人工智能要多久才能理解動物?

如今,澳大拉西亞的一種蜜雀已經忘記瞭如何交流,其主要的棲息地也遭到了嚴重的破壞,數量正在急劇減少。更糟糕的是,還有一些倖存者,它們住得太分散了,成年男性無法教年輕一代如何為配偶唱歌、說自己的語言。

這種蜜雀的語言和歌曲是他們吸引伴侶的主要工具,但不幸的是,這種方式日漸消失,也就隨之造成了種群螺旋式下降的惡性循環。

另一方面,我們來看看人類。據統計,目前人類使用的語言總數約7,000種。在美國,約25%的人聲稱他們可以用第二語言交談,在歐洲,這個數字在60%左右浮動。在亞洲或非洲,雙語現象則更為普遍,因為當地語言和地方方言與(通常是多種)“官方”語言並存。

但是,在地球上還沒有發現能有人會和貓或狗說話,更不用說和上述蜜雀了。

不過我們需要知道,要去理解動物是一個難以破解的難題。

首先,至今困擾科學家的一個問題是,動物們有“語言”嗎?即使它們有語言系統,那除了生存的基本知識之外,它們需要說很多話嗎?多年來,隨著像《人魚童話》這類電視電影的出現,無一不顯示出人類對與能和動物交流一事有著多大的執念。

好消息是,在未來十年內,人工智能可能使人類有能力去理解動物,但不太好的消息是,這種設備可能不是你所期待的那樣。

“如果你要選擇人類的一個部分,這個部分是沒有其他任何動物能做到這樣好的一點,這就是溝通。”切斯特大學和安格利亞魯斯金大學的行為生態學家James Savage說到。簡而言之,說話是人類與野獸的區別,期望和動物進行對話其實是有點自相矛盾的。

這時候可能會有人舉出一些例子,比如海豚與飼養員的交談,或者黑猩猩用手語交談,但這並沒有反駁這個理論,反而只是加深了問題的複雜性。動物理解人類的語言,這件事似乎可以達到它們的認知能力的程度,反過來說,海豚或黑猩猩是一種不說話的魚。

第一個問題是決定動物語言可能是什麼樣子。“人類交流的一個決定性特徵是,它是連續的。我們有語言標記,就像單詞一樣,而且它們總是以一定的順序發生。” 計算語言學家Jussi Karlgren表示。

正如我們所希望的那樣,沒有理由建議一群海豚以與我們相同的方式進行交流。不僅是因為不同的發聲機制,還有他們的環境、集體需求,以及你知道的,完全缺乏人性。

不過這也不能怪我們。

一項對土撥鼠叫聲的長期研究表明,土撥鼠可以展示一些類似於詞彙的東西。在實驗中,科學家們在不同時間穿著不同顏色的襯衫接近它們,同時確定了它們的每次警報。土撥鼠基本上是在說“藍襯衫的女人回來了”,或者“這次是黃襯衫的人”。

早在2013年,這項實驗的首席研究員Con Slobodchikoff就告訴《大西洋月刊》,在他看來,他的受試者擁有“已被解碼的最複雜的動物語言”。

雖然這似乎開啟了動物存在“語言”的可能性,但也可能存在進化限制。動物也許能夠用聲音或“詞”來表示某事,但前提是它需要這樣做。土撥鼠可能不會費心去表達諸如他們的感受或他們的生活目標之類的事情。

“作為動物,你向另一隻動物傳達信息的原因是,這樣做是否對你有好處。”Savage說。

但是,如果存在一種天敵很少且認知能力高的動物呢,比如海豚?根據Savage的說法,有一些暗示表面,海豚之間可能有更多的事情要談論,“海豚有一個特別的地方,那就是它們的名字,因為海豚之間都會使用名字來稱呼彼此”。

這種現像也激發了Karlgren的想像力。在某種程度上,他計劃了一項詳細的實驗,將海豚的叫聲輸入人工智能,以期破譯它們。

求助於人工智能是有道理的。畢竟,人工智能已被證明在破譯古代人類語言方面非常有效。

那麼為什麼海豚會有所不同呢?答案需要回到“人類中心說”上來。溝通不僅僅是言語,還可以是語氣、時間、上下文、面部表情等等。現在,我們把這個系統置換到海豚身上,你就會明白為什麼整個事情會變得複雜。

但Karlgren對此感到樂觀。“希望是這樣的:如果我們收集大量的語料庫、大量的海豚哨聲,我們對它們進行分割”,而對於產生結果的大量數據,人工智能確實是我們唯一的希望.

Sav age對此表示同意。他說:“人類通常非常擅長識別他們熟悉的動物叫聲的聲學差異,”他補充說,“隨著基於人工智能的信號分類算法變得更加先進,人工智能很快就可以比人類做得更好”。

早期跡像是有希望的。2017年,科學家們能夠以大約90%的準確率識別出許多不同的狨猴叫聲。同年,另一個團隊能夠僅根據給羊的面部表情提供AI圖像來識別羊何時處於困境。將這兩個想法結合起來,可以更全面地了解動物可能想說什麼。

Savage和Karlgren都表示,在未來十年左右的時間裡,這項工程可以邁出大步。即使結果可能不是我們想要的動物式穀歌翻譯。

但我們還需要考慮一個問題,這是否符合任何人的利益。“採取這種方式的話,動物們必須以我們想要與它們互動的方式與彼此和其他人互動。” Savage說。

無論是在研究還是工業層面,人工智能很可能成為畜牧業的一種寶貴工具,但我們現在仍然可以利用我們現有的工具做一些重要的事情。

Savage以鴞鸚鵡為例,這是一種在新西蘭發現的大型、不會飛的鸚鵡。當需要交配時,鴞鸚鵡會挖一個小坑並發出隆隆的聲音,利用這種小坑來放大聲音。雌性會根據這種聲音來選擇配偶。但是當種群數量很少時,就只會有少數雄性能夠成功,基因庫變得有限。

Savage解釋了他們如何能夠讓最好的“嬰兒潮一代”退休,並將他們搬到另一個島上,那裡有許多少年男性居住。這使年輕一代可以向成功的男性學習,並自己成為熟練的嬰兒潮一代。

隨著幼崽的成熟,它們會被安置在雌性身邊,並能夠從它們新發現的語言能力中獲益。慢慢地,該物種可以在沒有遺傳限制風險的情況下恢復。現在,如果我們能告訴蜜雀這件事就好了。

如果人工智能最終兌現其承諾,也許有一天我們可以做到。

和安卓用戶FaceTime,一個鼠標操作iPad和Mac!沒有新硬件的WWDC,就不行嗎

沒有M芯片,沒有AR,也沒有大家熱議的MacBook Pro。

就在美國時間6月7日下午1點,蘋果全球開發者大會WWDC 2021又來了。

當庫克隻身一人出現在喬布斯劇場舞台上,觀眾席一片歡呼,但定睛一看會發現,其實這些都是memoji小人。毫不意外的,本次開發者大會同樣在線上舉辦。

你以為沒有新的硬件發布,WWDC 2021就會逐漸無聊嗎?

答案自然是否定的,不管是iOS的新功能與隱私保護措施,還是iPadOS的新軟件和流暢性,以及iPadOS和macOS之間的互操作性,仍然會讓人眼前一亮。

話不多說,趕緊和文摘菌一起來回顧一下吧~

iOS 15:使用升級,也更注重用戶隱私了

其他可以鴿,iOS可不能鴿。萬眾期待的iOS 15終於來了。

根據蘋果負責軟件的高級副總裁Craig Federighi介紹,iOS 15將會更注重使用上的體驗,以及對用戶隱私的保護

首先在FaceTime上,空間音頻可在屏幕上反映通話者的位置,語音隔離功能可以減少背景噪音的干擾。人像模式的虛化背景也可以在FaceTime中使用,用戶還可以在通話中分享音樂和視頻。

最關鍵的是,現在FaceTime還可以通過可在瀏覽器中打開通話的共享鏈接,和安卓用戶共享FaceTime體驗

這也是FaceTime首次在跨操作系統得到支持

通知欄也有了新的外觀。通知可以顯示聯繫人照片和更大的應用程序圖標,這在iOS 15以新的過濾模式存在,稱為焦點(Focus)。

不要小看了焦點的作用,這可以使用戶自定義不同活動中顯示的通知,並在所有設備上同步。比如下班後你就可以設置只接收親人好友的通知。

同時,用戶可以自定義主屏幕頁面,選擇適合的焦點模式的小工具和應用程序。不僅如此,用戶還可以批量處理某些通知,將其作為摘要接收。

消息也有一些更新。iOS 15中,其他人可以看到你何時啟用了“請勿打擾”模式,而對於一些緊急消息,也可以覆蓋“請勿打擾”。

iOS 15中更新的隱私控制包括將所有Siri請求處理默認設置在設備上。用戶將收到一份應用隱私報告(App Continue reading

吃糖學知識?通過舌頭傳感器,讓視障人群“看見”形狀

 

由Bryan Shaw領導的貝勒大學研究團隊發現,複雜三維結構的口腔觸覺“可視化”可以做到與視力一樣準確

根據2021年5月的統計,德克薩斯州韋科市約有3600萬人失明,其中包括100萬兒童。此外,2.16億人有中度至重度視力缺陷。然而,STEM(科學、技術、工程和數學四個領域)教育主要是依賴於三維圖像的教育,其中大部分是失明的學生無法接觸到的。貝勒大學(Baylor University)化學與生物化學專業的教授Bryan Shaw博士的一項突破性研究旨在通過像糖果一樣的小型模型讓盲人或視力受損的人更容易接觸到知識。

貝勒大學主導的這項研究成果於5月28日發表在《Science Advances》雜誌上,該成果利用毫米級的明膠模型(類似於小熊軟糖)通過口腔立體識別來提高蛋白質分子的“可視化”,或者通過舌頭和嘴唇來實現三維形狀的“可視化”。這項研究的目標是創建更小、更實用的三維模型來描繪蛋白質分子。之所以選擇蛋白質分子,是因為它們的結構是STEM教育中展示的數量最多、結構最複雜、分辨率最高的三維形象之一。

Shaw說:“你的舌頭是你最好的觸覺’傳感器’,其敏感度大約是指尖的兩倍,同時也是一個類似於章魚臂的流體調節器。它可以扭動到手指無法觸及的溝槽中,但在觸覺領悟中沒並有人真正使用舌頭或嘴唇。因此我們想製作出個頭不大但分辨率很高的三維模型,並通過口腔將其“可視”化。”

這項研究共有396名參與者,包括31名四、五年級小學生和365名大學生。他們測試了通過嘴、手和眼睛來識別特定的結構。在口腔和手部觸覺模型測試中,所有被試者都被蒙上眼睛。

每個參與者都有3分鐘的時間用手指觸摸或用眼觀察被測蛋白質的結構,然後用1分鐘觸摸或觀察另一個對比蛋白質結構。4分鐘後,他們被問及兩組蛋白質是否是同一個模型。接著整個過程將重複一遍,區別是嘴來辨別其蛋白質形狀,而不是手指。

結果顯示,被試學生用嘴識別結構的準確率為85.59%,與用眼識別不相上下。測試涉及相同形狀的可食用明膠模型和不可食用的3D打印模型。與非食用模型相比,明膠模型可以被正確識別。

Shaw表示:“可以用嘴做到和用眼睛一樣準確地識別這些微小物體的形狀。這實在令人驚訝!”

該模型提供一種成本低廉、便攜方便的方式來使三維圖像容易的讓人接受,不管視力是否受損都可以適用。Shaw認為這項研究的方法並不局限於蛋白質結構的分子模型,任何三維模型都可以通過口腔“可視化”來實現。

此外,雖然明膠模型是唯一經過測試的可食用模型,但Shaw的團隊也在用其他可食用材料製作高分辨率模型,包括太妃糖和巧克力。模型的某些表面特徵,如蛋白質表面正電荷和負電荷可以用模型上不同的味道來表徵。

該研究的主要作者,博士生Katelyn Baumer說:“這種方法可以應用於任何圖像和模型的三維渲染,如細胞、胞器、真實數學中的三維表面甚至三維藝術品。它不僅局限於STEM,人文學科領域也可以得到應用”

Shaw的實驗室將微型模型的口腔“可視化”視為對學生有益的多感官學習工具,特別是對那些有特殊視覺需求的學生。類似這項研究中的模型可以讓有失明或視力障礙的學生更容易獲得知識。

Shaw表示:“失明的學生被整體地排除在化學和大部分STEM課程之外。只要看看我們的實驗室你就會明白為什麼了,去實驗室的電梯按鈕上有盲文,實驗室的門上也有盲文。但也就是到此為止了。貝勒(大學)將開始成為使知識更容易獲得的完美地方,這裡可以成為殘疾人士學習知識的綠洲。”

Shaw並不是第一次參與視覺損傷有關的備受矚目的研究。他在白眼檢測APP(鏈接:https://www.baylor.edu/mediacommunications/news.php?action=story&story=213471)上的工作也獲得了廣泛認可。Shaw和Greg Hamerly博士(貝勒大學計算機科學副教授)開發了這款手機APP並作為父母篩查兒童眼部疾病的工具。Shaw設計這款APP的靈感來自於他的兒子Noah,其在四個月大時被診斷出患有視網膜母細胞瘤(retinoblastoma)

日本砸錢和歐美搶芯片工廠?日官員:或只能保證中端芯片供應

6月3日,日本政府在經濟增長戰略會議上公佈了新的經濟增長戰略草案。該草案提到,日本政府需要通過設立研究基金、提供與其他國家匹敵的措施,支持尖端半導體的設計和製造,構築可靠的半導體供應鏈。

據日經亞洲報導,日本可能會採取財政激勵等各種措施來吸引海外半導體公司,促進日本尖端半導體製造,保證關鍵組件供應。

日本首相菅義偉稱,其增長戰略草案將通過提高生產力、提升工資和勞動參與率,進而擴大消費,使日本經濟實現增長。

日本增長戰略委員會內部包括私營公司成員,本次提出的草案如果通過,將成為日本經濟政策的一部分。本月中旬,日本內閣將批复這一草案。

▲日本經濟增長戰略草案鏈接:https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/seicho/seichosenryakukaigi/dai11/index.html

一、日本半導體產業有所衰落,芯片製造乏力

增長戰略草案首先提到,日本半導體產業較之前有所衰落。日本增長戰略委員會在草案中寫道,1988年,日本在全球半導體市場的銷售份額為50%左右;2019年,這一比例已經降到了10%。

目前,日本的半導體自給率只有1/3左右,其他2/3都需要從海外進口,而日本半導體的進口也比較依賴中國。

▲半導體市場與日本半導體份額變化(來源:日本增長戰略草案)

根據行業統計,中國台灣佔10nm及更小節點芯片產能的90%以上,這種製造份額的過於集中可能會對全球半導體供應造成影響。

相比之下,日本的半導體產業主要集中在材料和設備領域,其主要的汽車半導體供應商瑞薩電子在日本也只能批量生產40納米芯片。

為此,草案提議,日本需要配合其他國家,快速吸引尖端芯片製造設施,在國內建立起安全的半導體供應鏈。日本經濟產業省的一位官員稱:“半導體現在和能源、食物一樣重要。”

▲不同節點的半導體製造份額地區分佈(來源:日本增長戰略草案)

二、日本或轉向吸引海外芯片廠商

此前,日本政府的重點往往在於加強其本土半導體公司的實力。英國研究公司Omdia的Kazuhiro Sugiyama說:“迄今為止,日本專注於協助其本國(半導體)公司和研究機構(發展),但它需要一個吸引海外參與者的戰略。”

日本內閣府官員也提到:“我們的目標是與外國公司合作(以保證供應鏈安全),而不是單靠日本芯片製造玩家的努力。”

此外,根據日經亞洲的報導,日本經濟產業省或將率先尋求海外參與者的潛在合作夥伴關係。日本政府還計劃與美國等國家進行協調,將其部分供應鏈轉移到日本,作為保證半導體供應鏈安全的一環。

三、頭部客戶缺乏,日本半導體行業基金規模較小

值得注意的是,日本此次吸引海外半導體廠商的舉動並非個例。與此同時,美國和歐洲正在採取各種行動來加強自己的半導體供應鏈。

目前,美國提出的《無盡前沿法案(Endless Frontier Act)》正在參議院進行審議,該法案提出撥款520億美元(約合3320億人民幣)支持半導體研究和為半導體工廠提供補貼。

歐盟則計劃在未來兩到三年內,向包括半導體在內的先進技術投資1450億歐元(約合1.1萬億人民幣)。

與歐美相比,目前日本促進半導體行業進步的基金規模較小,只有2000億日元(約為116.45億人民幣)。日本當前執政的自民黨已經開始呼籲,新設立一個價值數百億美元的大型基金,以刺激日本半導體產業的發展。

但是目前來看,日本與美國相比,對尖端芯片製造產業沒有太大的吸引力。此前,台積電和三星兩家頭部芯片製造廠商宣布赴美建廠,其中很重要的一個因素是蘋果、高通等美國大客戶。

日本則缺少像蘋果、高通這樣的巨頭公司。一位日本官員稱:“日本沒有矽谷,所以很難吸引尖端芯片製造廠,或許將只能保證中端芯片供應。”

為了解決這個問題,日本政府計劃還將發展5G、自動駕駛、智慧城市、醫療機器人等使用尖端芯片的行業。

結語:頭部芯片廠商計劃已定,日本尖端芯片工廠引入遇難題

隨著全球半導體短缺問題逐漸發酵,韓、美、日、歐等國都想要確保自己能夠生產最尖端的芯片。

目前,能夠量產5nm芯片的芯片廠商只有台積電和三星,這兩家公司都已經確定將在美國建設芯片工廠。英特爾也一直計劃在美國和歐洲建設晶圓廠。在這樣的情況下,日本建設尖端半導體工廠的目標將會受到極大的挑戰。

5G醫療的拓展方向與挑戰

5G醫療的發展給傳統醫療行業賦能,現存醫療體系的痛點被期待因新技術的不斷完善而全面解決,但是這種期待的本身就成了解決問題的枷鎖,技術的發展及應用不能脫離現實社會的實際情況,同時它的發展走向也將影響未來。

一、5G醫療的應用場景與現實意義

2019年以來,隨著5G逐漸走進生活和工作,各行各業正在快速邁進數字經濟的時代。作為新一代信息通信技術,5G技術推動醫療健康迎來新技術時代。

(一)5G醫療主要應用場景

5G醫療應用場景主要分為三類,分別是面向醫務人員的智慧醫療、面向患者的智慧服務、面向醫院管理的智慧管理。

面向醫務人員的智慧醫療未來的主要場景主要分為3類:一是基於新型智能終端的遠程操控類場景,包括機器人遠程手術等;二是基於高清視頻、影像的遠程指導和診療類場景,包括遠程查房、遠程會診、遠程急救指導、遠程教學和遠程超聲診斷等;三是基於醫療健康傳感器和設備數據的遠程監控類場景,包括患者實時定位、遠程輸液監控、慢病遠程監控等。

在面向醫院管理應用場景方面,可以充分利用5G海量網絡連接的特性,構建院內醫療物聯網,將醫院醫療設備、醫療類資產和非醫療類資產進行有機連接,實現醫務人員管理、醫院資產管理、設備狀態管理、院內急救調度、門禁安防等,提高患者就醫體驗與醫療工作人員工作效率。

在面向患者的智慧服務方面,主要包括預約診療、候診提醒、院內導航、智慧診療等。在5G網絡下為患者提供智慧服務,通過部署採用雲、網、機結合的智慧導診機器人,利用5G網絡的邊緣計算能力,提供基於自然語義分析的人工智能服務。面向患者的智慧服務應用,可以提高醫院的服務效率,改善醫院的服務環境,減輕醫院導診護士的工作量,提高導診效率,同時減少醫患糾紛。

(二)5G醫療的現實意義

一是5G讓急救過程變得更加高效。通過覆蓋5G信號,急救車內的醫護人員可以實時暢通地與醫院的專家醫生進行溝通,並讓專家醫生清晰地看到急救車內患者的身體狀況,同時患者心電圖、血氧飽和度等生命體徵數據也能實時傳輸到急救中心,從而實現高效精確的遠程會診,因此大大增加了急救患者的存活率和康復率。而在此前,由於信號單一、不穩定、清晰度低等因素,高效的遠程會診是很難實現的。

二是5G推動了醫學教育方式的變革。“5G技術的發展,使得混合現實等技術用於醫學教育和醫學研究成為了可能。”在華中科技大學副校長、同濟醫學院黨委書記、院長陳建國看來,混合現實平台將混合現實技術和雲計算、雲存儲技術結合,並通過5G通信技術實現傳輸,所有的醫院和醫護工作者都可以通過互聯網以實時、全息、三維的立體方式進行面對面的醫學信息的溝通和探討。

三是5G能夠為患者院後的個人健康管理帶來更好的體驗。借助5G技術,可以將健康管理的終端連接醫院、社區、家庭等各個場所,從而集成用戶多個渠道的健康信息數據,以這些數據為基礎,醫生可通過AI等智能分析了解患者群體的健康需求,為統籌醫護服務提供有價值的依據,並讓更多的患者參與其中。

二、5G醫療的拓展方向

(一)終端側:搭建基於5G的醫療物聯網生態系統,實現醫療服務智慧化和醫療設備管理可視化。

5G時代的移動醫療,不僅需要通信技術升級,相關配套產業也需要全面升級,才能充分發揮5G給移動醫療帶來的技術優勢。對於醫療中醫護查房手持終端設備,遠程會診視頻會議終端、視頻採集終端、可穿戴設備、醫用機器人等智能終端設備可以通過集成5G通用模組的方式,使得醫療終端具備連接5G網絡、利用5G網絡傳輸數據的能力。

(二)網絡側:以業務需求重塑5G網絡配置,定制安全隔離、靈活調度的5G醫療專網,保障醫療應用的創新發展。

醫療行業需要的是一張5G醫療專網,這張網不僅要滿足帶寬、速率、時延上的需求,實際應用中還需要關注醫療數據的安全隔離即醫療數據不出院、定制化靈活幀結構滿足大量上行大帶寬業務、網絡帶寬動態感知、網絡性能動態調配、可快速部署複製、智慧化網絡運營等需求。

(三)平台側:打造云網融合的5G醫療開放邊緣雲平台,為客戶提供可管可控的云網一體化服務,有效協助醫療智慧化應用場景創新、醫療健康大數據管理、集群應用的雲化統一部署。

平台側主要是實現醫療信息的存儲、運算和分析,起著承上啟下的過渡作用,通過MEC、人工智能、雲存儲等新技術,將散亂無序的信息進行分析處理,為前端的應用輸出有價值的信息。隨著5G網絡的商用,5G網絡重點應用的緊急救援、省際病患運輸、遠程診療等場景將產生海量數據,平台層對數據的承載、存儲、分析面臨很大的壓力,數據中台的作用也變得更加重要,成為醫院實現數字化轉型的重要基礎。

(四)應用側:與醫療機構、醫療信息化服務商等開展緊密合作,打造行業專家隊伍,以集成商角色向應用領域滲透,逐步實現院前篩查、院前急救、院內手術、影像診療、院後康復等各環節的智慧應用落地。

應當以5G智慧醫療信息化集成項目為抓手,以5G與雲計算、物聯網、大數據、人工智能等新興技術集群的融合應用為切入點,實現“兵團化”作戰。

三、面臨的問題和挑戰

(一)5G的網絡覆蓋面積以及網絡的穩定性

醫療領域的眾多應用場景對網絡的覆蓋範圍、穩定性要求極高。5G網絡的建設速度很快,雖然在北京等一線城市已經實現五環內室外信號覆蓋,但是因為智慧醫療的主要應用場景是在室內,如果僅僅是對現有建築物內部的3G/4G室分系統進行升級,很難完成5G信號的室內完全覆蓋。這需要運營商根據醫院的不同建築結構、不同科室的功能分區,重新佈設5G室分系統,並在醫院的院區內架設5G皮基站,或通過共享桿等方式,實現醫院室內、室外5G信號全覆蓋。

(二)智慧醫療的建設標準及評價體系

當5G與醫院和醫療體系融合之後,新的醫療應用場景出現,與之對應的是新的終端設備和儀器的互聯互通。要建立完善儀器設備的質量標準體系、技術標準體系、數據標準體系、接口標準體係等,需要通過逐步完善5G智慧醫療、5G智慧醫院相關的技術標準體系,才能有效地對新式醫療健康終端設備、儀器進行檢測和質量把關,才能加快5G技術與醫療行業的相互融合。

(三)安全體系的升級問題

醫療工作涉及到人民群眾的海量健康數據、診療數據、用藥數據,加強智慧醫院、智慧醫療領域的數據監管是保護患者隱私的重中之重,建立健全智慧醫療領域的安全監管體系,才能確保智慧醫療的可持續發展。

都提槍上陣建智慧城市,為何都建成概念城市

物聯網技術發展到現在已逐漸應用到生活的方方面面,比如日常設備所需的控制器,數字通信的收發器以及合適的協議棧等等,完成物與物、物與人之間的通信,物聯網的發展也成為了互聯網不可分割的一部分。

物聯網的應用使互聯網的體驗更具象化,人們可以與各種設備(例如家電、監控攝像頭、安防傳感器、顯示器、車輛等等)進行交互。同時也促使了很多相關應用程序的開發和方案應用,在不同領域實現萬物互聯,例如智能家居、工業自動化、移動醫療、智慧養老、智能管理、智慧電網、智能交通等。

但是每個領域應用的方案都是獨立的,沒有一套可以兼容所有場景的物聯網解決方案,這種差異性導致了在城市佈局物聯網系統會不斷湧現各種矛盾。因此,從系統的角度來看,物聯網在城市鋪下這張網絡的實現除了缺乏完善的後端網絡服務及設備,還有可行的實踐經驗。不說技術上的困難,不清晰和不被接受的商業模式無法吸引投資來促進相關技術的部署,這也是一大阻礙。

在這種複雜的情況下,物聯網案例在城市環境應用中備受關注,它響應了政府大力推動在公共事務管理中採用ICT解決方案的理念,這也是佈局智慧城市的關鍵。目前智慧城市還沒有一個被明確定義的概念,但其最終的目標是更好地利用公共資源,提高向公民提供的服務的質量,同時降低公眾的運營成本。

一、建設智慧城市所需關注的細分領域

據前瞻產業研究院《2018-2023年中國平安城市建設趨勢前瞻與投資戰略規劃分析報告》估計,我國智慧城市市場規模在4萬億元左右,該市場從“十二五”中後期開始,將在“十三五”集中釋放。由於技術和財務方面的阻礙,智慧城市尚未能真正起飛。

在技術方面,最主要的問題是數據壁壘,難以實現共享數據大平台。

在財務方面,目前建設智慧城市都是單打獨鬥,缺乏一個清晰的商業模式。解決這種僵局的一個方法是優先將社會公共場合智能化,例如智能停車和智能建築,從而將其作為其他增值服務和領域的催化劑。

而打造智慧城市這個大項目需要從一個個細小的基礎建設開始部署,目前需要關注的細分領域有:

城市建築:一幢幢樓宇築起了城市的框架,其中對每個建築物的實況進行監測管控並排查其可能存在的安全隱患是十分有必要的。城市物聯網可以提供建築物結構完整性測量的分佈式數據庫,該數據庫由位於建築物中的適當傳感器收集,例如用於監測建築物應力的振動和變形傳感器,用於監視污染水平,溫度和溫度的周圍環境中的大氣因子傳感器等,可以將振動和地震讀數結合起來,以便更好地研究和理解輕地震對城市建築的影響。

廢物管理:由於服務成本和垃圾掩埋場污染的問題,在現代許多城市中,廢物管理沒有一個很好的處理方案。利用ICT解決方案可以實現智能化管理,例如,使用智能垃圾桶檢測垃圾積累狀態並優化回收垃圾的卡車路線,從而降低垃圾收集的成本並提高回收質量。而實現這個方案需要在智能垃圾桶上運用傳感技術感知垃圾積累量,並將城市中的垃圾桶都連接到控制中心(雲平台),再由控制中心將收集的數據優化處理進行反饋,實現回收垃圾卡車的最佳管理。

空氣質檢:歐盟在“20-20-20”可再生能源指令中提到,為下一個十年制定了減少氣候污染的目標:將溫室氣體排放量在1990年基礎上降低20%,將可再生能源在終端能源消費中的比重增至20%,將能源效率提高20%。通過提供通信設施,監測公共場所的空氣質量,而要實現這種服務,需要在整個城市中部署空氣質量和污染傳感器,並向公眾公開傳感器數據。

噪音監控:噪音是一種很容易被忽略的聲音污染,就像空氣的二氧化碳一樣不達到一定量就無法引起重視。噪音監控需要建立該地區噪聲污染的時空圖,除了可以測量任何給定時間產生的噪聲量,還可以通過聲音檢測算法來加強公共安全,例如,聲音識別算法可以識別玻璃碰撞或鬥毆的噪聲。但這種方式明顯存在隱私隱患,即使在公共場所也很難保證一個明確監管的聲音範圍。

智慧燈桿:路燈已經在城市中普及,點亮每個城市的夜晚,為了支持“20-20-20”指令,優化街道照明效率是必要的,同時實現一桿多用。智慧燈桿除對智能照明的遠程集中控制與管理外,更是集交通指示牌、車速監測違章抓拍、車流量監測、路況監測、充電樁、環境監測的多功能合桿。

交通管理:交通管理主要還是依賴城市路燈燈桿,部署智慧燈桿和攝像頭監控,利用低功耗的通信技術提供更密集的信息源,同時,結合安裝在車輛上的傳感功能和GPS可以實現交通智能化監控和管理。運用5G智慧合桿實現道路環境全方位感知監測、道路安防能力提升、路況實時掌握、交通違規智能管理,以及充電樁、wifi、信息發布等多元化服務。

城市能源消耗:每個城市的能耗都因城市個性化發展和管理不一樣,所以優化能耗使用的方案也不一樣。需要了解城市的能源服務(公共照明,交通,交通信號燈,控制攝像頭等)最終可以歸為電力的消耗,因此電力消耗監控設備必須與城市的電網集成在一起。

智慧停車:智能停車服務基於道路傳感器和智能顯示屏,可引導駕駛員沿著城市的最佳停車路徑行駛。通過使用RFID或者NFC之類的短距離通信技術,優化停車場停車服務,實現道路找停和停車場泊車有序管理。

二、建設智慧城市的三大架構

部署在市區的密集且繁雜的設備集會生成不同類型的數據,然後通過與控制中心進行適當的通信技術,在數據中心進行數據存儲和處理。因此,城市物聯網基礎設施的主要特徵是它具有將不同技術與現有通信基礎設施集成在一起的能力,支持物聯網的逐步發展,以及其他設備的互連以及新功能和服務的實現。

1、雲架構

以下基於IETF(國際互聯網工程任務組)的標準展開對雲架構建設的描述。

基於Web服務方法的城市物聯網網絡的概念圖

實際上,通過採用稱為代表性狀態轉移(ReST)的基於Web的範式,Web服務允許實現可擴展至IoT節點的靈活且可互操作的系統。這極大地促進了最終用戶和服務開發人員對IoT的採用和使用,能夠輕鬆地重複使用從傳統Web獲得的很多知識包含智能對象的網絡服務開發中的技術。

不受約束(左)和受約束(右)IoT節點的協議棧

從上圖我們可以區分三個不同的功能層,即數據、應用程序/傳輸和網絡,那麼如何保證系統不同部分之間的互操作性? Continue reading

智能垃圾桶助力垃圾回收,打造智慧城市

現在許多城市到處都有垃圾桶,也有許多地方政府已經將“智能垃圾桶”引入了智慧城市中使用。

但是在日本,很多城市都是沒有垃圾桶的,家庭垃圾只能堆放著,等待每天定時來收取垃圾的垃圾車的到來。因此“智能垃圾桶”已經開始在大學,主題公園和大型商業設施等私人土地上使用。

“智能垃圾桶”是一種在實現智慧城市時經常出現的解決方案,它可以通過利用物聯網和雲解決方案使垃圾桶變得更智能,並有效地收集垃圾。

為什麼需要智能垃圾桶

到2025年,據估計,有43億城市居民每天將產生3磅(1.5千克)的城市垃圾,即每年22億噸。

最初在西班牙巴塞羅那市談論,在道路上設置了一個巨大的垃圾桶,並定期由重型卡車收集。

但是,在收集工作中道路被堵塞,垃圾桶散落在許多人居住的地方,因此收集工作的負擔增加了,交通擁堵是一個主要的社會問題。

通過在垃圾桶中安裝傳感器並將垃圾收集時間從固定時間更改為垃圾收集時間,這成功地減少了垃圾收集時間。

這減輕了收集工作量,從而減輕了交通擁堵。

智能垃圾桶的好處

可以通過IoT使用雲中的服務來感知垃圾的堆積狀態並實時可視化。

這使得可以將垃圾收集時間從固定時間減少到累積時間。

也可以減少收集垃圾的人員的數量,並且可以優化垃圾桶的佈置。

這也導致成本降低。

智能垃圾桶的缺點

智能垃圾桶通常比垃圾桶更昂貴。

當然,它不僅是一個盒子,而且還具有數據獲取機制,通信功能,垃圾堆積狀態的可視化功能以及跳過警報的功能,因此數量不會相同。

因此,重點是如何涵蓋成本因素。

另外,如果用戶想將其安裝在室外,則必須對垃圾桶本身採取防水和防塵之類的措施。

智能垃圾桶如何工作

如上圖所示,通常,智能垃圾桶具有內置傳感器,該傳感器可掌握垃圾的堆積狀態。在大多數情況下,需要收集信息時會通知管理人員和現場人員。

一個垃圾桶

垃圾桶傳感器

雲平台

比較智能垃圾桶的要點

自然能源的利用

首先,儘管需要傳感和數據通信,但智能垃圾桶通常在其位置沒有電源。因此,重要的是利用諸如太陽能發電的自然能源來驅動。

當嘗試減少垃圾收集的頻率時,可以通過具有從上方壓縮累積的垃圾的機制來累積更多的垃圾,但是為了實現這種機制,電動機還需要移動它的動力。

另一方面,如果實現了這樣的機制,則成本自然會增加。

除了感測積聚的灰塵量之外,還必須正確可視化並發出警報。

可視化和警報功能

例如,如果在地圖上標出了垃圾桶的佈置,並且一眼就能看到現在需要收集的垃圾桶,那麼負責收集的人就可以立即開始使用智能手機等工作。

如果在適當的時間根據權限發出警報,則不僅使收集者而且管理員都更容易了解情況。

分析和狀態監控

另外,如果具有按天,週幾,月等來報告垃圾的累積狀態的功能,則可以掌握諸如垃圾在一周中的哪一天,哪一天可能累積的趨勢。在製定將來的安裝計劃時非常有用。

另一方面,如果實現了複雜的機制,則有必要監視其狀態。例如,當碰巧不能正確地感測到垃圾的狀態時,除非能夠掌握傳感器是錯誤的還是電力不足,否則很難將其廣泛地安裝。

成本

此外,成本問題也很大。

由於必須將安裝成本和運行成本都控制在當前水平以下,因此有必要採取措施,例如用廣告包裹垃圾桶。 Continue reading

難拆解、難回收,每年數以百萬計的廢棄電池,在電動汽車時代將成新問題

根據智研諮詢數據,2020年中國純電動汽車銷量為111.5萬輛,同比增長14.8%。

隨著越來越多的電動汽車進入市場,一個不得不考慮的問題開始出現——淘汰下來的電池該怎麼處理?

可能由於這些年銷售的電動汽車電池還沒有到壽命,這個問題現在似乎還沒有成為大麻煩,但是按照特斯拉8年電池質保的條件來看,未來十年左右預計有巨量淘汰下來的電動汽車電池需要處理,而這些電池如果處理不好,反而會污染環境,與電動汽車環保的初衷背道而馳。

萊斯特大學的材料科學家Dana Thompson警告說,回收電動汽車電池可能是一件危險的事情

比如電動汽車電池如果被錯誤拆解,或者放錯了地方,可能會引發短路、燃燒,甚至釋放有毒氣體。

各國都在未雨綢繆,效益問題卻無法解決

如何回收處理未來每年數百萬電動汽車的廢棄電池?這是包括Thompson在內的研究人員面臨的眾多問題。

現實情況並不樂觀。

目前的電動汽車電池“實際上並不是為回收而設計的,”Thompson說,他同樣還是法拉第研究所的研究員,該研究所是英國的一個電池問題研究中心。

在電動汽車稀少的時候,這並不是什麼大問題。但是現在這項技術正在起飛。一些汽車製造商表示,他們計劃在幾十年內逐步淘汰內燃機,行業分析師預測,到2030年,至少有1.45億輛電動汽車上路,而去年只有1100萬輛。

“人們開始意識到這是一個問題。”Thompson說。

各國政府都在向要求電動汽車電池可以實現某種程度的再循環:

  • 2018年,中國出台了旨在促進電動汽車電池組件再利用的新規定;
  • 歐盟也有望在今年最終確定這方面的第一個要求;
  • 在美國,聯邦政府尚未提出回收要求,但包括美國最大的汽車市場加利福尼亞在內的幾個州正在探索制定自己的規則。

材料科學家Thompson開發了從廢舊汽車電池中提取有價金屬的溶劑。

為了啟動循環利用,各國政府和工業界也正投入資金進行一系列研究。美國能源部(DOE)已經向ReCell中心注資約1500萬美元,以協調學術界、工業界和政府實驗室科學家的研究,英國已經支持了研究電池回收的ReLiB項目。

“隨著電動汽車產業的發展,取得進展的必要性變得越來越迫切”,Linda Gaines說,她在美國能源部的阿貢國家實驗室電池回收中心從事電池回收工作。

遺憾的是,儘管從技術上來說,回收可以實現,但是從效益上來說,回收很難普及。

電動車鋰電池在化學和結構上差別很大,這使得企業很難建立有效的回收系統,電池中的固件通常是用膠水粘在一起的,這又使得它們很難被分開。

這就給企業造成了一個經濟障礙:電池製造商購買新材料通常比回收的電池材料成本要低。

電池回收過程中仍然無法避免污染

電動汽車電池的構造有點像套娃,通常,一個核心包含幾個模塊,每個模塊由許多較小的單元格構成(見下圖)。

在每個電池中,鋰原子穿過石墨陽極和金屬氧化物陰極之間的電解液,電池類型通常是由陰極中的金屬定義的,主要有三種類型:鎳鈷鋁、鐵磷酸鹽和鎳錳鈷。

現在,回收商主要針對陰極中的金屬,比如鈷和鎳,這些金屬的價格很高(鋰和石墨太便宜,回收利用不經濟),但是由於數量少,回收這些金屬就像大海撈針。

目前的回收手段主要有兩種,即火法冶金和濕法冶金。

火法冶金比較常見。回收商首先機械地將電池撕碎,然後燒毀,留下大量燒焦的塑料、金屬和膠水。到了這一步,他們可以使用幾種方法來提取金屬,包括進一步燃燒。“這實質上是把電池當作直接從礦井裡采出來的礦石來對待,”Gaines說。

相比之下,濕法冶金則需要將電池材料浸泡在酸液中,洗出含有金屬的液體,有時火法冶金和濕法冶金這兩種方法會結合在一起使用。

這兩種方法都各優點和缺點。

火法冶金,不需要回收者知道電池的設計或成分,甚至不需要知道電池是否完全放電,但它消耗能源;

濕法冶金可以提取不容易通過燃燒獲得的材料,但它可能涉及對健康構成危險的化學品,為此研究人員正在試驗一些化合物,這些化合物可以解某些電池金屬,讓其他金屬仍以固態形式存在,這使得它們更容易回收。

例如,Thompson已經確定了一種候選溶劑,一種叫做深度低共熔溶劑的酸鹼混合物,可以溶解除鎳以外的所有物質。 Continue reading

藍牙用了這麼久,為什麼還沒被取代?

一提到藍牙技術,相信大多數人的第一反應都是藍牙耳機。誠然,作為首次讓人們接觸到的藍牙設備,藍牙耳機可謂是功不可沒,通過將藍牙技術應用在免持耳機上,讓使用者首次體會到了沒有電線牽絆的煩惱。

而過去幾年裡,隨著智能手機、可穿戴設備、物聯網的迅速發展,再加上近兩年來TWS藍牙耳機的流行,也使得藍牙產業的發展駛入快車道,4月15日,藍牙技術聯盟發布《2021年藍牙市場最新資訊》,該報告預測,儘管過去一年中藍牙市場的增長速度有所減緩,但預計至2025年,藍牙設備的年出貨量將從2020年的40億台增長至60億餘台。

說來有趣,藍牙(Bluetooth)一詞取自於十世紀丹麥國王哈拉爾的名字Harald Bluetooth。而將藍牙與後來的無線通訊技術標準關聯在一起的,是一位來自英特爾的工程師Jim Kardach。他在一次無線通訊行業會議上,提議將Bluetooth作為無線通訊技術標準的名稱。而愛立信公司在1998年聯合IBM、英特爾、諾基亞及東芝公司等5家公司,組成了藍牙技術聯盟的前身。

但當時的人們是不會想到,這個藍色徽標的應用範圍已經遠遠超出他們所預想的使用場景。從利用無線耳機接收音頻,把手柄連接到遊戲主機,再到智能家具、可穿戴設備,甚至蘋果的“隔空投送”功能,都離不開藍牙技術,毫無疑問,藍牙是目前最主流也最方便的主流技術。

但早期的藍牙技術,也是真的不好用。不僅傳輸速率不高,還有安全性問題。進入4.0時代,藍牙傳輸技術有了很大的提升,也是第一個藍牙綜合協議規範,將三種規格集成在一起。其中最重要的變化就是BLE低功耗功能,提出了低功耗藍牙、傳統藍牙和高速藍牙三種模式。

進入5.0時代以後,藍牙技術則徹底打開了物聯網時代的大門,在低功耗模式下具備更快更遠的傳輸能力,傳輸速率是藍牙4.2的兩倍(速度上限為2Mbps),有效傳輸距離是藍牙4.2的四倍(理論上300米),數據包容量是藍牙4.2的八倍。支持室內定位導航功能,結合WiFi可以實現精度小於1米的室內定位。同時針對IoT物聯網進行底層優化,力求以更低的功耗和更高的性能為智能家居服務。

那說到這兒可能就有人要問了,藍牙技術誕生這麼久,現在無線技術發展又這麼迅速,怎麼還在用藍牙?

事實上,藍牙確實有兩個不能忽視的對手,那就是Wi-Fi和NFC。

首先來看NFC(近場通信技術),它的特色是連接形式更輕鬆,只要支持NFC的設備輕輕一碰,就可以實現連接,特別適合在短距離實現點對點連接,同時功耗也更低。不過它的不足也在於距離,需要4厘米左右的接觸才能夠實現傳輸,比起藍牙5.0 300米的有效傳輸距離,屬實有點捉襟見肘。目前,NFC通常是扮演一個“橋接者”的角色,Android設備往往利用NFC作為藍牙驗證的方式,讓用戶免去配對的繁瑣,直接通過接觸實現藍牙連接。

顯然,NFC由於自身的距離局限性,無法替代藍牙,而是互補,所以對藍牙實際上是沒有太多威脅的。

再看看Wi-Fi,相比NFC,Wi-Fi沒有距離限制,很多方面與藍牙也十分相似,所以更具威脅性。Wi-Fi直連功能已經被很多設備所應用,如索尼QX系列無線鏡頭、Sonos音箱等,涉及打印、遊戲、視頻、音樂、顯示等多種領域。另外,相比藍牙的24Mbps傳輸率,Wi-Fi最高可以實現250Mbps的速度,並且在未來有望實現每秒2GB的數據傳輸速度,這也是藍牙無法企及的優勢之一。

那為什麼Wi-Fi沒有替代藍牙技術呢?

答案很簡單,Wi-Fi的一個重要問題就是功耗過高,不適合可穿戴、健身等需要低功耗傳輸的設備。但對於家用領域,比如無線音箱、視頻同步傳輸等領域,Wi-Fi顯然更具優勢。類似智能手環這樣的設備,使用藍牙是最為穩妥的方案。

顯然,經歷了20年的發展,藍牙技術已經擁有了很多擁躉,同時技術方面又在不斷進步。廠商們對藍牙技術還是呈樂觀態度,藍牙的低成本、高性能、簡單及普遍性都是成為廠商親睞的部分。

同時,藍牙還有一個值得關注的領域,那就是設備網絡,這主要是基於mesh的網絡技術推進的,可以在很多智能照明、智能樓宇等工業場景中得到廣泛應用,據悉,藍牙技術聯盟還計劃在不久的將來推出mesh操作增強功能,讓mesh更好地應用到多個領域。

屏幕前的你,準備好被藍牙改變生活了嗎?

5G +標誌著亞洲行業的下一個​​大轉變

COVID-19是最近歷史上最大的破壞者之一。隨著世界經濟繼續適應新常態——特別是在數字化方面——一些行業已經成為領導者,而另一些行業仍然相當落後。

已經在很大程度上數字化的行業能夠迅速適應不斷變化的需求和市場狀況。電子商務就是一個例子,隨著更多的消費者和企業上網,電子商務帶來的破壞大多是積極的。相反,製造業和供應鍊等更多的實體行業暴露在更大的風險中,因為許多相關企業只是在危機期間才全面加速了數字化轉型。

我們現在已經到了數字化的臨界點-對於各種類型和行業的企業來說。然而,對於實體行業來說,轉型的需要更加迫切;它們必須在工業4.0上進行更多的大規模和戰略性投資,以幫助它們生存下來,抵禦未來的衝擊。

隨著更廣泛的5G部署即將到來,各行業評估和實施與廣泛的關鍵技術生態系統(統稱為5G+)協同行動的下一代連接的時機已經到來。這將導致工業數字化的下一次大逆轉-這將有助於恢復數字投資與其更廣泛的經濟貢獻之間的平價。

什麼是5G+?

儘管大流行,但5G革命僅稍微減弱。在亞洲,各國政府一直在加倍投資5G,以至於該地區的部署甚至領先於歐洲等其他成熟市場。因此,5G將很快變得更加普及,但尋求實現其全部潛力的實體行業必須迎頭趕上,加快採用,除了擁有基礎的5G網絡之外。

數字化在體育產業中的應用

這就是真正為5G+做好準備所需的條件,公司將不僅擁有任何5G網絡基礎設施,還將實現企業ICT(信息和通信技術)和工業OT(運營技術)的融合。這意味著數字系統和物理系統的進步,然後這兩個系統將相互配合,為組織帶來好處。

然而,有許多元素屬於工業數字和物理系統,找出優先考慮哪種5G+技術解決方案可能是一項艱鉅的任務。

因此,諾基亞貝爾實驗室確定了一套能夠推動行業5G+轉型的技術推動因素:無處不在的5G網絡、邊緣基礎設施和雲平台、增強智能和機器學習系統、專用網絡、高級傳感器和機器人、端到端(E2E)安全以及網絡即服務業務模式。

除了推動因素,5G+還包括受上述技術影響的企業應用、服務和平台。其中包括企業計算平台、通用和垂直特定的應用(包括應用開發和商業智能解決方案),以及受5G+技術影響的專業和託管服務和項目。

這些組成解決方案將幫助各行業的企業在建設基礎設施基礎設施以實現運營數字化時,優化5G+的使用。5G及其相關技術的融合和互動擁有廣泛的應用,並為實現有目的的未來帶來了巨大的希望。

5G+如何通過SPE收益實現戰略彈性

無論是在數字化方面處於領先地位的實體行業,還是仍在追趕的實體行業,現在都有望在未來幾年做出更重大的信息和通信技術投資。但是,為了確保他們能夠以更快的速度和規模獲得最大的利益,他們必須優化他們的5G+技術使用,沿著SPE(安全、生產力和效率)改進的路線數字化地增強自己。

但是5G+SPE的改進意味著什麼呢?讓我們使用增強智能和機器學習(AugI/ML)作為5G+的使能器,並將其應用於這些領域,即在製造環境中。

首先,安全改進可以定義為衡量安全相關事件的減少。例如,使用增強智能和機器學習(AugI/ML)的工廠可以將其與智能視頻傳感相結合,在事故發生之前檢測到事故,從而提高工人和設備的安全性。

與此同時,生產率的提高(SPE整體收益的主要決定因素)意味著同一資產基礎生產的商品或服務數量的增加。利用AugI/ML系統,工廠可以更好地預測特定的市場需求,從而實現預期的運營,同時縮短響應時間,最大限度地提高組織的運營能力。

此外,AugI/ML可以幫助優化產品和/或系統設計,以促進大規模定制和簡化操作流程。

最後,提高效率是指在相同的產出水平下減少資源消耗的能力。例如,由AugI/ML支持的創新感官技術可以在工廠機器故障發生之前檢測到它們。

這有助於將意外中斷降至最低,因為視頻分析可以預先警告可能出現的質量問題,以防止資源浪費,同時實現對工廠運營的實時控制,以確保庫存最小化。

總之,實現SPE效益可以幫助行業以更快的速度和規模以更少的成本做更多的事情。這是因為5G+使能技術可以提供增強的操作靈活性。

它們還可以通過網絡即服務(network-as-a-service)商業模式(即那些可編程的、專門針對5G技術的商業模式)和更好的網絡冗餘來進一步增強,此外,還可以通過數字加速工具來增強商業智能。

我們位於芬蘭奧盧的工廠提供了有關5G+推動因素(如E2E5G網絡和云自動化)如何增強應用、服務和平台的多個使用案例。

我們還在現實世界中引入了5G+,例如在日本,通過在製造設計中心部署工業級專用無線網絡來創新生產流程。

5G+驅動的SPE在實體行業的收益

5G+正在定義行業的新常態

在大流行之後,整個亞洲的信息和通信技術支出,特別是用於更傳統技術的支出下降。然而,對於可以幫助企業更好地駕馭當前危機挑戰的技術,也出現了相反的反應。一旦行業和企業適應了危機,這是意料之中的,導致了目前IT支出的反彈。這一點,以及該地區不斷增加的5G部署,意味著我們已經到達大規模採用5G+的關鍵轉折點。

走向新常態的旅程

我們預計,一旦區域經濟與新常態保持一致,5G+的部署規模將更大,此類技術的普及將穩定ICT投資。這將是亞洲工業的大反轉發生的方式,屆時,它將主要由實體工業主導——由那些既領先又落後於其行業更廣泛數字化轉型的行業主導。

然而,仍有許多工作要做。隨著企業走出新冠肺炎疫情,行業必須盡快在今年開始規劃其在5G+線上的ICT投資。通過採取更積極的立場,行業和企業可以利用最初採用者的浪潮,並通過實現SPE的好處獲得競爭優勢。一旦亞洲繼續大規模採用5G+,這些成果將進一步擴大,從而對更廣泛的經濟和GDP產生更廣泛的影響和貢獻。

聯絡我們

地址
香港九龍觀塘鴻圖道57號南洋廣場1808室
Rm.1808, Nanyang Plaza, 57 Hung To Road., Kln. HK

電話
23091888

電郵
info@iothk.net