请问泛在电力物联网龙头股有哪些

请问泛在电力物联网龙头股有哪些,第1张

1、泛在电力物联网目前行业龙头有:国电南自600268(国家电网旗下上市公司,拥有直流充电桩、交流充电桩、充电监控平台等)。
2、人气龙头目前有:中元股份300018(电力系统智能化记录分析和时间同步);力源信息300184(全资子公司提供能源互联网技术解决方案提供商);金冠股份300510(国内智能电网、泛在电力物联网的主流供应商)。

物联网的应用领域涉及到方方面面,在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用,有效的推动了这些方面的智能化发展,使得有限的资源更加合理的使用分配,从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用,从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进,大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面,虽然还处在研究探索阶段,但物联网应用带来的影响也不可小觑,大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统,小到单兵作战装备,物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化,极大提升了军事战斗力,是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及,交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人,让驾驶人及时作出出行调整,有效缓解了交通压力;

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC),免去进出口取卡、还卡的时间,提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统,能及时了解公交车行驶路线及到站时间,乘客可以根据搭乘路线确定出行,免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多,除了会带来交通压力外,停车难也日益成为一个突出问题,不少城市推出了智慧路边停车管理系统,该系统基于云计算平台,结合物联网技术与移动支付技术,共享车位资源,提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式,通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置,提前做好预定并实现交费等等 *** 作,很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用,随着宽带业务的普及,智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人,可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调,调节室温,甚者还可以学习用户的使用习惯,从而实现全自动的温控 *** 作,使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意;

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi,可实现遥控插座定时通断电流,甚者可以监测设备用电情况,生成用电图表让你对用电情况一目了然,安排资源使用及开支预算;

智能体重秤,监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器,内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连,供刷牙时间、刷牙位置提醒,可根据刷牙的数据生产图表,口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备,你及时出门在外,以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况,任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发,灾害的突发性和危害性进一步加大,互联网可以实时监测环境的不安全性情况,提前预防、实时预警、及时采取应对措施,降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目,通过特殊处理的感应装置置于深海处,分析水下相关情况,海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验,获得成功,为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据,对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同,但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会,从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿,预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而,(英特尔等公司)的研究发生了转变,将物联网和自主控制的概念结合起来,初步成果朝着这个方向发展,将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下,一种有前途的方法是深度强化学习,其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理(即 IoT 设备)在这样的环境中表现得更聪明,无法通过传统的机器学习算法(例如监督学习)来解决。

通过强化学习方法,学习代理可以感知环境状态(例如,感知家庭温度),执行 *** 作(例如,打开或关闭暖通空调)并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能:物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如,自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆,这种快速决策是不可能的。相反,所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法,包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域,使智能对象更接近现实。

此外,通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策,可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术,从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来,物联网可能是一个非确定性和开放的网络,其中自动组织或智能的实体(Web 服务、SOA组件)和虚拟对象(化身)将可互 *** 作并能够独立行动(追求自己的目标)目标或共享目标)取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化(影响传感器的故障)并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势,显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化,但需要更复杂的智能形式,以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

广州金冠物联网表 *** 作步骤。
1、金冠物联网表红色按键短按,可以依次查看余量、单价、累积量、时间、表号。
2、用户缴费后次日凌晨会自动同步到表,若急需使用,长按红色按钮3至5秒,液晶显示send时松开,通信成功液晶显示succ,即可使用。

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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