焦点是集成
SOA、EAI(Enterprise Application Integration)、M2M乃至物联网等技术的焦点都是信息集成,目标是消除信息孤岛,实现泛在的互联互通。物联网技术的要点是要消除“物-物相联的信息孤岛”,而SOA的目标是要消除所有的IT信息孤岛。
SOA和EAI作为重要的应用集成中间件技术,必然是物联网所依赖的重要技术之一。
计算机应用系统的发展经历了“独立应用系统”(Packaged Applications)和“集成应用系统”(Integrated Applications)两个主要阶段,随着无处不在的网络技术的发展,早年普遍存在的“独立应用系统”越来越少,或“被集成”为“集成应用系统”的一部分。集成应用系统和技术的发展和演变主要围绕EAI和SOA两个理念,SOA是对更早出现的EAI技术和理念的演变和提升。SaaS技术也和SOA密切相关,都强调“服务”,可以说,SaaS是SOA技术和理念的一种扩展和特有的存在形式。
EAI是一种将使用各种不同技术和平台(CORBA、NET、JavaEE、LAMP等)构建的各种异构应用集成的一种技术和方法。国外往往习惯加Enterprise(企业级)这个词,说成是“企业应用集成”,但EAI不只是面向“企业”应用。可以毫不夸张地说,IBM、Oracle、微软、SAP等软件巨头都是EAI公司,早期的EAI公司还有很多,如BEA、WebMethods、SeeBeyond、TIBCO、VITRIA等等。
从架构上看,EAI主要有两种方式:Hub/Spoke和BUS。Hub/Spoke方式好比“中心城市和卫星城市”的构架,所有外延(Spoke)的系统都通过适配器(Adaptor)与中心枢纽(Hub)系统实现多点对一点(非P2P)连接和集成。BUS方式是一种更开放和通用的架构,使用一个统一总线,一般是MQ(Message Queue)或ESB(Enterprise Serice Bus),子系统把消息发送给总线,总线负责消息的路由,可实现P2P服务或总体应用集成。
SOA将各种应用或子系统看成一个个独立的、自包含并良好定义的服务或组件(Service Component Architecture),通过把这些服务进行组装,统一注册,并在网络系统中发布,让(泛在)网络上的别的应用能够查询、发现和调用这些服务,实现应用集成或构成新的应用。SOA(包括相关的Web Service、SOAP、SCA等理念)的出现,一统了CORBA、NET、JavaEE乃至LAMP(Linux、Apache、MySQL、Perl/PHP/Python)等几大技术阵营多年来“水火不相容”的“不妥协”竞争局面, 这也是物联网技术和产业发展值得借鉴的宝贵经验。SOA的愿景同样是实现“无处不在”的泛在计算和服务。
业界一般认为SOA这个理念和技术比EAI晚出现,其实也不尽然,笔者记得SOA的理念早在1996年就在BEA公司内部实现TUXEDO系统的升级开发时就提出来了。从SOA概念诞生之日起,围绕SOA与EAI的重合、关联及差异所展开的争论一直没有平息。顾名思义,EAI以集成应用为己任,通过接口标准化整合应用,而这恰恰也是SOA的核心任务。SOA将一些EAI功能模块进行封装,并使之标准化,以满足应用的整合、拼装和复用的需要。在Intranet(内网)、Extranet(专网)和Internet(互联网)部署环境中,独立应用一般运行在内网,EAI一般运行在专网, SOA一般运行在专网和互联网上。
SOA和EAI是一种相辅相成、共同发展的关系,EAI理念近几年提得较少,笔者在这里再重提EAI,是希望其在物联网、M2M应用中能够得以广大发扬,以MAI(M2M Application Integration)的方式实现物联网的互联互通和大集成,进一步发展到以M2M as a Service(MaaS)或TaaS(Things as a Service)的基于云计算的营运方式提供大规模IOT服务。
SODA:将设备“统领”起来
笔者在《物联网:技术、应用、标准和商业模式》一书中提出并强调“统一的数据交换标准”是物联网技术的核心,中间件是物联网产业发展的关键,也指出了面向于RFID应用的RFID中间件EPCIS、Savant和Edgeware(边缘件),以及ONS、PML等标准对总体物联网技术发展的重要借鉴意义。而基于SOA技术和理念的SODA(Service Oriented Device Architecture,面向服务的设备架构)的提出,包括类似的基于OSGi技术框架的ECF(Eclipse Communication Framework)等,对物联网数据标准和中间件的发展也具有重要的代表意义,值得深入研究。
SODA是一个由IBM和美国Florida大学发起的倡议(Initiative)和联盟(Alliance),通过引入基于服务(SOA)的编程模型,以规范和简化智能设备(Devices)与企业应用的集成。SODA致力于充分利用嵌入式系统和IT领域已有的标准,为智能设备与SOA技术的融合提供一个标准平台。 SODA的目标是让软件开发者能够像用SOA技术实现IT业务集成那样在诸如远程医疗、军事以及RFID等物联网系统中实现与传感器和执行器的集成。
具体来说,SODA提供标准接口,把硬件设备功能转换成与硬件无关的可调用的软件服务,实现如下目标:
1 将应用集成商与设备和传感器制造商无缝对接;
2 Integrate once, Deploy everywhere, 使用户专注于整体应用方案而不是陷于设备连接工作;
3 在应用和众多(泛在)设备协议之间建立一个通用接口和DDL(设备描述语言),形成统一数据交换标准;
4 作为一个中间件平台,为众多行业应用提供应用支持。
在SODA的系统架构中,设备集成接口定义是关键,也就是所谓的API(Application Programming Interface)和设备描述语言(Device Description Language)的定义。由于末端设备对实时性以及footprint大小要求较高,一般用REST而不是用SOAP来定义和实现Web Services接口。
目前SODA的工作基本上还处在研究阶段,中间件和数据接口标准作为物联网的关键和核心,在世界范围内还没有统一标准。SODA属于美国在开展的几个类似项目之一,欧盟已经有了基于SOA的HYDRA物联网中间件项目和EPoSS项目。中国急需参与或自己成立一个联盟,开展类似SODA这样的工作,提出自己的数据标准和中间件参考实现,这是占领物联网产业制高点的关键之一!
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烟草物联网全国布局
9月16日,全国烟草行业物联网建设规划研讨会在无锡召开。中烟电子商务有限责任公司总经理秦前浩、江苏省烟草专卖局(公司)局长、总经理尉彭城等领导出席会议。
会议围绕国家局局长姜成康对行业物联网提出的“全面覆盖、全面感知、全程控制、全面提升”的总体目标要求,对行业物联网建设规划进行了全面的探讨和研究。与会代表着重就《烟草行业物联网总体框架与卷烟物流物联网规划》(讨论稿)的六个方面内容进行了认真的讨论交流,并对《规划》提出了改进完善的建议。
秦前浩在总结讲话中阐述了打造烟草行业物联网的意义,提出了深化行业物联网建设规划工作的具体思路,要求成立烟叶工商各物流环节的专业化工作小组,明确了先行试点单位、试点内容以及试点完成时间,确定了《规划》分步实施、全面实现的步骤和措施。他要求各单位强化组织领导,调动和发挥力量,汇聚资源,共同推动行业物联网建设工程。
尉彭城在讲话中指出,打造中国烟草物联网,是实现“卷烟上水平”的重要内容,是提升企业核心竞争实力的重要支撑。要多听取各方面的好经验、好建议,用创新的思路做好烟草物联网的规划工作,努力实现低成本、高效率。江苏烟草将在物联网规划与实施上作进一步的探索,为打造中国烟草物联网做出自己的贡献。
与会代表还参观了无锡物联网产业研究院以及无锡市烟草专卖局(公司)物流中心。
中移动“宜居通”亮相通信展
物联网应用“宜居通”是中移动在“2010中国国际信息通信展”上展出的、中移动首个基于TD的典型物联网应用。据了解,该业务已于今年5月17日在重庆试商用,随后在北京的一些小区进行了试推广。“宜居通”作为中移动的全国一类业务,在移动内部深受重视。一方面,它是首个基于TD的物联网产品,此前中移动的物联网业务很多用的是GPRS网络;另一方面,它将TD 3G网络以及家庭内部的小型传感网络融合在了一起;再有,此前中移动的物联网业务大多都是政企行业应用,而“宜居通”则是首个面向大众的物联网产品,能将中移动的用户资源与TD业务很好地结合在一起。
“宜居通”整合了家庭安防、智能家居和通信等各种功能。未来,用户可通过家中的TD家庭多功能信息终端和TD手机来 *** 控“宜居通”,如远程控制空调等家电,预警温度、烟雾等危险,使家中的各种设备通过传感器连成了一个小型传感网,并与TD网络进行信息交互。
据了解,“宜居通”最晚将在明年1月在全国大规模试商用,明年6月将正式商用。
为了这一产品的顺利推广,中移动专门制定了家庭场景下的传感网通信标准,目前产业链内上下游厂商针对此标准已经开发了相应的产品。
(作者系同方泰德国际科技公司CTO)周洪波这个也还不少，虽然物联网平台门槛比较高，但是也还是有些公司在做，那些小的伪物联网平台我就不说了，主要说说几个大的综合型的物联网平台吧。中国移动的中移物联，百度的百度云天工，阿里的阿里云LINK物联市场，中国通服的CCS开放物联网平台，中国电信也、亚马逊也有自己的物联网平台，其他的还有也些行业细分领域的物联网平台，如零售类的机智云、工业类的根云等。一篇文章看懂什么是NB-IoT和物联网
NB-IOT是一种物联网实现技术 同zigbee及wifi一样 属于物联网的重要分支 NB-IOT是基于基于蜂窝的窄带物联网，它拥有低功耗的特点 跟zigbee一样 但是传输速率要大于zigbee 而wifi则消耗较大的功耗 但是传输速率比它们都要大
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支援低功耗装置在广域网的蜂窝资料连线，也被叫作低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支援待机时间长、对网路连线要求较高装置的高效连线。据说NB-IoT装置电池寿命可以提高至至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝资料连线覆盖。
都是远距离无线传输，只是各自的应用领域不同而已。
LoRa比较适合区域网，自己管理资料，自己架设基站进行资料处理，比如一个农场、一个蔬菜基地等。
NB-IoT较适合广域网部署，应用领域比较适合广泛部署，一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa，比较像是3/4G跟WiFi的关系。
LoRa：基站需要自己管理，可以类比为自己家里WIFI路由器，手机连结WIFI上网
NB-IoT：基站运营商已经给你建好，要传输付钱即可，资料走运营商网路，可以类比为目前的手机3/4G上网
LoRa、SigFox因为出现的时间较早，且较基于授权频谱的LPWA技术更为成熟，也可以规模商用，能够满足当时部分使用者的需要，因此获得了运营商的选择。在市场上，基于非授权频谱的LPWA技术，主要是LoRa、SigFox为主。
随着技术的进步和发展，到了2016年，NB-IoT和eMTC这两项技术出现了，并且这两项技术都采用统一的3GPP标准来扩充套件物联网。这项技术具有行业标准的属性，是开放的，并且采用的技术方向是向5G进行逐步演进，标准会不断的提升和演进。
一篇文章看懂什么是工业40 这篇接地气的文章告诉你——什么叫工业40 导读：工业40到底是个啥，本来答应给他单独讲一遍，后来一想，不如整理下材料和思路，一块分享给大家，所以今天就跟大家谈谈这个神秘的工业40吧。
早年从事过工业自动化行业，后来为了赚点讲课费做零花。
工业40第一重天：智慧生产
之前我们说过，生产装置和管理资讯系统也各自连线起来，并且装置和资讯系统之间也连线起来了。你有没有觉得还缺点什么？没错，就是生产的原材料和生产装置还没有连线起来。
这个时候，我们就需要一个东西，叫做RFID，射频识别技术。估计你听不懂，简单来说，这玩意儿就相当于一个二维码，可以自带一些资讯，他比二维码牛叉的地方，在于他可以无线通讯。
我还是来描述一个场景，百事可乐的生产车间里，生产线上连续过来了三个瓶子，每个瓶子都自带一个二维码，里面记录著这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐。
第一个瓶子走到灌装处时，通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器，说张三喜欢甜一点的，多放糖，然后控制器就告诉灌装机器手，“加二斤白糖！”（张三真倒霉……）。
第二个瓶子过来，说李四是糖尿病，不要糖，控制器就告诉机器手，“这货不要糖！”
第三个瓶子过来，说王二麻子要的是芬达，控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”，再告诉灌芬达的机械手，“你上！”
看到了，多品种、小批量、定制生产，每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起，他就是为你定制的，他所有的特性，都是符合你的喜好的。
这就是智慧生产。
工业40第二重天：智慧产品
生产的过程智慧化了，那么作为成品的工业产品，也同样可以智慧化，这个不难理解，你们看到的什么智慧手环、智慧脚踏车、智慧跑鞋等等智慧硬体都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端，不断的采集使用者的资料并上传到云端去，方便使用者进行管理。
德美工业40和工业网际网路的核心分歧之一，就是先干智慧工厂，还是先搞智慧产品。德国希望前者，美国希望后者。至于中国，我们就搞加，还是加这个东西好，正加反加都行。
工业40第三重天：生产服务化
刚才说了，智慧产品会不断地采集使用者的资料和状态，并上传给厂商，这个就使一种新的商业模式成为可能，向服务收费。我好多年前在西门子的时候，西门子就提出来向服务收费，当时我觉得这是德国佬拍脑袋想出来的傻×决定，但是现在我才明白这是若干年前就已经开始为工业40的生产服务化布局了。你对西门子的印象是什么？冰箱？你个糊涂蛋，西门子这些年已经悄然并购了多家著名软体公司，成为仅次于SAP的欧洲第二大软体公司了。
这个服务是什么呢？比如西门子生产一台高铁的牵引电机，以往就是直接卖一台电机而已，现在这台电机在执行过程中，会不断的把资料传回给西门子的工厂，这样西门子就知道你的电机现在的执行状况，以及什么时候需要检修了。高铁厂商以往是怎么做的？一刀切，定一个时间，到时间了不管该不该修都去修一下，更我们汽车保养没什么差别。现在西门子可以告诉你什么时候需要修什么时候需要养护，你要想知道，对不起，给钱。
再举个例子，智慧产品实现后，每一辆汽车都会不断地采集周边的资料，来决定自己的行驶路线，整个运输系统会完全服务化，任何人都不需要再买车，有一天也许自己开车会成为严重的违法行为，因为装置是智慧的，而人确是不可控的。
在这个阶段，所有的生产厂商都会向服务商转型。
工业40第四重天：云工厂
当工厂的两化融合进一步深入的时候，另一种新的商业模式就有要孕育而生了，这就是云工厂。
工厂里的装置现在也是智慧的了，他们也在不断地采集自己的资料上传到工业网际网路上，此时我们就可以看到，哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转，哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂，就可以出卖自己的生产能力，为其他需要的人去进行生产。
网际网路行业为什么发展的这么快，就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新，不需要自己去买一个伺服器，而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者，还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中，这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候，我预言中国的工业领域将出现一个比网际网路大百倍以上的创新和创业浪潮，那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。
工业40第五重天：跨界打击
网际网路行业天天说降维打击传统行业，什么谷歌小米阿里巴巴乐视，可是我告诉你，当工业40进入第五重天时，工业企业的跨界打击将比这些网际网路企业猛烈百倍。这个过程将从根本上撼动现代经济学和管理学的根基，重塑整个商业社会。
举个例子，一个生产手表的厂商，这个表每天贴着你的身体，采集你身体的各项资料，这些资料对于手表厂商也许没啥用，但是对于保险公司就是个金库，这个时候，手表厂商摇身一变，就能成为最好的保险公司。
当自动化和资讯化深度融合的时候，跨界竞争将成为一种常态，所有的商业模式都将被重塑。
工业40大圆满：黑客帝国
整个工业40过程，就是自动化和资讯化不断融合的过程，也是用软体重新定义世界的过程。
在未来，多元宇宙将在虚拟世界成为现实，一个现实的世界将对应无数个虚拟世界。改变现实世界，虚拟世界会改变；改变虚拟世界，现实世界也会改变。一切都在基于资料被精确的控制当中，人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智慧所取代，所有当下的经济学原理都将不再试用，还将有可能引发道德伦理问题。但是我相信有一些东西是不会变的，人类的爱、责任、勇敢，对未来和自由的向往，以及永无止境的奋斗。生生不息！
好吧，现在大谈黑客帝国似乎有些遥远，那就谈谈科理咨询的2016年德国汉诺威工业展与工业40标杆学习之旅吧！科理咨询带着学员都学到了什么呢？请关注随后的系列报道。
nbiot和emtc应该是比较相似，因为都基于LTE技术
而其他非LTE系列的物联网就根本不同了
NB-IoT是narrowbandinterofthings,即窄带物联网技术，是LPWA技术的一种。LTECategoryM2也被称为Narrow-BandIoT（NB-IoT）没有Cat-NB的说法
物联网《NB-IoT已经来了，LTE-V还会远吗 1、实现无人驾驶，单车智慧+汽车联网，两手都要硬
当前市场忽视了通讯网路对于无人驾驶的关键作用。之前大家讨论的更多的是单车智慧，而要实现最终的无人驾驶，必需单车智慧和汽车联网相辅相成，特斯拉事故已经说明，仅仅单车智慧是不够的。实现汽车联网的通讯网路必须具备低时延、大频宽的效能，实现车与车、车与路之间的通讯，而目前包括 NB-IoT、4G 等网路均不符合要求，必须要有专用的车联网通讯标准。
2、抢夺车联网标准，中国推出 LTE-V
中国是世界第一大的汽车市场，同时中国通讯产业又具备全球竞争力，出于通讯安全的考虑，中国工信部正在积极推动自主化的车联网标准。华为、大唐等主导的车联网标准 LTE-V 预计在 2016 下半年和 2017 上半年分步冻结，2018 年商用推广，抢在美国强制推广之前（DSRC）。同时，我国 8 月份将释出“智慧网联汽车发展技术路线图”，我们判断，LTE-V 将是其中的重要内容之一。
历史悠久：贵州茅台酒独产于中国的贵州省遵义县仁怀镇，是与苏格兰威士忌、法国科涅克白兰地齐名的三大蒸馏名酒之一，是大曲酱香型白酒的鼻祖。
品质优越：被尊为“国酒”。他具有色清透明、醇香馥郁、入口柔绵、清冽甘爽、回香持久的特点，人们把茅台酒独有的香味称为“茅香”，是我国酱香型风格最完美的典型。
一张图看懂什么是物联网
物联网是网际网路的延伸，可以说是网际网路的一种应用。物联网通过各种感知装置，如射频识别、感测器、红外等，将资讯传送到接收器，再通过网际网路传送，通过高层应用进行资讯处理，达到“感知”的目的。
一篇文章弄懂什么是虹膜识别 美国智库 Acuity Market Intelligence
曾发表过一份《生物识别的未来》报告，报告显示，虹膜识别技术将在未来10—15年迅速普及，并占全球生物特征识别16%的市场份额，虹膜识别产品总产值也将达到35亿美元。毕竟无需赘言，在智慧手机之外，未来整个IOT产业的崛起理论上都可被视作虹膜技术普及的基石——你知道，当万物互联时代来临，资料安全牵一发而动全身，人们都在企盼一种与机器更安全的互动方式。
拜好莱坞所赐，如下场景早已被视作未来理所当然的一部分：某Boss级人物神色淡定或慌张地进入实验室等神秘部门，他只需要“看一眼”萤幕即可来去自如。事实上，虹膜识别并不是一个初生事物，基于虹膜扫描识别身份的理论认知可追溯到上世纪30年代，并于90年代逐渐实现商业化落地，如今也已应用在诸如金融， ，机场和军方等现实中貌似类似“神秘部门”的地方。但如你所知，人类历史的底层驱动力永远都是技术以及让技术大范围扩散的商业，遵循着与计算机，网际网路，智慧手机等颠覆性技术的相似步伐，如今虹膜识别也正在从特定领域推广至普通消费人群之中。最直观的例子当然来自三星刚释出的Galaxy
Note7，这是虹膜识别技术第一次被添置在真正意义上的主流旗舰智慧手机之上。
在不少人看来，考虑到三星之于手机产业链的掌控力和号召力，与去年富士通ARROWS NX F-04G以及微软Lumia
950XL等小众机型对虹膜识别的仓促不同(譬如识别时间过长)，三星的入局有望起到某种带动之力——据报道，三星的加入甚至让与虹膜识别相关的企业股票也一度飘红。技术的成熟当然是另一方面。古往今来，人类一直对“精准识别身份”心向往之——而有理由相信，愈到未来，安全地告知机器“我是谁”这件事就愈加重要。
而在这件事上，至少看起来，虹膜识别可以做到更多。
你的唯一
大体而言，在所有常规生物特征识别(包括指纹，人脸，虹膜，声音，掌纹等)当中，由于虹膜自身的精准性，防伪性，唯一性，稳定性，主流学界通常认为虹膜是比指纹或者面部识别更“高阶”的识别方式，要知道，相比于指纹08%，人脸2%左右的误识率，虹膜识别低至百万分之一的误识率看起来几乎没有任何蛊惑性。
那到底何为虹膜人眼结构由巩膜，虹膜和瞳孔三部分构成，虹膜即是位于其他二者之间的圆环状部分，属于眼球中层，负责自动调节瞳孔大小，从而适应不同光照环境。而交叉错杂的细丝，斑点和条纹等细微之物构成虹膜大量独一无二的资讯特征，也因此具备了某种与生俱来的不可复制性(顺便一提，虹膜的唯一性同样存在于同卵双胞胎身上，后者DNA资讯重合度非常之高)，其复杂度远超如今在智慧手机普及的指纹识别，有研究表明，虹膜识别准确性是指纹识别的1万倍。
可想而知，细小的动态特性让伪造虹膜变得几乎不太可能，至少目前，无论照片，假眼，乃至在隐形眼镜上列印(对了，当眼球剥离人体，虹膜也会随瞳孔放大从而失去活性)，都几乎没办法欺骗机器对于主人虹膜的信赖。
而极强的稳定性是虹膜用于生物识别的另一利器。任何人在胎儿发育阶段形成之后，虹膜即终生保持不变，且几乎不会受到外部环境的干扰——在眼睑的庇护下，它不易受到外伤侵袭，更重要的是，目前看来，诸如红眼病，白内障，青光眼，沙眼结膜炎，近视眼手术这些常见的眼部侵扰都无法影响虹膜自身纹理。这意味着，虹膜不会出现指纹解锁时易磨损，灵敏度低，蜕皮或者潮溼而致使手机无法识别的困扰。
另外，最后想说，相较于指纹，虹膜中远距离的非接触式采集无疑要卫生许多。
怎么用
很好理解，虹膜识别技术能将虹膜资讯特征转为密码储存。
在具体的实现路径上，拿Note7来说，在前置镜头同侧增加了IR
LED与虹膜摄像头，在识别过程之中，前置摄像头辅助虹膜摄像头确定持机者的大体轮廓，再经由IR
LED发射红外光源(虹膜识别无法用最常见的彩色可见光感测器，要用独立的红外感测器，以保证能为暗光下使用)，虹膜摄像头通过光源扫描持机者虹膜资讯，然后将虹膜资讯转为编码，与已知密码进行比对，以最终决定是否解锁。通常来说，相比录入指纹时的繁琐，初次录入虹膜要迅捷许多，大概只需要几秒钟;而当用户试图用虹膜解锁手机时，根据视讯演示，虽不比指纹，但仍谈得上灵敏。
而直觉便知，虹膜识别的应用场景可被延伸至萤幕解锁之外，譬如Note7提出的一种场景方案是新增了一个“安全资料夹”，通过虹膜解锁存放一些包括应用，照片，便签在内的私人资料或资讯(你知道，每个人都有一些“不可告人”的小秘密)，让其独立于其他手机资料之外，唯有虹膜可以开启，算是上了份双保险。
在我看来，这一功能也在很大程度上回应了业界对于虹膜识别普及性的担忧——事实上，至少在现阶段，作为科技急先锋的虹膜识别与已然成熟的指纹识别并非取代关系，而更接近于不同场景中的互补或进阶，Note7的安全资料夹即是如此，你大可将其视作指纹之后的第二道安全防护，里出入神秘部门也得布防重重关卡不是
嗯，在告知机器“我是谁”这件事上，人类经历了各种密码，数字证书，硬体KEY(譬如U盾)等多种方式，有理由相信，身份识别的下一幕很大程度上将由虹膜等生物特征识别完成。其实追溯人机互动历史，一个清晰的脉络是：主流计算装置的每次形态改变，必然伴随着人机互动难度下降，而随着虹膜等识别技术的完善，人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。
未来由现实铺就，而“未来已经来临”。在科技领域，未来十年将会令过去的十年黯然失色，但愿这其中会有生物识别技术很大的功劳。
2015年开始推行的小米智慧家庭套件，推行至今已经累积提供智慧网关、无线开关、人体感应器、门窗开关感应器、湿度感应器、烟雾感测器、智慧插座等配件，并且能与小米及旗下生态链联网装置配对连动使用，甚至也能支援ZigBee、Wi-Fi、IFTTT等连接与技术规范。此次除了实际走访位于深圳的欣旺达电子代工产线，更进一步了解接下来计画在台推出的小米智慧家庭套件台湾版实际外观。
预计日后在台推出的小米智慧家庭套件虽然说是小米智慧家庭套件，但未来3个月内准备在台推行版本将先以个别配件形式销售，其中暂时还不会包含智慧插座配件，亦即套件组将会在日后使用需求较大后才会陆续引进。以台湾小米产品引进策略来看，主要希望能先将既有在台销售产品串接，例如透过无线开关配合智慧网关启用家中米家扫地机器人，或是在门窗开启时候点亮网关上的灯光进行照明。
但短时间内还不会引进智慧插座的原因，其实还是希望能先让使用者习惯智慧联网应用模式，等日后需求增加将会陆续引进包含智慧插座的小米智慧家庭套件组，而本身支援ZigBee技术规范的智慧插座配件也会独立销售。至于智慧灯泡、烟雾感测器等配件则涉及认证繁复等问题，因此现阶段暂时还没有引进规划。
台湾接下来预计先引进版本为单一配件零售版本，暂时还不会引进包含智慧插座 (最左)的智慧家庭套件 左为中国版智慧网关、右为即将在台销售的美规版智慧网关，其中可以看见NCC检验图样，但尚未取得正式取得认证号码，仅为测试样品，但可以看见背后插头形式不同 预计之后才会在台湾销售的智慧插座，背后也已经更改为具备接地的插头形式此外，由于物联网装置背后依然要配合云端平台运作，未来在台推行的小米物联网设备依然会透过台湾专用伺服器运作，同时部分在中国版智慧网关的功能也会做调整，例如原本提供的网路电台服务未来可能不会在台湾版出现。而中国版小米物联网设备是否能用在台湾版智慧网关，或是能否正常运作，目前可能还是要看装置而定，例如台湾版米家扫地机器人就无法透过中国版智慧网关、伺服器进行连动。
而就绿米联创科技董事长暨执行长游延筠表示，最初投入物联网设备的想法，其实是为了能以更简单方式体验科技生活，同时也认为物联网感应设备应该可以更加简单、精简，并且在创立后获得小米投资，进而推出更容易使用的物联网配件，目前更推出各类不同智慧插座、开关、感测装置，让使用者能透过不同模式。
未来针对台湾市场使用需求，游延筠也透露并不排除与房屋建商合作，针对各类新建房屋或装修需求提供更适合的智慧插座配件，让智慧开关、插座等配件能更融入屋内装潢，而不用额外透过插座安装。
就小米在物联网应用投资成长部分，目前已与全球超过400家品牌合作，串接超过800种联网装置，在全球范围串接的物联网装置数量已经超过8500万组，成为全球最大物联网装置平台。而今年更进一步推出可透过声控 *** 作、具备数位助理服务「小爱同学」的小米AI音箱，让使用者能更直觉与物联网设备互动，甚至在稍早举办的小米物联网开发者大会宣布与百度战略合作，未来将在软硬体整合之下，让小米物联网设备能加入百度人工智慧技术变得更加「聪明」。
绿米联创科技董事长暨执行长游延筠 目前绿米联创科技累积推行的物联网配件 你也许会想看以下内容： 第三款米家产品登台… 由曾经制作苹果配件工厂量产… 小米攻物联网 1/26推新智慧家庭套装配件
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。
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