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        ARM白皮書:物聯網的過去、現在和未來

        作者: 時間:2013-06-19 來源:網絡 收藏

        到底是什么? 物 (Internet of Things, IoT) 是包含智能、傳感器功能的物理對象以及與其交互的網絡、服務器和服務的集合。 這是一個趨勢,而不是一個單一的行業或市場。但是, 的技術設計能夠使當今與的物應用和服務遍布每一個角落,并具備真正的智能。它由嵌入式微處理器和有線或無線網絡組成,使這些對象能夠自主感知周圍環境,與其他對象通信,以及與基于互聯網的服務和基于云的應用進行交互。 物聯網功能可添加到任意物理對象中,如服裝、珠寶、恒溫器、醫療設備、家用電器、家庭自動化、工業控制,甚至是燈泡。這一趨勢需要經濟高效的傳感技術—可持續使用幾年,而不是幾小時。這些傳感器可以長期收集少量數據。 認為,用于實現智能的大數據分析始于小數據。 的核心技術打造了傳感器、控制器,以及嵌入到設備中的其他智能器件。去年,ARM 的合作伙伴售出了 87 億塊芯片,其中有很大比例是面向移動互聯網應用。這為ARM 在大數據層打下了堅實的基礎—通過傳感器、控制器和嵌入到設備中的智能器件為公司提供分析大數據所需的小數據。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/148012.htm

        物聯網 (IoT) 時代已經到來,且已應用在我們現今的生活當中。現今的模型專注于控制辦公室內取暖與照明的樓宇管理系統,而的物聯網將囊括數十億通過互聯網相互連接并共享數據的設備。本著眼于如何實現這一愿景,以及為構建一個完全實現 IoT 連接的智能世界,我們需要克服哪些困難,又有哪些要素業已具備。最后,我們將探討物聯網如何提供多樣化和差異化產品(要實現這些功能,必須建立堅實的小數據基礎,以衍生出位于物聯網頂層的大數據,并從中得到見解以及形成新型應用與服務)。這會對數據的處理方式和節能解決方案的重要性產生一定影響。

        物聯網的歷史

        20 世紀 60 年代,計算技術誕生。該技術主要用于專門的應用—從天氣預報到復雜的電話交換系統,乃至核武器試驗。通常情況下,個別應用需要大量的資金、資源和技術等方面的投入。該高性能計算市場圍繞這些早期實施逐漸壯大,但應用范圍仍很狹隘。當時,該市場的主力消費者是需要借助超級計算中心進行復雜模擬和研究的組織。大型機計算單元的職責是處理數據。之后,借助編程進行商用計算變得日益簡單,此時開始出現標準應用程序。大型機轉變為體積更小、價格更低的微型計算機,拓展了計算的市場覆蓋范圍。

        接下來的進化步驟是微處理器和個人電腦 (PC) 的演變,個人電腦使計算機的觸角延伸到了更多的中小型企業以及家庭和學校。之后,隨著筆記本電腦的出現,PC 趨向移動化,并掀起了手機領域的革命,使之迅速演變成一個移動計算平臺。今天,我們生活在一個以手機為中心的世界里,我們連接到令人眼花繚亂的各種設備,信息源通過手機傳達;對許多人來說,手機已成為其最主要的計算設備。

        與此同時,在很大程度上受到忽視的微處理器促生出了另一個完整的市場—嵌入式控制。 將微處理器與內存集成到一個芯片上,微控制器就這樣誕生了。這些廉價設備悄無聲息地滲入到人們的生活中,它們廣泛存在于電視機遙控器、錄像機 (VCR)、空調系統、汽車剎車系統以及電腦的鍵盤和硬盤。伴隨消費電子設備從模擬技術向數字技術的過渡,它們又促生出了平面電視、MP3 播放器、DVD 和家庭影院系統,以及在用水和洗衣時間方面做過諸多優化的環保型洗衣機。這些設備與互聯網的連接,以及其他一些相關事物合稱為物聯網。的物聯網將不僅僅局限于如今這許多我們稱之為智能的事物,而是將囊括所有可以連接的物件。這些新型連接可能意味著前所未有的連接,如人員、流程、加入到醫療器械中的智能數據、樓宇、照明,甚至是道路之間的連接。這將為我們帶來新的業務、新的機遇、新的體驗和新的服務。這將是下一波浪潮,它無疑會對人類、公司和國家/地區產生重大影響。但是,物聯網已經存在了很長一段時間。 例如,我們于 2000 年初入住的 ARM 總部大樓在上世紀 90 年代興建之時就采用了電子設備。 您甚至可以坐在世界彼端的電腦前操控每個房間內的空調。這是物聯網的一個早期示例。取暖通風及空調系統 (HVAC) 已從黑白終端轉變為如今易用的消費電子設備,如移動設備或界面更加友好的家用觸摸屏控制系統。Nest Labs 恒溫器就是我們現今擁有的智能控制器件的一個示例。這種恒溫器能夠“感知”家庭對溫度的需求,可在感知屋內無人時停止加熱,以節省燃料費,并能夠提醒房主節約能源,使其通過智能手機、平板電腦或網絡瀏覽器就能對該恒溫器進行遠程控制。

        大數據源自小數據

        亞馬遜、新浪、騰訊等公司收集數以百萬計的交易和網頁點擊數據,并對這些數據進行分析、匯總,找出趨勢。這些趨勢有助于推動業務。 此類建議的產生全都基于所謂的大數據。 但是,要分析大數據,必須要有小數據才行。 在上例中,這些數據來源于在線瀏覽和購買。 在物聯網的情境中,小數據將來自傳感器、控制器以及其他基于ARM技術的 嵌入式智能器件

        對消費者而言,物聯網的核心是個人應用、提供便利和促進健康(也稱作“量化自我”),是一場將技術融入個人日常生活數據采集過程的運動,數據采集涉及攝入(如食物攝取、周圍空氣質量)、狀態(如情緒、興奮、血液氧氣含量)和行為(包括心理及生理)等方面。此類自我監控和自我感知技術將穿戴式傳感器(EEG、ECG、視頻等)與穿戴式計算技術(如 Nike FuelBand、Runkeep 移動應用、Withings scales 等)融合在一起。 下面是一個關于如何借助嵌入式智能器件在繁忙的都市中尋找停車位的示例。 SF Park(業務覆蓋舊金山)和 Streetline(業務覆蓋德國、英國和全美)可收集并分發街道及停車場中停車位的相關實時信息。 不僅免去了司機兜圈尋找停車位的麻煩,還減少了交通擁堵現象。另一方面,它使得運營商能夠根據各區域停車位的需求狀況相應地降低或提高停車計時器和停車場的泊車價格。 這些小數據由采用 ARM Cortex?-M3 處理器的停車位置傳感器(電池驅動,可連續運行數年)生成。 智能城市可將這一泊車優化模式加以推廣,形成覆蓋全市的智能基礎設施,從而節省開支、降低碳排放并提高生活質量。這些具有開拓性質的大規模成本節約部署可以平衡公共部門長遠規劃周期內的基礎設施成本,同時減輕污染。 這引出了一個問題,如何共享數據? 何種標準與格式可受信任? 如果這些問題得不到解決,物聯網就難以形成跨所有市場運作所需的規模。


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