。
通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
一，人工智能为物联网提供强有力的数据扩展：
物联网可以说是互联设备间数据的收集与共享，而人工智能是将数据提取出来后做分析和总结，促使互联设备间更好的协同工作。
二，人工智能让物联网更加智能化：
人工智能技术可以帮助物联网应用进行智能检测，尤其面对一些突发事件时，可以采取相关措施，提高了处理突发事件的准确度。
三，人工智能有助于物联网提高运营效率：
人工智能通过分析、总结数据信息，从而解读企业服务生产的发展趋势，并且对未来事件做出预测。从数据分析上去发现可能出现问题的几率，并做出预警提醒，这样一来，会从很大程度上减少故障影响，提高运营效率。
我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下
人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。
物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。
传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。
同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。
但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。
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NB-IoT是由电信标准延伸而出的，主要是由电信运营商支持，而LoRa则是一个商业运用平台，两者主要区别在于商业运营的模式：NB-IoT基本是由电信运营商来把控运营，所以使用者必须使用它的网关及服务，而LoRa就量对开放一些，有各种不同的组合方式，商业的模式是完全不同的。
技术层面上来看，NB-IoT和LoRa的差异其实并不是很大，属于各有优劣。而相对于某些领域，国内有一些用户在并行使用这两种技术和网络。NB-IoT相对而言是受限于基站的，而LoRa则要加入一个网关相对简单容易，并且总的来说价格要比NB-IOT低廉。用户可以根据需求，增加不同的网关覆盖。所以从覆盖程度上来说LoRa的覆盖程度可能比NB-IoT更广一点。
LPWAN又称LPN，全称为LowPower Wide Area Network或者LowPower Network，指的是一种无线网络。这种无线网络的优势在于低功耗与远距离，通常用于电池供电的传感器节点组网。因为低功耗与低速率的特点，这种网络和其他用于商业，个人数据共享的无线网络(如WiFi，蓝牙等)有着明显的区别。
在广泛应用中，LPWAN可使用集中器组建为私有网络，也可利用网关连到公有网络上去。
LPWAN因为跟LoRaWAN名字类似，再加上最近的LoRaWAN在IoT领域引起的热潮，使得不少人对这两个概念有所混淆。事实上LoRaWAN仅仅是LPWAN的一种，还有几种类似的技术在与LoRaWAN进行竞争。
概括来讲，LPWAN具有如下特点：
• 双向通信，有应答
• 星形拓扑(一般情况下不使用中继器，也不使用Mesh组网，以求简洁)
• 低数据速率
• 低成本
• 非常长的电池使用时间
• 通信距离较远
LPWAN适合的应用:
• IoT，M2M
• 工业自动化
• 低功耗应用
• 电池供电的传感器
• 智慧城市，智慧农业，抄表，街灯控制等等
LoraWAN和Lora之间关系
虽然一样是因为名字类似，很多人会将LoRaWAN与LoRa两个概念混淆。事实上LoRaWAN指的是MAC层的组网协议。而LoRa只是一个物理层的协议。虽然现有的LoRaWAN组网基本上都使用LoRa作为物理层，但是LoRaWAN的协议也列出了在某些频段也可以使用GFSK作为物理层。从网络分层的角度来讲，LoRaWAN可以使用任何物理层的协议，LoRa也可以作为其他组网技术的物理层。事实上有几种与LoRaWAN竞争的技术在物理层也采用了LoRa。
LoraWAN的主要竞争技术
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如今市场上存在多个同样使用LoRa作为物理层的LPWAN技术，例如深圳艾森智能（AISenz Inc）的aiCast。aiCast支持单播、多播和组播，比LoRaWAN更加复杂完备。许多LoRaWAN下不可能的应用因此可以实现。
Sigfox使用慢速率的BPSK(300bps)，也有一些较有前景的应用案例。
NB-IoT(Narrow Band-IoT)是电信业基于现有移动通信技术的IoT网络。其特点是使用现有的蜂窝通信硬件与频段。不管是电信商还是硬件商，对这项技术热情不减。
关键技术Lora简介
LoRaWAN的核心技术是LoRa。而LoRa是一种Semtech的私有调制技术(2012收购CycleoSAS公司得来)。所以为了便于不熟悉数字通信技术的人们理解，先介绍两个常见的调制技术FSK与OOK。选用这两个调制方式是因为：
1这两个是最简单、最基础、最常见的数字通信调制方式
2在Semtech的SX127x芯片上与LoRa同时被支持，尤其是FSK经常被用来与LoRa比较性能。
OOK
OOK全称为On-Off Keying。核心思想是用有载波表示一个二进制值(一般是1，也可能反向表示0)，无载波表示另外一个二进制值(正向是0，反向是1)。
在0与1切换时也会插入一个比较短的空的无载波间隔，可以为多径延迟增加一点冗余以便接收端解调。OOK对于低功耗的无线应用很有优势，因为只用传输大约一半的载波，其余时间可以关掉载波以省功耗。缺点是抗噪音性能较差。
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FSK
FSK全称为Frequency Shift Keying。LoRaWAN协议也在某些频段写明除LoRa之外也支持(G)FSK。FSK的核心思想是用两种频率的载波分别表示1与0。只要两种频率相差足够大，接收端用简单的滤波器即可完成解调。
对于发送端，简单的做法就是做两个频率发生器，一个频率在Fmark，另一个频率在Fspace。用基带信号的1与0控制输出即可完成FSK调制。但这样的实现中，两个频率源的相位通常不同步，而导致0与1切换时产生不连续，最终对接收器来讲会产生额外的干扰。实际的FSK系统通常只使用一个频率源，在0与1切换时控制频率源发生偏移。
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GFSK是基带信号进入调制前加一个高斯(Gaussian)窗口，使得频率的偏移更加平滑。目的是减少边带(Sideband)频率的功率，以降低对相邻频段的干扰。代价是增加了码间干扰。
对于这一方面的研究实验发现：学习Lora调制技术的一些准备及发现
然而，对于“悠久历史积累”和高安全、易部署等综合优势的LoRa阵营来说，最近几年里，在技术和落地方面虽取得了长足的进步，但离真正的规模、解决行业客户的切实问题是有着不小的差距。那么，究竟是技术壁垒突破较难？产业链生态不健全？亦或者是商业模式限制了从业者对市场规模的想象？对于LoRa产业链的广大从业者而言，找到制约LoRa技术大规模发展的瓶颈，并联手产业合力突围对推动产业良性发展至关重要。
物联网这一概念其实在很早之前就被提出，其以互联网为核心和基础，并延伸和扩展到了各式各样的终端之上，简单来说就是实物联入网络，最终实现物与物之间、人与物之间的信息交互。而随着现在互联网应用的拓展和延伸，特别是在以 5G 为代表的新一代信息技术的加持下，越来愈多的新模式、新业务不断涌现，也让人们生活、办公、出行的方式也迎来了变化。
来源于网络
5G+AI+大数据实现更智慧的万物互联
说到现在的互联网，5G绝对是绕不开的一个话题，相较于其它蜂窝技术，5G 在物联网连接上有着得天独厚的优势。除了大家比较熟悉的更快速的传输速度，还提供了支持海量连接的高带宽，相比4G，5G 连接密度提高了近十倍，能效密度提升近百倍。这也意味着在人口密度大、智能设备数量庞杂的城市街道、大型场馆和商场，5G的超大吞吐量能够完全胜任这些场景中大量设备的接入使用需求。
正因为5G的到来，为实现真正意义上的万物互联提供了基础。同时在更多设备接入网络之后，为了让设备之间的互联更加智能，大数据和 AI 技术也起到了重要的推动作用。当数以亿计的终端设备连接到网络时，就会累积大量数据，大数据技术可用来整理这些数据，配合AI模型进行数据分析，结合算法实现不断优化，以提升整个系统的智能化程度。
物联设备在 5G、大数据和AI的支持下，从以人为主导的互联，逐渐变成了设备自我智能调节，看似都实现了互联的结果，但对于我们这些实际使用的用户来讲，设备之间能够更智能更简单的了解彼此，减少人为控制，体验也发生了实质性的变化。
在不断推动万物智能互联发展的过程中，一大批先行者企业可以说扮演了十分重要的角色，其中包括通信领域的高通公司。高通的物联网解决方案，为全球不同国家、不同行业提供的创新产品与解决方案。近年来随着5G的普及，高通更是携手合作伙伴，通过汇聚覆盖10大行业的多款产品应用和案例故事，展现了物联网生态系统的各种创新，在5G+AI+大数据等技术的共同支持下，今天的物联网不再只局限于"万物互联"，而是向着"万物智联"迈进。
物联网创新推动生活场景数字化变革
近年来，得益于数字经济政策环境和创新应用落地土壤，以5G、物联网等为代表的数字技术为国内企业创造了增长空间，更多的实际用例将我们平时接触的购物、医疗等领域全部覆盖。更加智能化的互联也让物联网技术在全球范围的应用场景和深度超乎想象。
东集小码哥（来源于网络）
以医疗行业为例，企业可以利用高通全球化解决方案，将创新产品与医疗场景相融合。其中东集推出的高标准的智慧医疗手持终端，为海内外医疗服务机构提供了数据采集终端。通过高通骁龙5G移动平台的加持，东集的手持终端支持丰富的全球5G频段，并且同时支持Wi-Fi6 Ready通信技术，即便是在医院路由器高密度连接情况下，仍可保证畅快互联且支持WPA3加密技术，保证病患信息安全传输。加上高通Al引擎，可以让整个终端的算力加倍，承载更多高性能应用的高效运行，无论是输液、查房等临床场景，药房管理等内勤场景，还是检测标本、体检报告配送等外包服务场景都能够支持涵盖，并精确进行分类 *** 作，便携和高效性让医护人员的工作效率提升不少，也让患者的就医体验变得更为简洁。
超嗨科技购物车（来源于网络）
在以往传统的购物过程中，选购商品、排队结账是必不可少的环节，尤其在大型商超收银台前，消费者对数米长的结账队伍早已司空见惯，这种形式不仅浪费消费者的购物时间，也影响商超整体的经营效率。
针对于此，超嗨科技通过采用高通的解决方案，在普通智能购物车的基础上，接入新零售领域的AI技术和通信技术，研发出全新智能购物车，搭载骁龙移动平台的购物车，支持Wi-Fi和无线网络、还提供了不错的图形识别性能。在AI算力支持下，消费者进入商场购物时，可以通过智能购物车直接自助扫描商品进行购物。通过网络内置传感器可以进行数据交互，在购物前支持账号注册/会员登录，购物中支持购物防损、生鲜称重、购物定位与导航等功能，购物后还能实现自助结算，解决了以往线下购物的诸多痛点问题，让用户拥有了全新的线下购物体验。
物联网引领全新工作方式
近年来疫情持续影响着我们的工作生活，不少人的工作方式也因此产生了很大的改变，尤其是线上办公的形式让不少企业在特殊时期也依能够正常运作。而随着这种形式的推广，也诞生出了不少新兴技术和业务模式。通过线上公办模式的持续创新，催生了更高效、低成本和更协同的智能工作方式。
钉钉会议一体机F2（来源于钉钉）
其中钉钉基于高通高性能物联网解决方案还推出了视频会议一体机F2，高通领先的视频技术让F2在10米距离内能实现全高清画面覆盖，高性能AI的加入让会议一体机拥有了自动取景、发言人跟踪、多画面自动导播等功能，为企业用户提供了远程音视频沟通、协同能力，更智能高效的会议形式也帮助企业节约差旅成本，提升工作效率，为企业远程高效办公带来不小增益。
加速城市管理和交通系统智能化
过去的十年里，传统意义上的车联网在发展，也努力开放，但不同的厂商、不同的企业都各成一套系统，这让车联网更多止步于“联网的汽车”，而并非一个真正的移动互联时代的产品。而随着现在更多规范和开放接口的出现，成功打破了各厂商之间的壁垒，让城市交通建设朝着更智慧、创新的方向发展。
在汽车领域，高通布局了车载信息处理和C-V2X、数字座舱、云侧终端管理、先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）。通过配合国内的主机厂商和配件厂商，持续利用其移动通信、计算方面的能力，合作推动车联网技术的发展，并利用5G技术致力改善人们的交通出行，使未来的出行交通更加安全、可靠。
九号共享滑板车S90L（来源于网络）
除了智慧出行之外，共享出行作为智慧城市的关键出行模式，在提升出行效率、合理分配社会资源、促进智慧城市建设等方面发挥着不可或缺的作用。其中九号公司推出了智能共享滑板车S90L，同样也是利用高通平台提供的AI算力，滑板车可自主感知道路信息并检测停车环境，对提升用户骑行安全、规范骑行习惯提供了很大价值；同时该平台支持全球广泛频段，为滑板车在不同国家运营提供稳定、便捷的连接。
总结
今天，物联网技术在全球范围的应用场景和深度已经超出了我们的想象。不仅仅是上面的一些用例，我们还能看到使用物联网监测系统实时采集土壤和温湿度等环境数据；妈妈通过智能婴儿监护机的镜头看护自己熟睡中的宝宝；物流企业的工作人员利用手持设备高效管理仓库中的所有快递等等使用场景。
也正是通过这些成熟的物联网解决方案，我们已经能够享受到智能家居带来的舒适，智能办公带来的企业变革以及共享出行带来的出行便捷，在数字化转型的大趋势推动下，物联网行业还将持续挖掘用户的需求，通过与 5G、人工智能、大数据、云计算等新技术的不断融合，相信今后还会有更多应用场景的落地，让设备之间的智慧互联惠及更多用户。
来源于高通
面对这些机遇挑战，其实更需要高通这样的企业来扮演开拓者这一角色，凭借在物联网领域深厚积累和深远布局，各行各业也都愿意与高通合作，通过其解决方案助力行业加速以及更多满足用户使用需要的产品面试，不仅推动了物联网终端普及，也进一步赋能下一代物联网生态系统创新。总之，相信在各类企业和高通的共同合作努力之下，物联网还将在众多领域创造出更大价值。
AloT的英文全称是“Artificial&InternetofThings”，广义上是指人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合，但伴随着5G浪潮的到来，“AloT”的内涵也愈加丰富。AIoT不是简单的AIIoT，而是应用人工智能、物联网等技术，以大数据、云计算为基础支撑，以半导体为算法载体，以网络安全技术作为实施保障，以5G为催化剂，对数据、知识和智能进行集成。
5G、AI等新兴技术在2019年全面爆发，让自动驾驶、城市大脑、AI养老、医疗影像等越来越多应用场景走下“神坛”进入我们的生活。5G具有高速率、大容量、低时延的特性，为万物互联的物联网（IoT）带来更高效的信息传输通道，在智能家居、车联网、无人驾驶、智慧城市、智慧医疗、智慧农村等领域都拥有广阔的前景。而AI技术的加持，则为IoT提供更智慧的信息收集入口，以及更丰富的应用场景。通过AI能够将一个比较孤立的设备拉入场景化，可大大提升IoT的响应空间。
云计算和大数据、物联网、AI分别有何关系物联网
1、什么是物联网
物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应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，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
2、物联网的关键技术
传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
云计算
1、什么是云计算
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
2、物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：
IaaS：基础设施即服务，消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。
PaaS：平台即服务。PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。
SaaS：软件即服务，它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。
大数据
1、什么是大数据
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
2、大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
人工智能
人工智能英文缩写为AI，它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，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。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论： 物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。
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