支持蓝牙40。
支持GPS/GLONASS/BEIDOU/GALILEO。
支持SABS(WAAS EGNOSGAGAN和MSAS)。
SIM/USIM卡控制器，支持2G网络。
所以和题目中提到的二合一模块完全吻合，功能更强大一些！我们有个方案是将这个模块用在钱包防丢上、还有智能防丢器上面。以防丢钱包（内含以SKC111为主体的一张卡）为例说说下这个组合模块具体的实现与服务器互通的方法是：
打开智能手机的蓝牙和SKC111的蓝牙连接， 当钱包和手机的距离过远，超出了蓝牙连接的范围（一般40蓝牙连接的范围在30M以内），蓝牙连接就会断开。SKC111的GPS定位模块可以记录钱包当前断开的位置，并且将钱包的当前位置信息上传到云端服务器，云端服务器记录这个位置信息，并将信息发送给MCU主控芯片，MCU主控芯片处理后控制基带处理器将该信息通过内置的SIM/USIM卡发送到失主绑定的智能手机上以提醒失主， 通过这样的方式，就可以做到防止钱包的丢失。
若失主没有留意到发来的信息通知，而又已经去到很远的地方了，那也不用担心，因为云端服务器会记录钱包遗失的当前位置信息（最后出现的位置）和丢失后的运行轨迹，当钱包丢失后，失主只需要打开智能手机预设APP登陆云端服务器，并启动定位程序，就可以确定钱包的具体位置找回钱包了。为企业数据贯穿和数字化转型打下坚实的第一步。
数据复制服务致力于提供数据库零停机的迁移上云体验，支持同构异构数据库、分布式数据库、分片式数据库之间的迁移，通过DRS也可以让数据库传输秒级可达。
华为云数据复制服务的在线迁移特性，通过增量迁移技术，能够最大限度允许迁移过程中业务继续对外提供使用
在任何领域，底层基础设施都是至关重要的。对于数字化 社会 ，半导体、 *** 作系统则是整个数字化生态的底层基础设施。中国在芯片和 *** 作系统上实现突破，不仅关乎国家安全，也与中国的数字化产业发展潜力息息相关。
就像一颗大树一样，根扎的越深，树才能长得越高，枝叶才能更加茂盛。从这个角度来看，华为鸿蒙的确是国之重器。上至国家部门，下至黎明百姓，都对鸿蒙寄予厚望。
需要指出的是，鸿蒙一直宣称自己是面向物联网的 *** 作系统，与安卓系统有本质的区别。事实也的确如此，鸿蒙并不是在重复造轮子，而是下一代 *** 作系统。 鸿蒙对标的不是谷歌安卓，而是谷歌的物联网 *** 作系统Fuchsia OS 。那么，鸿蒙与目前的 *** 作系统相比，先进在哪里，鸿蒙是否就是未来 *** 作系统的终点呢？
这篇文章，我们将讨论鸿蒙与目前 *** 作系统的主要差别，描绘鸿蒙想要实现的“理想国”。此外，鸿蒙目前还只是一个半成品，更先进的 *** 作系统，是云 *** 作系统。接下来，我们将展开讨论。
说明：目前很多云厂商都宣称自研了云 *** 作系统，他们所谓的云 *** 作系统，实际上是云资源管理平台，不是真正的 *** 作系统。什么才是云 *** 作系统，目前还不能给一个完整的定义。不过，真正的云 *** 作系统应该要具备以下几个特征：可以直接调度CPU，控制CPU计算进程；融合了目前的计算节点管理与单服务器 *** 作系统，在云数据中心实现计算资源的自由调度；整个 *** 作系统横跨云服务器、边缘计算服务器、智能设备三端，实现云边端的协同； *** 作系统上的应用程序主要部署在云服务器，基于云原生实现应用开发，并且一处开发，一处部署，多端接入，多端应用。
我们从 *** 作系统的本质入手来讨论其演进的内在逻辑。大体上看， *** 作系统在整个计算架构中起着承上启下的作用：对下， *** 作系统的主要作用是控制计算、存储、网络和I/O设备；对上，则支撑应用软件，协助应用软件调用计算、存储等软硬件资源。 *** 作系统还通过I/O设备实现人机交互。比如，电脑的人机交互就是鼠标+键盘作为输入，屏幕作为输出；手机的人机交互，主要的输入和输出介质都是屏幕。此外，还有摄像头、扬声器等输入输出设备。
*** 作系统的演进，核心就是针对不同的终端计算设备，来变革对软硬件资源的调用方式，更好的支撑上层应用软件，提供更友好的人机交互方式。
对数据的计算、存储、传输，是整个计算体系的核心，计算机的发展也都是围绕这三个方面来开展的。总体上，计算体系的演进是两条腿走路：一方面，芯片本身提供的计算能力在飞速发展， 以前是CPU的摩尔定律主导，现在则是以AI为核心的异构计算挑大梁，终极形态就是量子计算芯片 。存储芯片也实现了很大的技术进步，存储能力大幅提升。另一方面，传输技术尤其是无限传输技术的进步，则改变着整个计算体系的资源组织方式。最典型的就是数据传输能力的提升，拉近了数据中心与智能终端的“距离”，催生出云计算这种新的计算资源组织方式。云计算并没有提升整个体系的计算能力，而是通过重新组织提升了整个体系的资源利用效率。
传输能力并不是线性增长，而是阶梯式发展的。无限通信技术历经1G/2G/3G/4G，目前正在进行5G通信网络的建设。几年之后，整个 社会 的数据传输能力会得到一次质的飞跃。在整个计算体系中，计算、存储、传输是紧密相关的，传输能力的提升会改变计算、存储资源的组织方式。更大的带宽、更低的延迟，进一步拉近了数据中心（包括边缘计算中心）与智能终端的距离，计算、存储资源会在智能终端和数据中心之间进行重新分配。 一旦整个传输网络可以支撑数据中心和智能终端之间进行大量数据的实时传输，那么计算、存储资源就会向云端集中，终端则“退化”为一个人机交互界面 。手机、电脑的核心是人机交互，只需要保留屏幕、键盘、鼠标等输入输出设备和数据传输设备，无需再保留CPU、存储芯片（即使会保留部分计算、存储能力，低端芯片就完全够用）。智能终端输入数据，传输到云端进行计算、存储，然后传输到终端进行显示。
面对数据中心-智能终端组成的新计算体系，计算、存储、I/O进行了重新分配，在物理上分离开了。这个时候， *** 作系统就需要横跨数据中心和智能终端，根据需要调用相应的计算资源。并且，由于数据中心的服务器承担了大部分的计算、存储功能，对数据中心资源的调配则成为新 *** 作系统的核心。相对而言，对电脑、手机这些终端的调配则显得没那么重要了。
相对于安卓 *** 作系统，鸿蒙并不是重复造轮子，是有重大创新的。最核心的创新就是致力于通过软总线来替换硬总线。在以前的 *** 作系统中，无论是电脑端的Windows系统，还是手机端的Android、IOS系统，在通信线路上都是硬总线。在一整个电路板上通过物理的实体电路来连接各个计算单元（包括计算、存储、I/O），实现各部分数据的传输。
实体电路在空间上有很大限制，如果能够通过无线电磁波来进行各个计算单元的数据传输，就可以在空间上大大解放智能终端。各个计算单元不再必须安装在一个电路板上，在空间上可以实现分离。如果再通过标准化将各个计算单元进行解耦，进而实现不同计算单元的自由组合，这一下子就打开了智能计算的想象空间。如果将几台电脑、手机放在一起，对于以前的 *** 作系统，这些智能设备都是独立的个体，一个系统 *** 作一台设备，不同设备之间没有联系；而 对于鸿蒙 *** 作系统而言，他们不再是独立的设备，而是一堆可以利用的计算单元，是一堆CPU、存储，系统可以根据需要来自由组合这些计算单元 。比如，要运行一个大型 游戏 ，一台电脑的配置不够，就调动周围几台电脑、手机的CPU组成一个计算资源池，共同支撑计算需求。
除了对计算、存储资源的自由调度，软总线技术在I/O设备上有更大的应用潜力。过去几十年，由于芯片制造工艺的快速发展，总体遵循摩尔定律，计算机在CPU、存储上取得很大的提升，以至于现在一台手机提供的计算能力，就超过以前的超级计算机。但是，在I/O设备方面却进展缓慢。除了键盘、鼠标、屏幕，电脑上就增加了一个摄像头和扬声器。很长一段时间，更高像素的摄像头是智能手机厂商之间实现差异化的关键。 如果把智能计算设备与人进行类比，CPU相当于大脑，各种I/O设备相当于四肢，则计算机可谓一直处于“头脑发达，四肢简单”的状态 。
之所以会如此，就是因为不同计算单元需要用硬总线来进行连接。比如，手机摄像头必须要安装在手机上，因而摄像头不能做的很大。如果通过软总线技术，如果把摄像头“拆下来”呢？智能手机只承担核心的计算、存储、显示、交互功能，其他功能通过各种专用设备实现，然后通过电磁波将专用设备与手机连接起来，这些专用设备就像“装在手机里”一样。这种情况下，手机摄像头就解除了物理限制，可以把像素做的很高，甚至与单反相机媲美（事实上，可以直接将单反相机与手机连接起来）。更进一步，为什么不能将手机、电脑与天文望远镜连接起来呢？通过手机、电脑 *** 控望远镜，把看到的美景实时记录下来，还可以分享给好友，或者进行在线直播。
通过软总线技术，鸿蒙 *** 作系统可以让计算机的“四肢”异常的发达。 鸿蒙系统可以“穿透”智能设备，直接利用设备内部的计算、存储、感知单元。在鸿蒙的“眼里”，面对的不再是一个个独立的智能设备，而是一堆可以自由组合的计算模块。 手机、电脑，可以很轻易的与打印机、摄像机、微波炉、电视、空调、洗衣机、冰箱、 汽车 、电表、水表、体重秤、跑步机等设备进行连接。手机是“大脑”，其他设备则是“四肢”。
为什么以前没想到要用软总线来代替硬总线呢？因为以前的无线通信技术很不成熟。总体上看，通过物理线路来进行数据传输，在带宽、传输速度上还是有很大优势。软总线要替换硬总线，就必须要扩大数据传输的带宽，同时提升传输速率，降低延迟，这也是华为鸿蒙系统能否成功的关键。以目前的情况来看，鸿蒙只能说还在路上，软总线技术取得了一些突破，但要完美替换硬总线，依然还有一定距离。
依据相关数据，目前华为鸿蒙的软总线，已经达到18G的带宽、10毫秒延迟、35%的抖动。 10毫秒的延迟，对于一些实时性要求不高的业务场景还可以接受，但对于一些实时控制系统显然还是不够的。所以，鸿蒙接下来的关键就是把数据延迟压下去，把带宽提升来。 这肯定是有很大的技术难度，会涉及到WIFI、蓝牙等通信协议的大幅度修改。如果上述技术指标能够接近硬总线，鸿蒙软总线所带来的优势就会得到释放。依据华为内部的说法，他们目前正致力于攻克分布式计算，有望将软总线的时延压低到微秒级。如果真的可以实现，那鸿蒙必将大放异彩，中国的国产 *** 作系统也才迎来了真正的春天，我们拭目以待吧。
虽然鸿蒙相比于上一代 *** 作系统，已经实现了很大的进步（或者说致力于实现很大的进步，关键在于软总线是否能在时延、带宽上赶上甚至超越硬总线）。但是，鸿蒙很可能不是下一代 *** 作系统的理想形态。与鸿蒙相比，云计算 *** 作系统更具有发展潜力。
那么，云 *** 作系统与鸿蒙 *** 作系统的关键区别是什么呢？
鸿蒙虽然比安卓更进一步，但本质上还是一个本地化的 *** 作系统，核心功能也是调配终端设备的计算资源。 所以，鸿蒙需要安装在手机、电脑、电视这种终端设备上。与之相比，云 *** 作系统则是安装在数据中心的服务器上。或者说，云 *** 作系统的主体在服务器上，终端设备上的系统只是起辅助作用。
云 *** 作系统的核心也在软总线（我们暂且将其定义为软总线，即通过无线通信方式连接不同计算单元），只是其软总线的载体是5G构建的广域网；与之相比，鸿蒙软总线的核心是蓝牙、WIFI等近场通信构建的局域网。在传输领域，有线宽带和无线通信是竞合关系。在无线通信内部，1G~5G网络，也和蓝牙、WIFI存在竞合关系。上一代主要是4G网络与WIFI的竞争，下一代则是5G网络与WIFI的竞争。总体上，大家更看好5G网络。云 *** 作系统将主要建立在5G基础上，有线宽带、WIFI、蓝牙也会发挥作用。
数据的计算、存储由数据中心（包括边缘数据中心）的服务器来完成，智能终端主要保留两个功能，数据收集和人机交互。云 *** 作系统横跨云端服务器和智能终端来实现资源调配。要实现这个目标，关键是5G网络在带宽、时延、稳定性这些技术指标上能否达到硬总线的水平。与4G基站不同，5G将是宏基站与微基站（甚至更小的皮基站）相互配合，微基站或者皮基站其实就相当于室内WIFI。 从理论上来看，核心光通信网络+5G宏基站+5G微基站+皮基站，是可以实现对整个数据传输链路的全覆盖的。云 *** 作系统也必然是基于5G，将5G通信网络作为其“软总线”的载体。
当然，以上只是对理想情况的设想。 目前，无论是5G还是云计算，都还处于初级发展阶段，5G技术还没成熟，5G网络覆盖也远未完成。尤为关键的是，5G网络在带宽、延迟这些技术性能上与硬总线相比还存在不小的差距。总体上看，5G和云计算的技术发展很快，协同效应越来越明显。 通过5~10年的时间，5G的带宽、延迟指标会得到大幅度提升，5G网络的建设也基本成熟。再加上边缘计算的发展，云数据中心-边缘计算中心-智能终端，将形成紧密配合的计算体系，届时就可以支撑云 *** 作的发展。
我们不妨大胆设想一下，加入实现了云 *** 作系统，整个计算体系会面临什么样的变革。云 *** 作与原来的 *** 作系统有什么不同，与鸿蒙所代表的物联网 *** 作系统又有什么不同。云 *** 作系统可以实现鸿蒙系统的一系列设想，而且可以比鸿蒙做的更好。下面，我们来具体分析。
下一代 *** 作系统一定是面向物联网的，需要基于物联网设备来进行设计。在物联网领域有一个根本的难题——如何平衡设备智能化与成本控制？
某种程度上，计算能力就是智能程度。一个设备能够提供的算力越强，能够解决的问题就越多。计算能力的主要载体是芯片，越强的芯片越贵。 按照以往的逻辑，要对一台设备进行智能化改造，核心就是通过嵌入更强大的芯片来让其具备计算能力，这必然会大幅增加设备的成本。
在为物联网设计 *** 作系统时，有两个因素需要重点考虑：
物联网设备数量巨大，因此必须降低成本。 如果每台物联网设备都安装芯片，这样的成本是难以承受的。试想一下，台灯、冰箱、空调，甚至水表、电表，都安装CPU和存储芯片，这些设备的价格必然会大幅度上升（目前物联网设备中的各种嵌入式芯片计算能力较弱，比电脑、手机芯片所能提供的计算能力小很多，因而其智能化程度有限）。
物联网设备的核心在于感知和控制，不在于计算。 未来，不仅家庭里会有各种智能设备，城市中也会密布各种传感器来监控城市的水、电、气等供应体系的状态。这些物联设备，核心作用是传感器和控制器，一方面将感知到的图像、电压等数据传入系统，另一方面依据指令来进行相应的 *** 作，比如关闭阀门、调整摄像头角度等。
基于物联网设备的特点，要解决上述成本与智能化的矛盾，最好的办法就是将计算与感知、 *** 控分离开来：物联网终端承担数据感知和 *** 控的功能，把数据计算功能放到云端或者边缘计算端来完成。通过云 *** 作系统，物联网设备可以安心做“四肢”，而将“大脑”放在云端或边缘端的服务器上。物联网设备上不用安装昂贵的芯片，依然可以获得强大的数据计算能力，以此来实现低成本的智能化改造。
将数据计算功能从物联网终端剥离出来，还有一个很重要的作用，那就是推动物联网设备在计算上的标准化。
我们知道， *** 作系统跟计算芯片是高度耦合的。电脑上的微软 *** 作系统+英特尔芯片，手机端的安卓系统+高通芯片都是如此。 *** 作系统往往与芯片相互配合，共同演进。无论是英特尔的电脑芯片，还是高通的手机芯片，都是高度标准化的。与之不同，物联网设备中的嵌入式芯片却是各式各样、千差万别，这就为 *** 作系统的发展设置了很大的障碍。如果在芯片上不能实现统一，要用一套 *** 作系统去适配多种多样的物联网芯片，系统性能必然会大打折扣。
如果通过云边端协同的方式，把物联网设备的计算芯片统一放到云端或者边缘端的服务器上，则可以很好地解决这个问题。服务器上的芯片是可以做到高度统一的，云 *** 作系统只需要适配云服务器上的芯片。 *** 作系统是调用硬件资源来完成计算任务，如果将计算任务集中到云端，那就屏蔽了本地终端设备的差异性。在云 *** 作系统看来，无论是电脑、手机、平板还是车机、电视，本质上都是一块屏幕， *** 作起来都一样。
鸿蒙+物联网嵌入式芯片，只是一种过渡方案，终极方案还是云 *** 作系统+云端标准计算芯片的方式。当然，实现上述的云边端协同是一条漫长的道路。在未来几年内，物联网上的嵌入式芯片依然会是主流方案。 这种情况下，华为的鸿蒙系统就不得不要去兼容各种各样的嵌入式芯片，这是一个很大的难题。 不过反过来看，通过鸿蒙系统来倒逼物联网芯片的标准化，也可以推动我国芯片和物联网产业的发展，这也算鸿蒙的一大贡献。
以上从硬件计算资源的调度方面来分析云 *** 作系统的优势。下面，我们从应用软件的角度来看看云 *** 作系统可能的未来。
在计算架构中， *** 作系统与芯片耦合，应用软件则与 *** 作系统耦合。同样的一个应用软件，如果要从一个 *** 作系统迁移到另一个 *** 作系统，需要重新开发。比如电脑端的微信和手机端的微信，虽然功能都一样，腾讯却要要基于Windows和安卓系统开发两次。同样在移动端，微信也要基于苹果的IOS系统再开发一次。 功能都一样，却因为不同的 *** 作系统重复开发多次，这无疑是巨大的浪费。 试想一下，面对各式各样的物联网设备，如果软件厂商也要对不同的设备进行多次开发，那简直不能忍受。
所以，一次开发，多端适配，是物联网 *** 作系统的刚需，这也是鸿蒙尽力要实现的目标。 *** 作系统是与计算芯片耦合的，面对多样化的嵌入式物联网芯片，鸿蒙必然要做出一些个性化适配，上面承载的应用软件也要做出相应的适配，这会增加一些开发难度。如果强行屏蔽底层芯片的差异，很可能会损害系统的性能，表现出来就是系统容易卡、稳定性差。
如果是云 *** 作系统，由于计算芯片本身就是统一的，云 *** 作系统主体部署在云端服务器上。相应的，上层应用的主体也部署在云服务器上。终端设备就是一个人机交互界面，大部分情况就是一块触摸显示屏（在部分场景中再加上语音交互）。终端智能设备是一个访问云端应用的入口。无论是从手机、电脑还是电视、车机，甚至是从电冰箱、电梯广告屏幕上访问，接入的都是云端的同一个应用软件。这天然就没有应用适配的问题。
鸿蒙想要实现的是一处开发多端部署。而云 *** 作系统可以实现的是一处开发，一处部署，多端应用。这种方式，在应用软件的标准化、性能表现等方面，比多端部署的方案更优。
我们以一个应用场景来举例说明：
华为鸿蒙项目负责人在一次媒体采访中提到，鸿蒙的目标是让应用跟着人走，而不是锁定在特定的设备上。比如，当用户用手机与家人进行视频通话时，不用一直拿着手机，当用户走到客厅的时候，视频电话就自动接到电视上。这如果能实现，真的是一个很大的进步。现在的 *** 作系统，别说手机和电视打通，就是手机与平板电脑都不能打通。
在这个方案中，手机和电视都安装了鸿蒙系统，这毕竟是两个独立的设备，视频应用需要从手机传到电视上。我们用传球来做类比：面对一个运动的人，如何更好地把球传到他手里呢？目前的安卓、IOS *** 作系统，球只能锁定在一个人手里，如果用户离开这个是没办法拿到球的；鸿蒙要实现的是，有多个人进行相互传球，当用户离开A走到B附近时，A就把手里的球传给B，然后B再把球传给用户；云 *** 作系统的解决方案是，球依然只在A手里，但A站的比较远，传球能力很强，无论用户走到那里，他都可以把球直接传过去。这样，就省去了中间把球从A传到B的过程。
目前，云计算的重心，已经从基础设施的虚拟化转向云原生应用的开发。云原生应用的目标就是一处开发，多端应用。 届时，本地终端是只是一个网络接入和人机交互的设备，并不需要部署应用。每个人有特定的应用账户，这个账户与其生物特征绑定（比如人脸、指纹），从任何终端都可以轻易接入云端应用中心，真正实现应用随人走。
电脑、手机作为个人应用的私密性将大大降低。每个人的电脑、手机之所以私密性强，最关键的是很多数据存储在本地端，并且，每个人下载的应用软件也不同，桌面的布局也独具特色。自己电脑用习惯了，别人的电脑用起来就总会感觉别扭。在云 *** 作系统时代，这一切都会改变。本地终端几乎不再存储数据，别人拿着你的电脑，只要不能登录你的账户，也看不到你的任何信息。此外，云端不仅存储个人数据，也会存储你的电脑和手机桌面，你安装了什么软件，这些软件如何布局的，都可以完整的还原出来。
电脑、手机本质上就是一块屏幕，跟安装在 汽车 、冰箱、洗衣机上的屏幕没什么区别，都只是接入云数据中心的一个入口而已。 当你自己没带电脑，借用同事电脑办公时，只需登录自己的云端账户，同事电脑桌面立马跟你的一模一样。用完退出账户之后，你的一切使用记录在本地端都消失了（实际上本地端本来就没有做任何数据记录，只是一个显示屏）。你挥一挥衣袖，不带走一片云彩，你和你的同事都没有数据安全的担忧。
更进一步的，大部分设备都退化为屏幕后，设备本身的价值就大大降低了，整个智能硬件的商业模式将发生根本的变革。手机、电脑终端由于不再追求高配置的计算和存储芯片，成本大幅度降低，进而这些电子产品的价格大幅度降低。原先6000元的电脑、手机，也许只需要2000元。另一方面，消费者虽然不需要买芯片，但需要为使用芯片付费。依据对计算、存储、网络资源的消耗量，以及使用的时间来进行付费。比如，用1000元的手机可以玩王者荣耀，看4K，但是每小时需要付费1元钱。 与企业端的云服务类似，个人消费者市场也全面进入云服务时代。
这对于用户也是有好处的：在C端的计算领域也实现“以租代售”，不用一次性付出几千元来购买昂贵的电子设备，有助于改善用户现金流；用户可以获得几乎无限的计算能力，突破单台设备的算力限制。当需要运行大型 游戏 的时候，可以获得超高的算力配置，并且只为这一段时间付费。单个用户只要愿意付费，可以通过获得目前超级计算机一样的计算能力。
如果将应用部署在云端，实现应用随人走，届时，各种触摸屏可能在城市中随处可见（毕竟，只是一块屏幕，成本比电脑要低很多），这些屏幕可以作为共享计算机。用户可以通过指纹识别、人脸识别等方式，在任何屏幕上便捷地登陆自己的云端账户，将这块屏幕变成自己的计算机。使用完毕退出账户后，设备上不会留有任何痕迹，也没有数据泄露的风险。这对于经常需要移动办公的人而言，会带来巨大的便利，他们不用再背着一台电脑到处跑，因为“电脑”随处可见，用完即走。
综上， 鸿蒙比目前的安卓系统更进一步，但依然不是最终的方案。 需要指出的是，云 *** 作系统是需要一定的前提条件的，5G网络要足够成熟强大，云边端协同体系已经完备，这需要很长的时间来完善。在这个过程中，鸿蒙系统不失为一种很好的方案。
最后，我们再来看看在云 *** 作系统领域，都有哪些玩家。大体来看，云 *** 作系统会有三类玩家：以往的 *** 作系统企业，领先的云计算企业，互联网应用巨头。
*** 作系统本身具有一定的连续性，微软、谷歌、苹果这类 *** 作系统厂商，在云 *** 作系统领域依然会是重要玩家，并且，他们依然具有很强的竞争优势。尤其是微软，其服务器 *** 作系统占据最大的市场份额，会慢慢向真正的云 *** 作系统演进。华为目前已经推出了鸿蒙，虽然鸿蒙不是终极的云 *** 作系统，但却是目前最好的物联网 *** 作系统。通过鸿蒙进化成云计算 *** 作系统，也比安卓等系统更方便。并且，鸿蒙在软总线技术上有积累，再加上华为领先的5G，华为云也具有不熟的实力，因而华为鸿蒙是未来云 *** 作系统的有力竞争者。
除了 *** 作系统企业，头部云计算巨头也是未来云 *** 作系统的有力竞争者。（再次说明下，目前云厂商所声称的云 *** 作系统，实际上是云资源管理平台，还不是真正的云 *** 作系统）。阿里云、AWS、谷歌云等，将其目前所谓的云 *** 作系统进行升级，做成真正的 *** 作系统，也未可知。
此外，还存在一类云 *** 作系统玩家，那就是个别互联网应用巨头。最典型的就是腾讯（微信），其次是阿里巴巴（钉钉）。以微信为例，通过小程序，把自己变成一个应用开发平台，微信本身 *** 作系统化。微信账户就是云 *** 作系统的账户，登陆微信然后打开各种小程序，跟登陆云桌面打开各种应用软件类似。因此，微信也是 *** 作系统的重要玩家。此外，钉钉也在逐步把自己变成开发平台，也在 *** 作系统化。
在未来的云 *** 作系统之争中，中国将是美国的有力竞争者。国内华为、阿里巴巴、腾讯，都将是重要玩家。可以预见，未来的 *** 作系统，不再只是美国的企业的天下。中国 *** 作系统的自主化，是值得期待的。
文：凝视深空 / 数据猿
过去几十年，全球半导体行业增长主要受台式机、笔记本电脑和无线通信产品等尖端电子设备的需求，以及基于云计算兴起的推动。这些增长将继续为高性能计算市场领域开发新应用程序。
首先，5G将让数据量呈指数级增长。我们需要越来越多的服务器来处理和存储这些数据。2020年Yole报告，这些服务器核心的高端CPU和GPU的复合年增长率有望达到29%。它们将支持大量的数据中心应用，比如超级计算和高性能计算服务。在云 游戏 和人工智能等新兴应用的推动下，GPU预计将实现更快增长。例如，2020年3月，互联网流量增长了近50%，法兰克福的商业互联网数据交换创下了数据吞吐量超过每秒91兆兆位的新世界纪录。
第二个主要驱动因素是移动SoC——智能手机芯片。这个细分市场增长虽然没有那么快, 但这些SoC在尺寸受限的芯片领域对更多功能的需求，将推动进一步技术创新。
除了逻辑、内存和3D互联的传统维度扩展之外，这些新兴应用程序将需要利用跨领域的创新。这需要在器件、块和SoC级别进行新模块、新材料和架构的改变，以实现在系统级别的效益。我们将这些创新归纳为半导体技术的五大发展趋势。
趋势一:摩尔定律还有用，将为半导体技术续命8到10年…
在接下来的8到10年里，CMOS晶体管的密度缩放将大致遵循摩尔定律。这将主要通过EUV模式和引入新器件架构来实现逻辑标准单元缩放。
在7nm技术节点上引入了极紫外(EUV)光刻，可在单个曝光步骤中对一些最关键的芯片结构进行了设计。在5nm技术节点之外(即关键线后端(BEOL)金属节距低于28-30nm时)，多模式EUV光刻将不可避免地增加了晶圆成本。最终，我们希望高数值孔径(High-NA) EUV光刻技术能够用于行业1nm节点的最关键层上。这种技术将推动这些层中的一些多图案化回到单图案化，从而提供成本、产量和周期时间的优势。
Imec对随机缺陷的研究对EUV光刻技术的发展具有重要意义。随机打印故障是指随机的、非重复的、孤立的缺陷，如微桥、局部断线、触点丢失或合并。改善随机缺陷可使用低剂量照射，从而提高吞吐量和成本。
为了加速高NA EUV的引入，我们正在安装Attolab，它可以在高NA EUV工具面世之前测试一些关键的高NA EUV材料(如掩膜吸收层和电阻)。目前Attolab已经成功地完成了第一阶段安装，预计在未来几个月将出现高NA EUV曝光。
除了EUV光刻技术的进步之外，如果没有前沿线端(FEOL)设备架构的创新，摩尔定律就无法延续。如今，FinFET是主流晶体管架构，最先进的节点在6T标准单元中有2个鳍。然而，将鳍片长度缩小到5T标准单元会导致鳍片数量减少，标准单元中每个设备只有一个鳍片，导致设备的单位面积性能急剧下降。这里，垂直堆叠纳米薄片晶体管被认为是下一代设备，可以更有效地利用设备占用空间。另一个关键的除垢助推器是埋地动力轨(BPR)。埋在芯片的FEOL而不是BEOL，这些BPR将释放互连资源路由。
将纳米片缩放到2nm一代将受到n-to-p空间约束的限制。Imec设想将Forksheet作为下一代设备。通过用电介质墙定义n- p空间，轨道高度可以进一步缩放。与传统的HVH设计相反，另一个有助于提高路由效率的标准单元架构发展是针对金属线路的垂直-水平-垂直(VHV)设计。最终通过互补场效应晶体管(CFET)将标准cell缩小到4T，之后充分利用cell层面上的第三维度，互补场效应晶体管通过将n-场效应晶体管与p-场效应晶体管折叠。
趋势2: 在固定功率下，逻辑性能的提高会慢下来
有了上述的创新，我们期望晶体管密度能遵循摩尔所规划的路径。但是在固定电源下，节点到节点的性能改进——被称Dennard缩放比例定律，Dennard缩放比例定律（Dennard scaling）表明，随着晶体管变得越来越小，它们的功率密度保持不变，因此功率的使用与面积成比例；电压和电流的规模与长度成比例。
世界各地的研究人员都在寻找方法来弥补这种减速，并进一步提高芯片性能。上述埋地电力轨道预计将提供一个性能提高在系统水平由于改进的电力分配。此外，imec还着眼于在纳米片和叉片装置中加入应力，以及提高中线的接触电阻(MOL)。
二维材料如二硫化钨(WS2)在通道中有望提高性能，因为它们比Si或SiGe具有更强的栅长伸缩能力。其中基于2d的设备架构包括多个堆叠的薄片非常有前景，每个薄片被一个栅极堆叠包围并从侧面接触。模拟表明，这些器件在1nm节点或更大节点上比纳米片的性能更好。为了进一步改善这些器件的驱动电流，我们着重改善通道生长质量，在这些新材料中加入掺杂剂和提高接触电阻。我们试图通过将物理特性(如生长质量)与电气特性相关联来加快这些设备的学习周期。
除了FEOL, 走线拥挤和BEOL RC延迟，这些已经成为性能改善的重要瓶颈。为了提高通径电阻，我们正在研究使用Ru或Mo的混合金属化。我们预计半镶嵌(semi-damascene)金属化模块可同时改善紧密距金属层的电阻和电容。半镶嵌(semi-damascene) 可通过直接模式和使用气隙作为介电在线路之间(控制电容增加)
允许我们增加宽高比的金属线(以降低电阻)。同时，我们筛选了各种替代导体，如二元合金，它作为‘good old’ Cu的替代品，以进一步降低线路电阻。
趋势3:3D技术使更多的异构集成成为可能
在工业领域，通过利用25D或3D连接的异构集成来构建系统。这些有助于解决内存问题，可在受形状因素限制的系统中添加功能，或提高大型芯片系统的产量。随着逻辑PPAC(性能-区域-成本)的放缓，SoC 的智能功能分区可以提供另一个缩放旋钮。一个典型的例子是高带宽内存栈(HBM)，它由堆叠的DRAM芯片组成，这些芯片通过短的interposer链路直接连接到处理器芯片，例如GPU或CPU。最典型的案例是Intel Lakefield CPU上的模对模堆叠， AMD 7nm Epyc CPU。在未来，我们希望看到更多这样的异构SOC，它是提高芯片性能的最佳桥梁。
在imec，我们通过利用我们在不同领域(如逻辑、内存、3D…)所进行的创新，在SoC级别带来了一些好处。为了将技术与系统级别性能联系起来，我们建立了一个名为S-EAT的框架(用于实现高级技术的系统基准测试)。这个框架可评估特定技术对系统级性能的影响。例如:我们能从缓存层次结构较低级别的片上内存的3D分区中获益吗如果SRAM被磁存储器(MRAM)取代，在系统级会发生什么
为了能够在缓存层次结构的这些更深层次上进行分区，我们需要一种高密度的晶片到晶片的堆叠技术。我们已经开发了700nm间距的晶圆-晶圆混合键合，相信在不久的将来，键合技术的进步将使500nm间距的键合成为可能。
通过3D集成技术实现异质集成。我们已经开发了一种基于sn的微突起互连方法，互连间距降低到7µm。这种高密度连接充分利用了透硅通孔技术的潜力，使>16x更高的三维互联密度在模具之间或模具与硅插接器之间成为可能。这样就大大降低了对HBM I/O接口的SoC区域需求(从6 mm2降至1 mm2)，并可能将HBM内存栈的互连长度缩短至多1 mm。使用混合铜键合也可以将模具直接与硅结合。我们正在开发3µm间距的模具到晶圆的混合键合，它具有高公差和放置精度。
由于SoC变得越来越异质化，一个芯片上的不同功能(逻辑、内存、I/O接口、模拟…)不需要来自单一的CMOS技术。对不同的子系统采用不同的工艺技术来优化设计成本和产量可能更有利。这种演变也可以满足更多芯片的多样化和定制化需求。
趋势4:NAND和DRAM被推到极限;非易失性存储器正在兴起
内存芯片市场预测显示，2020年内存将与2019年持平——这一变化可能部分与COVID-19减缓有关。2021年后，这个市场有望再次开始增长。新兴非易失性存储器市场预计将以>50%的复合年增长率增长，主要受嵌入式磁随机存取存储器(MRAM)和独立相变存储器(PCM)的需求推动。
NAND存储将继续递增，在未来几年内可能不会出现颠覆性架构变化。当今最先进的NAND产品具有128层存储能力。由于晶片之间的结合，可能会产生更多的层，从而使3D扩展继续下去。Imec通过开发像钌这样的低电阻字线金属，研究备用存储介质堆，提高通道电流，并确定控制压力的方法来实现这一路线图。我们还专注于用更先进的FinFET器件取代NAND外围的平面逻辑晶体管。我们正在 探索 3D FeFET与新型纤锌矿材料，作为3D NAND替代高端存储应用。作为传统3D NAND的替代品，我们正在评估新型存储器的可行性。
对于DRAM，单元缩放速度减慢，EUV光刻可能需要改进图案。三星最近宣布EUV DRAM产品将用于10nm (1a)级。除了 探索 EUV光刻用于关键DRAM结构的模式，imec还为真正的3D DRAM解决方案提供了构建模块。
在嵌入式内存领域，我通过大量的努力来理解并最终拆除所谓的内存墙，CPU从DRAM或基于SRAM的缓存中访问数据的速度有多快如何确保多个CPU核心访问共享缓存时的缓存一致性限制速度的瓶颈是什么 我们正在研究各种各样的磁随机存取存储器(MRAM)，包括自旋转移转矩(STT)-MRAM，自旋轨道转矩(SOT)-MRAM和电压控制磁各向异性(VCMA)-MRAM)，以潜在地取代一些传统的基于SRAM的L1、L2和L3缓存(图4)。每一种MRAM存储器都有其自身的优点和挑战，并可能通过提高速度、功耗和/或内存密度来帮助我们克服内存瓶颈。为了进一步提高密度，我们还在积极研究可与磁隧道结相结合的选择器，这些是MRAM的核心。
趋势5:边缘人工智能芯片行业崛起
边缘 AI预计在未来五年内将实现100%的增长。与基于云的人工智能不同，推理功能是嵌入在位于网络边缘的物联网端点(如手机和智能扬声器)上的。物联网设备与一个相对靠近边缘服务器进行无线通信。该服务器决定将哪些数据发送到云服务器(通常是时间敏感性较低的任务所需的数据，如重新培训)，以及在边缘服务器上处理哪些数据。
与基于云的AI(数据需要从端点到云服务器来回移动)相比，边缘 AI更容易解决隐私问题。它还提供了响应速度和减少云服务器工作负载的优点。想象一下，一辆需要基于人工智能做出决定的自动 汽车 。由于需要非常迅速地做出决策，系统不能等待数据传输到服务器并返回。考虑到通常由电池供电的物联网设备施加的功率限制，这些物联网设备中的推理引擎也需要非常节能。
今天，商业上可用的边缘 AI芯片，加上快速GPU或ASIC，可达到1-100 Tops/W运算效率。对于物联网的实现，将需要更高的效率。Imec的目标是证明推理效率在10000个Tops /W。
通过研究模拟内存计算架构，我们正在开发一种不同的方法。这种方法打破了传统的冯·诺伊曼计算模式，基于从内存发送数据到CPU(或GPU)进行计算。使用模拟内存计算，节省了来回移动数据的大量能量。2019年，我们演示了基于SRAM的模拟内存计算单元(内置22nm FD-SOI技术)，实现了1000Tops/W的效率。为了进一步提高到10000Tops/W，我们正在研究非易失性存储器，如SOT-MRAM, FeFET和基于IGZO（铟镓锌氧化物）的存储器。
芯片的用途：
芯片无处不在，芯片广泛用于电脑、手机、家电、汽车、高铁、电网、医疗仪器、机器人、工业控制等各种电子产品和系统，芯片在我们的生活里处处可见。
芯片的主要作用是完成运算，处理任务，芯片是指含有集成电路的硅片，芯片就像人类的大脑一样灵活，可以将电路制造在半导体芯片表面上从而进行运算与处理，将特定的指令和数据输出。
芯片在通电之后会产生一个启动指令来传递信号以及传输数据，也可以让家电想智能起来，是高端制造业的是核心基石。但是芯片的制造工艺非常复杂，打造中国芯最关键的还是要适应时代的发展、提升基础材料设备的研究和人才的培养。
芯片的作用
1、芯片通常是指半导体的组件产品。从表面上看，它是一个带有许多电子脚的正方形，但它是一个非常微小的电路。芯片在不同的领域上用途不同，如有控制电压转换、控制基带等。
2、晶圆是一个芯片最基础的部分，要在这个基础上进行一层一层的叠加，这些都是要设计图才能制造出来的，要用计算机将芯片的电路跑通，然后将做出来的电路图的每个细节重新打造。
3、由于不同的工艺会决定芯片在设备上的功耗和性能，因此制造工艺对芯片的作用有很大的影响。芯片的好坏是由晶圆厂的整体水平决定的，而它的精度是由其核心设备决定。
云服务器的配置规格影响价格，也直接决定了它的计算能力和特点，是在采购时要重点考虑的问题。
选云服务器配置，看这三个维度
云服务器的配置规格主要取决于类型、代别、实例大小三个最重要的维度。
维度一：类型
云服务器的“类型”或“系列”，是指具有同一类设计目的或性能特点的云服务器类别。
通常来说，云厂商会提供通用均衡型、计算密集型、内存优化型、图形计算型等常见的云服务器类型。这些类型对应着硬件资源的某种合理配比或针对性强化，方便你在面向不同场景时，选择最合适的那个型号。
vCPU 数和内存大小（按GB计算）的比例，是决定和区分云服务器类型的重要依据之一。
通用均衡型的比例通常是1:4，如 2核8G，这是一个经典搭配，可用于建站、应用服务等各种常见负载，比如作为官网和企业应用程序的后端服务器等。
如果 vCPU 和内存比是1:2，甚至1:1，那就是计算密集型的范畴，它可以用于进行科学计算、视频编码、代码编译等计算密集型负载。
比例为1:8及以上，就被归入内存优化型，比如8核64G的搭配，它在数据库、缓存服务、大数据分析等应用场景较为常见。
图形计算型是带有GPU能力的虚拟机，一般用于机器学习和深度学习模型的训练和推理。随着 AI的火热，这类机器也越来越多地出现在各种研发和生产环境中。
在主流云计算平台上，常常使用字母缩写来表达云服务器的系列。比如，AWS 的通用型是M系列，阿里云的内存优化型为R系列，Azure的计算优化型为F系列。
维度二：代别
云服务器的“代”(Generation)，用来标识这是该系列下第几代的机型。
数据中心硬件和虚拟化技术是在不断发展的，云厂商需要不断地将最新的技术和能力推向市场，所以即便是同一系列的机型，不同的代别之间也会有不小的区别。
同类型云服务器的更新换代，往往会先带来相应硬件CPU的换代提升。由于CPU在不断更新，所以云服务器的单核性能未必相同。有时，虽然两个云服务器的核数一致，但由于底层芯片的架构和频率原因，性能上可能有较大的差别。
新一代的型号，往往对应着全新的特制底层物理服务器和虚拟化设施，能够提供更高的性能价格比。
维度三：实例大小
云服务器的实例大小（Size），指的是硬件计算资源的规模。
在选定的机器类型和代别下，我们能够自由选择不同的实例大小，以应对不同的计算负载。在描述实例大小时，业界常常使用medium、large、xlarge 等字眼来进行命名区分，这样的描述基本已经成为事实标准，包括AWS、阿里云、腾讯云在内的多家主流厂商都在使用。
大致可以这样记忆：标准large对应的是2vCPU的配备，xlarge则代表4个vCPU，而更高配置一般用nxlarge来表达，其中n与xlarge代表的4vCPU 是乘法关系。比如，8xlarge 就说明这是一台84=32vCPU的机器。
如若要更严谨的表述配置，则使用vCPU而非核数（Core）来描述云服务器处理器的数量。因为超线程（HyperThreading）技术的普遍存在，常常一个核心能够虚拟出两个vCPU的算力，但也有些处理器不支持超线程，所以 vCPU是更合适的表达方式，不容易引起混淆和误解。
在某些场景下，你可能还会看到“metal”或者“bare metal”这样的描述规格的字眼，中文称为“裸金属”。它们就是云服务商尽最大可能将物理裸机以云产品方式暴露出来的实例，主要用于一些追求极致性能，或是需要在非虚拟化环境下运行软件的场景。
云服务器的命名规则
云服务器的型号名称一般由类型、代别、实例大小这几项的缩写组合而成，有时还会带有补充后缀。AWS的命名规则最具代表性（阿里云采用的也是非常类似的格式）：
当你理解了云服务器的命名规则后，今后看到某个具体型号，便能够很快明白背后的含义，晦涩的字符串立刻变得清晰。
比如，分解r54xlarge这个型号，这首先是一个R类型第5代的内存型机器，它应该有4×4=16个vCPU，内存大小则是16×8=128G（内存型机器的CPU内存比一般为1:8）。
当然，并非所有的云都一定是采用类似 AWS 的命名规则，微软Azure就用了一个略有不同的命名体系，大致可以总结为：
比如“E4v3”，就代表了微软Azure上4核32G的第三代内存型机器。掌握了Azure的格式特征后，你同样能够很快地解读标识的具体含义。
在命名公式中，还有一个称之为“后缀”的可选部分，在许多的型号命名中都能看到它。它一般是作为型号硬件信息的一个重要补充，这种型号与不带此后缀的标准版本相比，有一些显著的区别或特点。比如阿里云，表达“网络增强”含义的后缀是“ne”。
如何验证机型配置与期望相匹配？
在Linux环境下，可以使用lscpu命令来了解云服务器的CPU信息，并与机器的具体型号名称进行对照。下图是在一台AWS的m5axlarge机型上运行的结果，可以看到芯片提供商AMD及双核四线程等关键信息，与机型命名的含义相符：
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快速配置云服务器的具体步骤取决于您使用的具体云计算平台和 *** 作系统。一般来说，以下步骤可以帮助您快速配置一个云服务器：
选择云服务提供商：根据自己的需求选择合适的云服务提供商。常见的云服务提供商有 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP)、阿里云等。
选择服务器实例类型：根据实际需要选择合适的服务器实例类型，通常可以根据 CPU 核数、内存、存储等配置进行选择。
配置安全组：设置安全组规则以允许需要访问该服务器的网络流量通过，并禁止非授权的流量访问。
选择 *** 作系统：选择合适的 *** 作系统，通常可选 Linux 或 Windows *** 作系统，并购买相应的授权。
启动服务器：按照向导创建服务实例并启动服务器，获取并保存服务器登录信息和 IP 地址等重要信息。
至于免费云服务器的使用，一些云服务提供商如 AWS、GCP 和阿里云等都提供了一定的免费额度或试用期，您可以在其官网注册并使用这些免费资源。在使用免费云服务器时，建议根据自己的需求选择合适的服务，并遵守相关的使用规则和使用条款。
请注意，快速配置云服务器所需要的相关技能和经验取决于您的实际情况，如果您在 *** 作过程中遇到问题，建议查阅相关的文档和社区资源或者联系云服务提供商的技术支持人员以获取帮助。
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