大流行加速了下一代PON的部署

日前,Omdia高級分析師 Julie Kunstler在LightReading撰文,在COVID-19以及網絡復用的推動下,PON設備市場增長強勁,此外PON供應商格局正在悄然發生變化。

COVID-19的大流行,居家工作學習成為常態,對網絡帶寬的需求越來越大。在此推動下,寬帶接入設備市場,尤其是PON,正在加速增長。 PON多年來一直在支持FTTH用戶的增長,最初在亞太地區,隨後是EMEA,最近在北美、南美和中美洲都有增長。

下一代PON(即10G PON)的發展勢頭良好。將相同的基礎設施擴展到中小企業、智慧城市和5G小基站傳輸中使用,這一網絡復用的方式,能夠支持通信服務提供商(CSP)實現更高的投資回報率。

COVID推動PON升級

積極影響還將繼續

隨著居家工作學習常態化,接入網的需求將在大流行後繼續存在。同時,鑑於虛擬社交通訊的流行,視頻流量將繼續保持強勁的增長勢頭。

與此同時,大流行加速了下一代PON的部署。 2020年Q2,下一代PON OLT端口出貨量接近83萬,同比增長70%。到2025年,大部分GPON ONT/ONU將具備10G能力。

此外,COVID-19進一步凸顯了寬帶數字鴻溝。一些國家的政府已經啟動了重大計劃來縮小數字鴻溝,包括美國的“農村數字化機會基金”。 7月,Openreach計劃向英國一些困難的家庭和企業提供超可靠和千兆能力的FTTP寬帶網絡。

如今,PON基礎設施複用無處不在

固移融合(FMC)的目標是通過單一的,基於光纖的接入網絡,來支持多個業務區段。而PON基礎設施正在扮演這一角色。 CSP正在加速復用其PON基礎設施,用於非住宅用戶和應用,如中小企業、智慧城市和xHaul(5G小基站傳輸)。下一代PON,如10G,以及未來的25G,可以輕鬆支持千兆和多千兆對稱帶寬。這一策略將為CSP提供了額外的收入來源,從而提高投資回報率。

·規模較小的CSP運用 10G PON支持中小企業業務,同時有效利用有限的光纖資源。規模較大的CSP將現有的中小企業客戶遷移到10G PON網絡中,並為高價值用戶提供點對點光纖。

·CSP通過10G PON和雲服務來支持市政的視頻監控服務。 PON基礎設施能夠延伸至很遠的距離,從而簡化公共安全網絡的設計和運營。

·PON基礎設施已被用於支持小基站的回傳,不過由於5G小基站的密集部署,需要10G PON來支持更高的帶寬。與點對點解決方案相比,PON的點對多點拓撲結構可提高光纖資產效率。當CSP計劃部署大量的小基站時,這種效率變得至關重要。

供應商格局正在發生變化

迎來三大挑戰者

傳統的PON設備廠商格局正在發生變化,有三個新的挑戰者。

·交換機和路由器廠商

·Cable寬帶解決方案提供商

·軟件定義白盒/專注於解耦解決方案提供商

這些挑戰者看到,許多CSP對不太傳統的PON基礎設施解決方案有興趣,例如使交換和路由設備能夠支持PON OLT功能,或者對於Cable運營商來說,無論底層介質是同軸電纜還是光纖,都能夠使用相同的基於雲的操作系統。其他CSP正繼續向軟件定義的方向發展,使用白盒化的設備。

同時,由於所謂的“清潔網絡”政策,以及西歐正在加緊部署PON網絡,PON設備供應商正迎來增加市場份額的重大機遇。

不過,在面對CSP在PON部署和升級方面的強勁增長時,PON設備商必須做出明智的選擇。他們必須專注於他們的解決方案如何解決CSP面臨的挑戰,同時實現更高的投資回報率。

解讀人工智能在醫療保健市場的蓬勃發展

由於COVID19大流行,衛生保健機構隨時準備採用基於人工智能(AI)的解決方案,以取得有效的結果。看起來COVID19似乎已經開始採用這種技術,在過去的幾年中,醫療機構已經意識到了這種新興技術。由於其具有分析和處理大型數據集的能力,醫療機構正在部署AI模型來製定數據驅動型決策。

像IBM和Google這樣的大型技術公司正在利用各自的產品來積極推動數據驅動的醫療保健發展。例如,IBMWatsonHealth是一款綜合產品,旨在使用數據,分析和AI解決主要的健康挑戰。同樣,Google的DeepmindHealth與AI集成在一起,可幫助診斷疾病,預測患者結果並改善患者的醫療保健。今年,Facebook推出了一種AI解決方案,從而可以在有限的MRI週期內產生器官的清晰準確圖像。

德勤(Deloitte)的一份報告指出,2019年有75%的大型醫療組織在AI項目或技術上投資超過5,000萬美元,而中型組織中約有95%的收入在50億美元至100億美元之間在人工智能工具和服務方面的投資低於5,000萬美元。該報告還指出,通過實施AI工具,有34%的醫療機構以提高效率為目標,27%的以增強產品和服務為目標,26%的是降低成本。

普華永道的另一份報告指出,在過去十年中,對醫療機構的AI投資已經升溫。報告估計,到2021年,人​​工智能在醫療保健方面的投資將比2014年增長40%。研究公司Frost和Sullivan預測,人工智能在醫療保健領域的投資將從2014年的6.34億美元增加到2021年的67億美元。

基於AI的解決方案的使用不僅限於疾病診斷或藥物開發,而且這些解決方案還滲透到患者的醫療保健和醫療保健專業人員的培訓中。

此外,諸如Questdiagnostics的Quanum之類的電子健康記錄平台利用預測分析來分析患者的測試數據,以幫助主要的醫療保健專業人員確定患者早發的癡呆症。其他預測分析解決方案可幫助醫療保健專業人員根據健康狀況的惡化對患者進行分類。

許多其他基於AI的解決方案還涉及向偏遠地區的患者提供個性化醫療服務。其他基於AI的解決方案正在嘗試尋找可行的疾病診斷方法,例如癌症。例如,Google的Deepmind與倫敦大學合作,為頭部和頸部區域的患者提供治療。

由於COVID19的爆發,許多醫療機構對AI的開發方法進行了個性化設置。例如,西奈山醫院的研究人員已經獨立開發了一種AI算法,可以根據胸部X射線和血液報告來檢測COVID19。該AI模型模仿了醫生用來診斷COVID-19的工作流程,並給出了陽性或陰性診斷的最終預測。 AI模型根據CT圖像,臨床數據和兩者結合得出COVID-19陽性的單獨概率。

此外,還部署了基於AI的解決方案,以減輕冗餘任務的負擔。例如,許多機構正在部署自然語言處理,深度學習和機器學習模型,以從患者報告中提取相關信息,並將這些信息安排在醫院的數據庫中。

人工智能在醫療領域的範圍已經擴展到疾病診斷之外。預計全球醫療保健市場的AI規模將從2020年的49億美元增長到2026年的452億美元,複合年增長率為44.9%。

各國爭相佈局6G 真正落地需十年時間

關於“現在談6G是否為時過早”這個話題早已不再是什麼新鮮事。近兩年,隨著5G的逐漸普及和商用進程的加快,關於6G的探索和討論也開始成為業界談論的焦點,6G時不時的會出現在各大論壇上,出現在各大企業的佈局中,這在5G尚未完全鋪開的當下,確實引來了部分質疑:5G未至,研究6G是不是有點太早了?

答案是:並不早!古人云:“居安思危,思則有備,有備無患。”從技術角度而言亦是如此。我國通信技術經歷了從1G落後、2G追隨、3G突破、4G同步到5G引領,之所以能一步一步實現赶超,得益於我國技術上的不斷創新,也多虧了未雨綢繆的提前佈局,投入越早,越容易獲得話語權。

眾所周知,通信技術每十年一個週期,當下是5G商業化的起步階段,同時也是準備6G的最佳時間,這點從世界各國對6G的反應中可以得到佐證,美國、日本、韓國、俄羅斯等相關機構都已啟動了6G的研究。

中國方面,2018年工信部就透漏已開始著手研究6G技術。 2019年11月,工信部、科技部等啟動了我國第六代移動通信技術研發工作,6G技術研發推進工作組和總體專家組的成立,標誌著我國6G技術研發工作正式啟動。

短短一年時間,我國在6G研究方面取得了非常大的進展。 11月初,全球首顆6G試驗衛星“電子科技大學號”(星時代-12/天雁05)搭載長征六號遙三運載火箭在太原衛星發射中心成功升空,宣示了我國在6G研究方面已經取得了突破性進展。除此之外,我國眾多的企業包括三大運營商、華為、中興、vivo等也已在進行6G的研發當中。

值得注意的是,雖然6G早已開始佈局,但仍舊處於探索階段,存在一定的技術挑戰等,真正落地並不會太快,需要經歷長時間的發展期。

各國已開始爭相佈局

毫無疑問,過去幾十年,由通信技術更迭引發的科技革命告訴我們,前沿科技的研究趕早不趕晚。因此,在6G領域,各國及各大科技巨頭均已爭相佈局。

歐盟企業技術平台NetWorld2020在2018年9月發布了《下一代因特網中的智能網絡》白皮書。在此基礎上,歐盟將在2020年第三季度製定2021—2027年產學研框架項目下的6G戰略研究與創新議程(SRIA)與戰略開發技術(SDA),並在2021年第一季度暨世界移動通信大會上正式成立歐盟6G夥伴合作項目,在2021年4月開始執行第一批6G智能網絡服務產學研框架項目。

美國聯邦通信委員會(FCC)在2018年啟動了95 GHz~3 THz頻率範圍的太赫茲頻譜新服務研究工作,從2019年6月開始發放為期10年、可銷售網絡服務的試驗頻譜許可。美國電信行業解決方案聯盟(ATIS)在2020年5月19日發布了6G行動倡議書,建議政府在6G核心技術突破上投入額外研發資金,鼓勵政府與企業積極參與製定國家頻譜政策。不久前,(ATIS)宣布,蘋果已經加入了其“Next G(下一個G)”聯盟,其它成員還包括Charter,思科,谷歌,惠普,英特爾,LG,Mavenir,MITRE和VMware等。

日本政府將在2020年夏季發布6G無線通信網絡研究戰略。韓國政府電子與電信研究所(ETRI)在2019年6月與芬蘭奧魯大學簽訂了6G網絡合作研究協議;三星自2019年開始重點研究6G、人工智能與機器人技術;LG在2019年1月與韓國科學技術研究所(KAIST)合作建立了6G研究中心;SKT與廠家聯合研究6G關鍵性能指標與商務需求。

中國國工業和信息化部牽頭在2019年6月成立了6G推進組(包含需求、頻譜、網絡、無線技術、標準與國際合作等5個工作組),開展6G標準的可行性研究,併計劃在2019—2023年完成6G業務、願景與使能技術的研究與驗證工作。中國科學技術部牽頭在2019年11月啟動了由37家產學研機構參與的6G技術研發推進組,開展6G需求、結構與使能技術的產學研合作項目。

值得一提的是,儘管眾多國家都已在6G領域有所圖謀,但大部分都還沒在5G技術上站穩腳跟,試圖越過5G直接在6G領域獲得先機。但多數專家認為“基本不太可能”,因為從第一代移動通信技術(1G)開始,每一代移動通信技術發展都要依托前一代核心技術的演進,並引入新興的革命性技術。

“6G研發不是紙上談兵不能空有其表,發展6G更不能跳過5G,需要5G技術打好“地基”。”在這個過程中,中國每一步都走的比較穩當,目前,中國在5G技術上已經取得領先優勢,華為掌握3147項5G必要標準專利,雄踞全球市場第一位,並且在研發5G的同時就已開啟了6G的研發,有極大可能也成為6G賽道上的領跑者。

6G十年後投入使用

華為CEO任正非曾公開表示,華為研發6G技術已經有3-5年的時間。 6G主要是帶寬更寬了,但是覆蓋能力不夠,它是毫米波,覆蓋距離比較短,這有賴於傳播技術中的理論突破、技術突破。 “從目前來看,6G十年以後才會開始投入使用。”任正非表示。

華為消費者業務CEO余承東也曾在接受采訪時表示,6G在面向用戶方面的服務主要是IoT物聯網、自動駕駛以及智能化工廠等領域,但想要實現6G的商用化,首先要完成的是對6G相關行業標準的製定,而製定相關標準也同樣需要很長時間的時間。

“大概到2023年業界會對6G的指標和方向確定,然後再深入的研發探討,甚至開發一些原理性樣機,在2025年的時候啟動6G標準的製定,2028年則形成第一個標準版本,也會有相應的端到端原型機測試驗證,然後2030年正式商用。”vivo通信研究院院長秦飛對於6G也發表過自己的一些看法。

此外,中興通訊總裁徐子陽也透露,中興通訊也早已開始著手研發下一代的6G技術。 “我們預計6G的商業模式會在2030年後才能出來,這10年時間內我們會默默地開始做各種各樣的積累。”

從眾多企業對於6G的判斷來看,目前6G研究確實還處於初級階段,整個產業還在持續不斷的推進過程中。 10年時間不長不短,這個過程中,業界對於6G的談論和成果展示,或許只是微小的進展,但,我們需要有耐心,去迎接更加震撼的6G世界。

Science:植入視覺!繞過眼睛使盲人重見光明,人類治愈失明僅一步之遙

俗話說,耳聽為虛眼見為實,但在各種科幻技術不斷衝進現實的今天,你敢說你看到的就是真的嗎?

近日,荷蘭神經科學研究所 (NIN) 的一項最新發現表明,通過在大腦視覺皮層中植入新開發的高分辨率電極,可以使受試猴子大腦中出現人工植入的視覺形狀和知覺。具體而言,這個包含 1000 多個微小的、刺激大腦的電極植入物,可以在猴子的大腦中產生可識別的運動和復雜形狀的感知,包括字母表中的字母。

這一重磅成果發表在 12 月 4 日最新一期的《科學》雜誌上。

來源:Science

通過電極植入物刺激大腦產生人工視覺感知的想法並不新鮮,甚至可以追溯到 20 世紀 70 年代。然而,現有的系統一次只能生成少量的人工 “像素”,受試者難以形成可以感知的有效信號。

而由荷蘭神經科學研究所Pieter Roelfsema 領導的研究小組,通過使用全新分辨率的植入物和植入技術、尖端材料工程、微芯片製造和微電子技術,開發出比以前的植入物更加穩定和耐用的設備。

當然,這樣的前沿技術更實際的應用場景,還是幫助盲人和視力障礙者重見光明。而且研究人員通過動物已經證明,通過大腦植入物使盲人恢復視力,即將成為現實。

人工植入視覺

以往在人類和動物身上進行的實驗表明,當電流刺激通過植入電極傳遞到大腦特殊位置時,大腦就會在視覺空間的特定位置產生一個光點,這被稱為“光幻視(phosphene) ”。

根據受到刺激的神經元的具體位置和大小,受試者就可以感知到對大腦視覺皮層的電刺激產生的這種短暫的、明亮的閃光幻視。

基於此開發的繞過眼睛直接在大腦皮層中產生視覺信號的電極植入物,已經成為人類皮質視覺假體(CVPs)設計的基礎,理想狀態下,它可以將人工生成的圖像轉換成大腦刺激信號,以在盲人大腦中創造出一種可以感知的視覺形式。

但是,一直以來許多研究受到電極位置和功率要求的限制,可以同時實現安全刺激的電極數量十分有限,最終誘發的光幻視感知也十分簡單。

在《科學》雜誌發表的這項最新研究中,Pieter Roelfsema 和他的同事們開發了一個高分辨率的神經假體,包含 1024 個以類似矩陣模式排列的皮質內電極。

為了測試這個系統,研究人員將這個電極裝置植入了兩隻猴子的大腦視覺皮層,這些猴子接受了識別特定形狀的訓練,包括字母。然後,同時刺激數百個電極,研究人員通過光幻視創造了猴子能夠感知的視覺形狀,而且實驗結果表明,猴子能夠立即識別出這些特定視覺形狀,就像它們真的通過眼睛看見了一樣。

腦部刺激產生人造視覺(來源:Science)

具體而言,研究人員首先讓受試猴子完成一個簡單的行為任務,在這個任務中,猴子們需要通過眼球運動來報告通過單個刺激產生的光幻視的位置;之後,研究人員又測試更複雜的任務,比如一個運動方向的任務,在這個實驗中,會對一系列電極進行微刺激;此外,還有一個字母識別任務,在這個任務中,8-15 個電極同時受到微刺激,創造一個字母形式的感知。

最終結果顯示,猴子們可以利用人工植入的視覺成功地識別出形狀和感知,包括移動的點、線條和字母。

重見光明的希望 Continue reading

5G:無限機會

明天的工作場所將與今天有所不同,而新冠肺炎大流行並不是造成這種情況的唯一因素。 5G也將幫助我們實現這一目標。

5G是最新一代的蜂窩移動通信,很簡單,它提供了更快的網絡速度。儘管它可以解決一些與4G LTE相關的延遲問題,並且有爆發性的增長預測,但我個人更想看看它可為行業帶來那些機遇。

愛立信表示,如果英國能夠抓住5G網絡的全部潛力,那麼它可能會從大約148億歐元的額外經濟增長中受益。它還讓人們一瞥英國製造業等最能從5G中受益的行業。

對於今天的文章,讓我們來想像一下,如果我們充分挖掘5G的潛力,未來會發生什麼? 5G可以給不同的行業帶來什麼樣的可能性?

製造業:Worcester Bosch創辦的英國首個5G工廠就是目前製造業的一個例子。它具有實時機器傳感器,以減少停機時間並提高產品安全性。其他例子還有福特和西門子,它們正在添加基於5G的低延遲連接和專用網絡。這將有助於提高現有要素系統的生產力和效率。

AT&T為我們提供了另一個5G如何潛在幫助製造業的例子。技術人員可以前往現場,讓總部的工程師通過5G遠程指導他們完成維修過程。這也表明,5G將使製造商能夠將更多功能推向網絡邊緣。

去年,AT&T和MxD宣佈建立一個大型合作夥伴關係,以推動5G在製造業的發展。兩家公司正合作在MxD位於芝加哥的創新中心安裝5G技術和多址邊緣計算。我最近有機會在MxD上演講,讓我告訴您,這兩家公司為製造業所做的是真正的創新。這將有助於開發我們從未想過的製造用例。

緊急救援:另一個準備從5G中獲益的行業是緊急救援,因為它將使他們獲得實時信息。在這個行業中,高帶寬在每一秒都很重要。我對5G在這方面的幫助有一些想法。假設急救人員正在監測一名患有心臟疾病的患者,並且監測需要實時進行,那麼5G可以啟用實時視頻來幫助急救人員。

或者,另一個例子可能是搜救。 5G可以將視頻從控制站傳輸給搜尋者,或者也可以在消防員的頭盔或隨身攜帶的攝像頭中提供視頻流。同樣,也可以在急救車上使用。 AT&T之類的公司,以及它們與急救網絡的關係也在這裡浮現出來,其使命是改善高速寬帶以保障公共安全。

零售業:這是一個可以通過5G轉型的行業。隨著疫情大流行,零售業正在發生巨大變化。但我不相信我們的實體店會在一夜之間完全消失。事實是,5G可以幫助確保我們的衛生紙或肉或任何您需要的東西在您需要的時候和地點都有存貨。

我看到的最大的潛在用例之一是庫存不足實例。 AT&T設想了使用物聯網嵌入式傳感器的智能貨架,這樣,任何商店都可以實時查看庫存。這將感知到商品是否不足,並且可以立即與供應商聯繫補充商品。

正如我常說的,機會真的是無窮無盡。隨著5G帶來新的功能,企業將在未來五年看到巨大變化。我們在本文中討論了三個行業,但還有很多其他行業。我看到了建築和公用事業的巨大機會。

為了幫助展望未來,Verizon Business將5G超寬帶服務引入佛羅里達州諾納湖的一個創新中心。在這裡,創新者可以測試5G如何增強醫療保健、移動性、智能社區、教育、體育等。這是Verizon廣泛戰略的一部分,旨在與客戶、初創企業、大學、大型企業和公共部門合作,探討5G如何改變行業。

5G將使我們有機會在工作中開發新的應用和數據集。其結果將是一個更加高效和安全的工作場所——我認為這正是我們現在所需要的。

尼古拉·特斯拉,到底有多神?

1884年6月6日,一艘來自法國的郵輪緩緩靠岸紐約港口。

在郵輪的甲板上,站著一個長相俊美但衣著邋遢的年輕人。他的眼中,充滿了對這座陌生城市的興奮和好奇。

當時,這個年輕人的兜里只有4分錢。除此之外,只剩下一封推薦信。

推薦信是寫給著名發明家兼企業家托馬斯·愛迪生的,裡面有這麼一句話:

“我知道有兩個偉大的人,一個是你,另一個就是這個年輕人。”
沒錯,這個孤身一人來到紐約的年輕人,就是本文的主角——偉大的發明家、物理學家、機械工程師、電氣工程師,尼古拉·特斯拉(Nikola Tesla)。

尼古拉·特斯拉

對於“特斯拉”這三個字,大家應該是耳熟能詳的。

這些年來,傳奇創業家埃隆·馬斯克和他的“特斯拉”電動汽車及能源公司,三天兩頭被媒體報導,可以說是無人不知無人不曉。

而馬斯克之所以給公司取名“特斯拉”,就是為了向尼古拉·特斯拉致敬。

牛人的偶像,該有多牛?

除了作為企業名稱之外,學理工科的同學也會知道,特斯拉是磁感應強度的單位,符號表示為T,1T=10000Gs(Gauss,高斯)。這個單位,同樣是為了紀念尼古拉·特斯拉。

一直以來,特斯拉被視作科學史上最具傳奇色彩的人物之一。很多人將他與達芬奇相提並論。

圍繞他,有太多的傳聞和軼事。有人說,他發明了死光、飛碟;還有人說,他預言了第一次世界大戰的爆發;甚至很多人堅信,著名的通古斯大爆炸,就是他的傑作。

特斯拉究竟是一個什麼樣的人?他真的有那麼神嗎?關於他的傳聞,到底哪些是真,哪些是假?

今天這篇文章,就讓我們來認識一下這個神秘的科學天才。

▉ 天才工程師的成長之路
1856年7月10日,特斯拉出生在奧匈帝國利卡省戈斯皮奇鎮(Gospic)附近的斯米良村(Smiljan)。

如今,這個地方屬於克羅地亞

特斯拉的父母都是塞爾維亞人。他父親名叫米盧廷·特斯拉(Rev. Milutin Tesla),是一位東正教神父。他母親叫杜卡·曼迪克(Djuka Mandic),是另一位神父的女兒。

關於特斯拉的出生,還有一段故事。據說,特斯拉出生當天,當地遭遇了罕見的雷暴天氣。於是,助產士說:“這孩子是風暴之子”。而特斯拉母親則立刻糾正:“不,是光之子”。

特斯拉在家中排行老二,有1個哥哥和3個妹妹。 1863年,哥哥丹恩(Dane)在一次騎馬意外事故中喪生,給當時只有7歲的特斯拉帶來了很大的精神刺激。他告訴大人們,自己看到了“異象”。後來人們認為,這是特斯拉患有精神疾病的第一個跡象。

箭頭所指的男孩,就是特斯拉

除了有時候神神叨叨之外,特斯拉還算是一個聰明的孩子,據說記憶力尤其出色。

1866年,10歲的特斯拉來到戈斯皮奇鎮就讀初中,表現出驚人的數學天賦,以致於老師經常懷疑他考試作弊。

1871-1874年,特斯拉在卡爾洛瓦茨(Karlovac)就讀高中。

1875年,19歲的特斯拉進入奧地利的格拉茨理工大學,學習物理學、數學和機械學。就在這期間,他對電學產生了濃厚的興趣。

因為經濟原因(也有說法是精神問題),特斯拉在第二年被迫中斷了自己的大學學業。

1877年,特斯拉進入布拉格大學。兩年後,他在馬里博爾找了一份助理工程師的工作。不久後,他又返回布拉格大學繼續學業,於1880年正式畢業。

年輕時的特斯拉

1881年,特斯拉來到布達佩斯新成立的匈牙利電報局擔任工程師。因為工作能力出色,他很快就當上了經理。

1882年4月,為了追求更好的發展,26歲的特斯拉來到法國巴黎。

他在愛迪生跨國公司(Compagnie Continue reading

物聯網智能傳感器技術

物聯網(IoT)應用-無論是用於城市基礎設施,或者應用於工廠還是可穿戴設備的應用-都使用大量傳感器收集數據,並通過Internet傳輸到基於雲。基於雲計算機上運行的分析軟件處理這些數據,生成對用戶有意義的信息,並向現場的執行器發出命令。

傳感器是物聯網的關鍵組成部分,傳感器不是簡單的將物理變量轉換為電信號,而是發展成為更複雜的產品,以在物聯網環境中發揮技術和經濟上可行的作用。

本文介紹了IoT應用對傳感器的要求-必須採取什麼措施才能實現IoT的大型傳感器陣列的特性。然後,介紹了製造商如何通過改進製造,更多集成和內置智能來做出響應,最終介紹了廣泛使用的智能傳感器的概念。

顯而易見,傳感器智能不僅能促發物聯網更多的連,還提供預測性維護,更靈活的製造和更高的生產率相關等好處。

物聯網對傳感器的要求

傳統上,傳感器是功能簡單的設備,可將物理變量轉換為電信號或電特性的變化。儘管此功能是必不可少的起點,但傳感器需要增加以下屬性以用於IoT組件:

成本低,可以經濟地大量部署體積小巧,可以方便的安裝在任何環境中無線,更方便的連接自我識別和自我驗證極低的功率,無需更換電池即可存活數年,或通過能量收集進行管理堅固耐用,可減少或消除維護自我診斷和自我修復自校準,或通過無線鏈接接受校準命令數據預處理,以減少網關,PLC和雲資源上的負載

多個傳感器的信息可以組合使用,通過組合信息獲得更有價值的信息;例如,溫度傳感器和振動傳感器數據可用於檢測機械故障的發生。在某些情況下,兩個傳感器功能可在一台設備中使用。在其他情況下,功能通過軟件組合在一起以創建“軟”傳感器。

製造商:智能傳感器解決方案

本節從構建模塊和製造的角度分析為物聯網應用開發的智能傳感器,然後回顧了傳感器內置智能帶來的一些優勢,尤其是自我診斷的可能性和維修。

智能傳感器中有什麼功能?

我們已經介紹了物聯網對智能傳感器的要求,但是業界對此有何反應?現代智能傳感器內置了什麼功能?

智能傳感器是作為IoT組件構建的,可以將它們正在測量的真實世界變量轉換為數字數據流,以傳輸到網關。如圖顯示了他們如何做到這一點。應用算法由內置微處理器單元(MPU)執行。它們可以運行濾波,補償和任何其他特定於過程的信號調理任務。

智能傳感器構建塊

微處理器單元(MPU)的智能功能還可用於許多其他功能,以減輕IoT的更多中央資源的負擔。例如,可以將校準數據發送到MPU,以便針對任何生產變化自動設置傳感器。 MPU還可以發現任何開始超出可接受標準的生產參數,並相應地產生警告。然後,操作員可以在災難性故障發生之前採取預防措施。

如果合適,傳感器可以在“例外報告”模式下工作,在該模式下,僅當測得的變量值與先前的樣本值有顯著變化時,傳感器才傳輸數據。這既減輕了中央計算資源的負擔,又降低了智能傳感器的電源需求-通常是一項關鍵優勢,因為傳感器必須在沒有連接電源的情況下依靠電池或能量收集。

如果智能傳感器的探頭中包含兩個元素,則可以內置傳感器自診斷功能。可以立即檢測到其中一個傳感器元素輸出中出現的漂移。此外,如果傳感器完全失效(例如由於短路),則可以使用第二個測量元件繼續該過程。或者,探針可以包含兩個傳感器,這些傳感器可以一起工作以改善監視反饋。

智能傳感器:一個實際示例

德州儀器(TI)開發的應用程序提供了一個智能傳感器的實際示例,以及構建塊協同工作以從模擬電流和溫度測量中生成有用的信息,並為其他功能提供智能。該應用程序使用超低功耗MSP430 MCU系列的變體來構建用於配電網絡的智能故障指示器。

安裝後,故障指示器將通過提供有關網絡故障部分的信息來降低運營成本和服務中斷。同時,該設備可通過減少對危險故障診斷程序的需求來提高安全性並減少設備損壞。為了保證故障指示器的位置靈活性,主要由電池供電,因此也非常需要低功率運行。

故障指示器(安裝在架空電力線網絡的交界處)將有關輸電線路中溫度和電流的測量數據無線發送到安裝在電線桿上的集中器/終端單元。集中器使用GSM調製解調器將數據傳遞到蜂窩網絡,以將實時信息中繼到主站。主站還可以通過同一數據路徑控制並在故障指示器上運行診斷。

與主站的持續連接具有多個優點。首先是能夠遠程監視故障情況,而不是在現場進行搜索。智能故障指示器還可以不斷監視溫度和電流,以便主站的控制器具有有關配電網絡的實時狀態信息。電力運營商可以快速識別故障位置,最大程度地減少停電時間,甚至在發生故障之前採取措施。主站的工作人員可以按要求的時間間隔對故障指示器進行診斷,以檢查其是否正常工作。

圖2.基於MSP430 FRAM MCU的智能故障指示器的功能框圖

上圖是基於TI MSP430鐵電隨機存取存儲器(FRAM)微控制器(MCU)組成的智能故障指示器的功能框圖。電流傳感器產生與電力線電流成比例的模擬電壓。運算放大器(運放)放大並過濾該電壓信號。 MCU上的模數轉換器(ADC)對運算放大器的輸出進行採樣。來自ADC的數字流然後由運行在CPU或加速器上的軟件進行分析。運算放大器輸出還連接到MCU上的比較器。如果輸入電平超出預定閾值,則比較器將向MCU中的中央處理單元(CPU)生成標誌。

MSP430的計算能力允許進行頻域電流測量分析,比以前的時域方法更深入地了解電源線狀態。快速的FRAM讀寫速度支持模式分析的數據積累,而MCU的超低功耗工作模式則可以延長電池壽命。

製造

為了發揮物聯網的全部價值,傳感器製造方法必須繼續減少傳感器組件和系統的尺寸,重量,功耗和成本(SWaP-C)。傳感器包裝也需要採用同樣的趨勢,傳感器包裝目前佔總成本和外形尺寸的80%。

當微機電系統(MEMS)傳感器元件與CMOS集成電路(IC)緊密集成時,就會形成智能傳感器。這些IC提供器件偏置,信號放大和其他信號處理功能。最初,所使用的晶圓級真空封裝(WLVP)技術僅包括離散傳感器設備,而智能傳感器是通過將離散MEMS芯片通過封裝或板基板通過IC芯片連接到IC芯片而實現的,這種方法稱為多芯片集成。一種改進的方法是在稱為片上系統(SoC)的結構中,直接互連CMOS IC和傳感器元件,而無需使用封裝或板上的佈線層。與分立式多芯片封裝方法相比,SoC通常更複雜,但可減小占位面積,

智能傳感器智能的其他優勢

智能光電傳感器可以檢測物體結構中的圖案及其變化。這自動發生在傳感器中,而不發生在任何外部計算元件中。這增加了處理吞吐量,並減少了中央處理器(或本地PLC)的處理負荷。

製造靈活性得到了提高-在當今競爭激烈的環境中,這是至關重要的優勢。每次需要更換產品時,都可以使用合適的參數對智能傳感器進行遠程編程。甚至可以按批量生產價格為單個單位批量設置生產,檢驗,包裝和發貨,因此每個消費者都可以收到個性化的一次性產品。

線性位置傳感器的反饋傳統上一直受到與系統噪聲,信號衰減和響應動態有關的問題的困擾。每個傳感器都需要調整以克服這些問題。霍尼韋爾提供其SPS-L075-HALS智能位置傳感器的解決方案。這些可以通過使用ASIC和MR(磁阻)傳感器陣列的專利組合進行自校準。這樣可以準確可靠地確定附著在移動物體(例如電梯,閥門或機械)上的磁鐵的位置。 Continue reading

科學家把小米掃地機器人改造成了竊聽器,原來激光雷達還能這麼玩

導語:科學家們用實驗證明了通過智能家居硬件竊聽的可行性。

黑客如何竊聽信息?

一項最新研究告訴我們,家裡的掃地機器人都可能其成為「作案工具」。

在2020 年11 月16-19 日舉行的國際無線傳感器網絡頂會 ACM SenSys(國際計算機協會智能傳感系統大會)上,有一篇來自美國馬里蘭大學和新加坡國立大學的論文,題為 Spying with Your Robot Vacuum Cleaner: Eavesdropping via Lidar Sensors(利用你的掃地機器人監視:通過激光雷達傳感器竊聽)。

激光雷達「旁敲側擊」

大體上,研究人員的想法是,利用掃地機器人的導航組件激光雷達傳感器,設計一種新型的聲音側信道攻擊(acoustic side-channel attack),即所謂的「激光麥克風」(LidarPhone)。

首先解釋一下這一研究過程涉及到的幾個術語。

一是激光雷達。

激光雷達即 LiDAR,它是以發射激光束探測目標的位置、速度等特徵量的一種雷達系統。

簡單來講,其工作原理是:向目標發射探測信號,將反射回來的信號與發射信號進行比較並作適當處理,從而獲得目標的眾多參數。

激光雷達能夠獲取三維地理信息,這不僅能作軍事用途,相關數據也被廣泛用於資源勘探、城市規劃、農業開發、環境監測、交通通訊、防震減災等眾多方面。

工業界,激光雷達不僅用於自動駕駛、機器人,2020 年蘋果先後發售的 iPad Pro 2020 和  Continue reading

5G和AI:現在和未來的互補技術

圍繞人工智能和5G以及它們的變革潛力,科技界有很多熱議。這兩種技術的有趣之處在於,它們普遍適用於許多行業,並可能改變其中許多技術的運作方式。就這一點而言,每種技術都有自己的用例集,它們之間也有著千絲萬縷的聯繫。 5G和人工智能的結合將放大這兩種技術的速度和影響。 Covid-19進一步加速了對這兩種技術的需求,因為它們有可能改善視頻會議、網絡容量等。我的同事WillTownsend最近研究了5G和AI在基礎設施方面的結合點,而今天我主要從邊緣設備和客戶端設備的角度來研究它。

5G和AI在一起更好

由於5G和AI的廣泛工業應用,這兩種技術在許多地方重疊並相互受益。人工智能和5G如此互補的原因之一是人工智能存在於一個連續的計算過程中,它可以在設備上,在MEC(多訪問邊緣計算)、邊緣雲、雲或數據中心。 5G提供了強大、可靠的連接,以最大限度地提高AI在所有這些網絡層和客戶端設備上的智能和響應能力。

相反,人工智能可以幫助5G最大限度地減少客戶端設備生成的數據量,從而使它們只將相關數據發送回雲端。 IT領域有許多5G和AI參與者,因為這兩種技術都需要計算和連接才能發揮作用。很少有公司同時存在於客戶端和邊緣計算領域,因為大多數公司都專注於其中之一。目前,在客戶端同時使用5G和AI的少數公司包括華為、聯發科和高通。在把5G調製解調器部門出售給蘋果之前,英特爾曾經是這一小部分公司的一員。現在,在很大程度上,它轉向聯發科的5G調製解調器。也就是說,英特爾仍有可能將5G和AI配對,只是整合程度與其他廠商不同。此外,我預計蘋果將開始在新的iphone12中結合5G和AI,首先是使用高通公司的5G調製解調器,然後在大約3-4年後的某個時候與自己的本土調製解調器結合。

5G和AI用例

5G和人工智能的潛在使用案例是無限的。雖然有些在短期內是現實的,但許多可能需要5G和AI技術成熟到應用開發者在其應用中同時利用這兩種技術。你已經可以看到人工智能和5G合作的第一個也是最明顯的領域是智能手機。去年,高通公司預測,到2020年底,5G智能手機將達到2億部左右,到2021年底將超過4.5億部。然而,僅從目前中國的用戶數量來看,5G智能手機的市場可能會更大。考慮到這些5G手機中的每款已經內置了具有AI功能的強大SoC,因此業界將其視為5G和AI的最低成果是可以理解的。目前,智能手機中的大部分5G和AI功能都是圍繞著攝像頭來實現的,其中包括照片過濾器或Snapchat等AR應用程序。像googlephotos這樣的應用程序還結合了5G和AI雲的強大功能,可以在上傳照片時實時改善對象分類和識別。

目前這些技術的另一個常見應用是語音助手,它利用5G和人工智能來提高語音到文本和文字搜索查詢的質量和速度。預計人工智能助手只會在5G的低延遲和高速度下獲得更快、更靈敏和更強大的功能。我們已經看到利用5G的增強視頻服務,例如穀歌在Pixel5上的Duo。相機會自動默認為高清,但在混音中加入人工智能可以進行背景檢測,並且在將來可以抑制噪音。

人工智能有一些隱私問題,這意味著許多工作負載可能需要在設備上處理,而不是在雲端。公司最終可能要么將人工智能的工作負載分散在兩者之間,要么將大部分人工智能工作負載保留在設備上。安全性遵循許多類似的隱私原則。也就是說,人工智能的一些安全應用程序可以用來監視連接和阻止可疑活動。這些應用程序需要定期更新以改進模型,但它們顯示出了希望。

5G和AI加速新興產業發展

XR是5G和AI最受歡迎的“未來”用例之一,當考慮兩者都能在多大程度上改善XR體驗時,這是完全有意義的。首先,你有流媒體的角度-流媒體高質量內容的能力本身就是5G的一個用例。不過,當你加入人工智能增強的眼球追踪功能時,你可以減少渲染工作量,同時也降低了流媒體帶寬。這樣可以提高性能,延長電池壽命,同時還能保持整體感知質量。將設備上人工智能加速手跟踪與5G相結合,實現無控制器的高質量體驗,利用雲渲染。這將消除對電源線、Wi-Fi連接或控制器的需求,從而實現遊戲之外的應用,如零售業。零售商可以利用手和眼跟踪來獲得客戶洞察,幫助個性化下一代零售體驗。這些體驗還可以利用現有的模型和產品效果圖,小到一隻鞋,大到一座建築物,並以近乎照片真實的質量展示它們。像nRealLight和OculusQuest這樣的耳機,以及高通的XR2,是了解5G和人工智能在XR方面潛力的很好窗口。像擁有Manova耳機的XRSpace這樣的公司已經在使用5G和人工智能來創建新的虛擬世界,允許更自然的人類互動。

交通是5G與人工智能配對的另一個機會。想想我們已經看到的無數應用程序。目前在交通領域利用5G和AI的兩項領先技術是C-V2X和自動駕駛。 C-V2X是一個總括性術語,包括車輛到車輛和車輛到基礎設施的通信技術,利用5G和AI使車輛更了解周圍環境,包括行人,以改善公共安全。利用5G和人工智能提高駕駛員或車輛對車輛內部傳感器以外的認知,並利用路邊基礎設施,可以擴展這些能力,以預測潛在問題。 C-V2X使車輛實時與其他車輛和交通狀況保持同步,改善道路和公共安全,並使車輛能夠更快、更高效地行駛(希望)避免交通堵塞,提高燃油效率並減少排放。為了充分釋放這項技術的潛力,相應的路邊基礎設施,如智能十字路口或聯網的高速公路,也將不得不增長和改進。

其次,與之相關的是自主汽車行業。雖然自主汽車還沒有完全普及,但他們將利用人工智能每天在瞬間做出數千個駕駛決策。為了讓這些車輛了解周圍環境並改進設備決策過程,車輛需要下載和上傳新數據。雖然沒有任何網絡可以每天處理自動駕駛汽車產生的TB級數據,但人工智能將在決定哪些數據通過5G上傳到雲中發揮作用。像高通公司的SnapdragonRide這樣結合了SoC的平台,accelerator和ADASautonomystack準備在未來的自主汽車中利用這種模式。 5G連接也為車載智能助理帶來了機遇,我們看到的越來越強大的處理器也是如此。這些人工智能芯片執行快速自然語言處理,以執行導航查詢或其他車載命令。

最後但並非最不重要的是機器人領域。當然,許多機器人已經擁有了相當數量的人工智能,但通過與高通公司的RB5等平台的5G連接,機器人將獲得比過去更多的自由和自主性。雖然很多人都熟悉工廠自動化專用5G網絡,但許多公司也在考慮使用5G來控制和同步AI驅動的機器人,並與5G標準的一部分超可靠低延遲通信(URLLC)同步。這使工廠主能夠快速、輕鬆地重組工廠,而不必擔心他們在哪裡有連接或沒有連接。 5G的低延遲和可靠的連接也將帶來更智能和更強大的人工智能無人機,它可以接管其他危險的工作,如檢查電線或風力渦輪機。 5G連接使人們能夠控制和捕捉直播視頻和錄音,而無人機則使用人工智能安全地繞過障礙物,並確定是否有什麼需要修復。

結束

簡言之,5G和人工智能在眾多垂直領域具有巨大的個人潛力。 5G和人工智能融合在一起,有助於加速每種技術的採用。在用戶體驗方面,在許多平台上,智能手機、XR頭戴式耳機、車輛、機器人,以及更多我們尚未開始觸及的平台,都具有巨大的價值。儘管這些應用程序中的一些無疑比其他應用程序更具未來前景,但其中許多已經在進行中。 5G和人工智能正以驚人的速度增長,這在一定程度上要歸功於Covid-19,毫無疑問,我們很快就會看到這些未來的應用。這是一個在科技領域工作的激動人心的時刻,而且隨著5G和AI的騰飛,它只會越來越多。

愛立信發布可實現高效質量檢測的增強現實(AR)技術

愛立信發布最新報告,指導製造商如何克服生產力和增速下滑、供應鏈中斷以及傳統有線資產等挑戰,並且介紹了將在工業4.0時代蓬勃發展的詳細用例。為了加快實現智能製造的步伐,專用蜂窩網絡可以提供製造商所需的快速、可靠和安全的連接。

世界銀行發布的數據顯示,製造業約占到全球GDP的16%,是全球經濟的重要組成部分。

為了在競爭中保持領先地位,愛立信最新報告《互聯製造:關於使用專用蜂窩技術實現工業4.0轉型的指南》介紹了製造商如何從高性能、安全和可靠的專用蜂窩網絡中受益,以加速智能製造進程。由於新冠肺炎疫情對製造運營和供應物流造成了嚴重影響,為工業4.0做好準備比以往任何時候都更加普及。

我們與工業4.0合作夥伴海克斯康(Hexagon)攜手合作,識別和研究最相關、最成熟的智能製造案例。我們基於實際標準和專家見解得出了五個用例,用來說明企業如何應對挑戰、生產效率、提高生產力、減少維護並實現投資回報。通過部署專用蜂窩網絡以實現智能製造的用例包括:

• 用於實時生產鏈自動化的自主移動機器人(AMR)

• 可提昇運營效率的協作機器人(協作機器人)

• 可實現高效質量檢測的增強現實(AR)技術

• 有助延長正常運行時間的資產狀況監控

• 可優化運營的數字孿生技術

在分析這些用例時,我們使用了基準工廠的概念:西歐某中等規模汽車供應商,年收入為1億美元,約有500名員工,毛利率為10%。報告估計,基準工廠的年穩態淨值在第五年將達到600萬美元。所有五個用例將在三到五年內收回成本,如果同時部署,那麼僅需兩年即可完全收回成本。

報告還介紹了製造商為保持競爭力而必須克服的主要挑戰。製造商面臨的主要障礙包括生產力和增速下滑、供應鏈中斷、人才短缺、以及傳統機器和資產帶來的負擔等。同樣地,維護和重新配置有線固定資產的成本也十分高昂。隨著製造商基礎設施升級,確保數據安全和防範網絡攻擊成為當務之急。要快速滿足客戶的定制化需求,工廠必須具有極高的靈活性,以便能夠在生產上快速適應。

製造商越來越意識到專用蜂窩網絡的價值,因為它可以使其業務變得更加靈活、更具競爭力。愛立信的專用網絡系統可以通過提供合適用途、高性能和靈活的專用網絡來幫助製造商,為製造商所需的連接性和安全性提供保障。

海克斯康製造智能部門合作夥伴關係主管Sachin Mathur表示:“我們與愛立信共同編制了這份報告,並在報告中揭示瞭如何在現代工廠環境中將設備和人員連接起來,從而提升生產力和提高敏捷性。報告中提到的見解展示了部署專用蜂窩網絡的價值,以及低延遲連接如何通過連接運營和質量相關數據,幫助製造商克服挑戰,並助力他們向工業4.0轉型。”

愛立信專用網絡業務主管Thomas Norén表示:“這份指南和用例展示了智能製造業的飛躍發展,在帶來了眾多機會的同時提升了效率。愛立信是製造商可以信賴的解決方案合作夥伴,只有5G就緒專用蜂窩網絡才能提供快速、可靠、安全的連接。”

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