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物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域涵蓋面廣 電子產(chǎn)品開發(fā)須因地制宜

2017-08-28 14:22:07分類:行業(yè)資訊3822

物聯(lián)網(wǎng)是日常生活中可以無線連接到網(wǎng)絡(luò)上的所有事物的總稱。但是,在整個物聯(lián)網(wǎng)中所包含的終端技術(shù)是非常復雜和復雜的。
因此,沒有單一的芯片或設(shè)備技術(shù)可以包括整個互聯(lián)網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)需求,顯示它是一個巨大的技術(shù),服務和市場的集合。技術(shù)領(lǐng)域。所有這些都是連接到互聯(lián)網(wǎng)的,在未來,隨著事物定義的不斷演變,物聯(lián)網(wǎng)建筑設(shè)計將繼續(xù)看到演變和變化。物聯(lián)網(wǎng)涉及面廣,芯片設(shè)計要因地制宜。
 
半實物仿真技術(shù)認為,物聯(lián)網(wǎng)不同于移動設(shè)備或其他技術(shù)應用,移動設(shè)備更適合單一的特定領(lǐng)域。應用和重用,物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有更通用的版本,在某些情況下將是具體的設(shè)計,并試圖針對其他市場領(lǐng)域再次。隨著物聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的擴大和規(guī)模的擴大,未來將有更多針對特定應用的特殊設(shè)計。
 
為了描述一個完整的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),需要建立一個由服務器和云組件組成的三層體系結(jié)構(gòu),第二層是物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備。(EDGE設(shè)備)和云網(wǎng)關(guān)組件之間,第三是作為現(xiàn)實世界和網(wǎng)絡(luò)之間的物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備,即所有類型的終端網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品,如智能家居產(chǎn)品、線路等。
 
盡管上述過程似乎是合乎邏輯的,但在互聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備中,許多情況下是低效的傳感器收集數(shù)據(jù)并傳輸數(shù)據(jù)。有時,數(shù)據(jù)被發(fā)送到云進行分析和處理,有時速度太慢,無法將所有數(shù)據(jù)上傳到云中,而云則為物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)建了芯片或傳感器。形勢變得非常令人不安。
 
一方面,這些東西不能太昂貴的邊緣設(shè)備,但在一些聯(lián)網(wǎng)市場,這些設(shè)備不僅可靠,而且必須是安全的,而且還必須滿足大量。標準規(guī)格,如在汽車領(lǐng)域,也必須滿足一些標準,如ISO 26262,在工業(yè)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域(IIoT)、工業(yè)標準如OMAC和OPC的合規(guī)性
所有這些都增加了大量的費用和時間到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在正式發(fā)布之前。
特別是在移動電子領(lǐng)域,這些網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的設(shè)計也需要非常節(jié)省能源和延長電池壽命,這需要復雜的電源管理技術(shù),因此將進一步提高成本和復雜性,更不用說這些設(shè)備需要足夠的性能來完成任務。
 
為了降低成本和保持效率,開發(fā)適合于物聯(lián)網(wǎng)的邊緣設(shè)備、芯片和傳感器的設(shè)備,如使用穆爾定律(Moore s Law)將是微處理器繼續(xù)小型化,如物聯(lián)網(wǎng)芯片從目前的55納米和40納米的技術(shù)水平到40納米和28納米的水平,將有助于降低成本。
 
為了提高安全性,芯片設(shè)計還必須改進,以使用32位;否則,如果多個傳感器被封裝到單個集群中,以創(chuàng)建規(guī)模經(jīng)濟,也可以減少到這種方式.畢竟,這些邊緣設(shè)備必須定制,設(shè)計和建造日常應用,具有各種復雜的設(shè)計要求,有時甚至高。
大規(guī)模生產(chǎn)的需求,因此壓低成本將有其幫助。
 
隨著邊緣設(shè)備采集的數(shù)據(jù)越多,網(wǎng)關(guān)就無法加載如此大量的數(shù)據(jù)發(fā)送到云,然后云分析和處理任務就因此而處于中間。循序漸進的需求計算平臺,適合于云和邊緣設(shè)備之間的平臺,可以成為智能的或簡單的網(wǎng)關(guān),也可以是邊緣服務器。
 
此外,讓邊緣設(shè)備進口的人工智能(AI)芯片,直接處理大數(shù)據(jù)量的直接,無需上傳數(shù)據(jù),支云端也是這一問題的解決方案之一,前提是開發(fā)一種能夠進行充分分析和處理的AI芯片?;谠频倪吘壴O(shè)備收集的數(shù)據(jù)通常是不一致的和大的,這些數(shù)據(jù)可用于人工智能。作為模式識別的一部分,或者只有像差篩選不適合量子化學軟件高斯分布。
 
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