物联网有哪些应用场景?

物联网有哪些应用场景?,第1张

以下是物联网常见的应用场景:
1、车联网
车联网行业中,车载智能终端、车载扫码支付设备、行车记录仪、车载综合监控/DVR。车载设备借助物联卡,流量卡实现车与车、人、路、平台之间的联系。
2、智慧物流
智慧物流是指物联网用于物流行业,在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送,大大降低了物流运输成本,提高运输效率,在物流中的运用大致是这四个方向:仓储管理、运输监测、冷链物流、智能快递柜。
3、智能穿戴
智能穿戴其实就是指智能手表、智能手环、智能眼镜等,物联网卡是智能穿戴行业不可或缺的一部分。
4、智慧城市
智慧城市是未来城市发展的方向和趋势,通过物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等智能计算技术的应用,使得城市管理、教育、医疗、交通运输、住宅等更互联、高效和智能,人们可以随时随地享受到便利的生活。
5、智能安防
安防是物联网的一大应用场景,智能安防主要包括三大部分,智能门禁、报警系统、监控系统,行业中主要以安防监控为主。
6、智慧农业
将物联网技术运用到农业中去,使传统农业更具“智慧”,从而实现农业无人化、自动化、智能化管理。
7、智慧医疗
安全健康也是我们非常关心的问题,物联网技术在医疗行业中有着极大的作用,物联网卡将设备进行连接,实现信息实时采集和稳定传输数据,对医疗行业的服务水平和效率有着积极的促进作用。在医疗中的运用大致是这两个场景:可穿戴医疗设备、数字化医院。

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。

以互联网为代表的计算机网络技术是二十世纪计算机科学的一项伟大成果,给我们的生活带来了深刻的变化,物联网是在互联网基础上发展而来的新一代网络。 物联网通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、传感器等信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,使现实世界中的所有物品与网络进行连接,实现了智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

物联网的应用

物联网发展至今,产业规模不断扩大,产业价值不断增加,物联网带来的价值和社会效应日益明显。 未来物联网将广泛用于智能交通、地防入侵、环境保护、政府工作、公共安全、智能电网、工业监测等多个领域。物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。有专家预测10 年内物联网将大规模普及,这一技术将会发展成为一个上万亿元规模的高科技市场。

例如,电力企业经营管理就体现了运用物联网关键技术的最佳实践。应用物联网技术和现代管理理念对燃料的管理流程进行规范化,采用先进的RFID 射频识别、视频监控、红外线感应、车辆跟踪定位、自动化计量系统,与企业原有的管理信息系统紧密结合,对企业燃料采购计划、计量检验、入库和结算进行全方位监管,对燃料实行集中控制,为每批次燃料均准备独立的身份标签,对燃料本身与燃料合同、计量检验等进行一体化管理,实现燃料管理全过程的自动、闭环控制。还可以把传感器嵌入到电力企业的生产设备、物资运输设备等各个环节中去,去捕获、收集设备运行状况以及技术人员管理的信息,进而通过软件应用系统进行处理和分析,提出辅助决策或预案,整合电力系统中环境基础设施、材料设备以及人员的控制和管理,使人们可以更加精细和灵活的管理生产经营。

物联网风险及其管理

发展物联网的价值无疑是巨大的,物联网对于当前社会的影响也是不容忽视的,在安全与隐私方面的不利影响已经被人们所认识和关注,成为影响物联网发展的风险因素。物联网从技术上体现了现代科技进步,然而物联网的发展在社会生活的各领域存在诸多风险,需要细致的分析新技术对社会的影响,特别是要积极的应对物联网面临的风险。

物联网接入的各种传感器很可能成为“监听和监视”的工具,物联网的商业应用,为了创造商机挖掘个人隐私,极大地威胁隐私安全,比如传感器在何处设置、由谁设置、谁能阅读物联网信息等等,这些物联网隐私和信息权利的复杂性加剧了物联网商业滥用的风险。 物联网电子标签的使用使风险威胁来自两个方面:首先是标签信息泄露问题,其次是通过标签的唯一标识符进行恶意追踪问题。信息泄露是指暴露标签发送信息,当电子标签应用在药品上时,可能暴露药物使用者的病理;当电子档案、生物特征添加到电子标签中时,标签信息泄露问题便极大地危害了个人隐私。恶意追踪可以在不同的时间不同的地点识别标签,得出标签的定位信息。因此可以通过标签的定位信息获得标签持有者的行踪,并且标签识别装备相对价格低廉,极易隐藏并且使用寿命很长,这就加剧了恶意追踪的风险。

对此,笔者建议,在物联网的风险管理中,应深入研究物联网的影响,构建统一的物联网监管体系,综合治理物联网风险,以切实可行的综合措施引导物联网健康发展,减少物联网风险。 关键技术逐渐成熟,管理机制逐步规范,隐私保护与信息安全同步推进,推动物联网内不同对象间的信息交换更加便捷、高效、安全、低成本、自主式、智能化。从技术现代性的角度,思考物联网的问题和风险,对物联网的未来发展富有启发意义。

●传感器技术:价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石,物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如,微型化:元器件的微小型化,要求节约资源与能源;智能化:具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术;低功耗与能量获取技术:供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。\x0d\●设备兼容技术:大部分情况下,企业会基于现有的工业系统建造工业物联网,如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容,兼容关键是标准的统一。目前,工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议,已经较好地解决了兼容性问题,大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来,随着工业无线传感器网络应用日渐普遍,当前工业无线的WirelessHART、ISA100.11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802.15.4无线网络协议,并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议,丰富了工业物联网系统的组成与功能。\x0d\●网络技术:网络是构成工业物联网的核心之一,数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络,有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中,能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术,无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低,有利于传感器功能的扩展,因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。\x0d\传统的有线网络技术较为成熟,在众多场合已得到了应用验证。然而,当无线网络技术应用于工业环境时,会面临如下问题:工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络,工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段,它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足,提供了高可靠性、高实时性以及高安全性,主要技术包括:自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。\x0d\●信息处理技术:工业信息出现爆炸式增长,工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战,如何有效处理、分析、记录这些数据,提炼出对工业生产有指导性建议的结果,是工业物联网的核心所在,也是难点所在。\x0d\当前业界大数据处理技术有很多,如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象,通过对环境数据的分析以及用户行为的建模,可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知,更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化,以便得出更准确的分析结果。\x0d\●安全技术:工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程,信息安全对于企业运营起到关键作用,例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行,如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

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1eMTC是基于LTE演进的物联网接入技术。和NB-IoT一样,EMTC使用授权频谱,增强覆盖(15dB),支持高速移动可靠性和拥塞控制,支持独立定位。与NB-IoT相比,eMTC在时延和吞吐量上有很大优势。2NB-IoT和eMTC有很多相似之处,就像同卵双胞胎一样,但是有一句老话,一个母亲有九个孩子,九个孩子是不同的。这两个也不一样。3功耗低,续航时间长。目前2G终端的待机时间只有20天左右。在抄表服务等一些典型的LPWA应用中,2G模块显然无法满足深井、烟囱等无法更换电池的特殊场所的应用需求。eMTC功耗仅为2G调制解调器的1%,终端可袖手旁观10年。4海量连接,满足“大连接”应用需求。IOT终端的一大特点是海量连接用户。目前,为非物联网应用设计的网络无法满足同时访问海量终端的需求,而eMTC支持每个小区超过1万个终端。5典型场景网络覆盖不足,如深井、地下车库等盲区,4G室外基站无法实现全覆盖。在广覆盖方面,eMTC比LTE强15dB(可以多穿墙),比GPRS强11dB,信号可以覆盖地下2-3层。6成本有望继续降低。目前智能家居应用的主流通信技术是WiFi。虽然WiFi模块本身价格比较低,已经降到10元人民币以内,但是支持WiFi的物联网设备通常需要无线路由器或者无线AP进行网络接入,或者只能做局域网通信。一般2G通信模块20元以上,4G通信模块150元以上。相比之下,eMTC码头有望通过产业链交叉补贴不断降低成本。7专用频段传输干扰小。与非蜂窝物联网技术相比,eMTC基于授权频谱传输,传输干扰小,安全性好,可以保证可靠传输。

物联网( Internet of Things )是指设备到互联网的连接。汽车,厨房电器,甚至心脏监视器都可以通过物联网连接。随着物联网在未来几年的发展,更多的电子设备将加入物联网的阵营。

术语和基本定义

预测、趋势和市场
BI Intelligence 预计到 2020 年地球上将有超过 240 亿的物联网设备,约为人均 4 台,当我们接近这个阶段时, 60 亿美元 将流入物联网解决方案,包括应用程序开发,设备硬件,系统集成,数据存储等。然而这些投资在 2025 年将产生 13 万亿美元的效益。

有三个主要实体将使用物联网生态系统:消费者,政府和企业。

物联网平台
一个物联网设备连接到另一个以使用 Internet 传输协议传输信息。 物联网平台 作为设备传感器和数据网络之间的桥梁。

以下是当今市场上的一些顶级物联网平台:

物联网安全和隐私
随着设备因 物联网 而变得更加智能 ,安全和隐私 已成为消费者和企业的主要关注点。事实上,根据 2016 年 Vormetric 的数据报告,敏感数据的保护被列为企业中最受关注的(占被调查者的 36%)。

网络攻击也是一个越来越大的威胁,因为更多的设备被连接到网络。黑客可以 *** 控连接的汽车,关键基础设施,甚至人的家。因此,一些科技公司正在关注网络安全,以确保所有这些数据的隐私和安全。

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