以下是对这张信息图的解释:
这一雷达图展示了所有研究成果能让你快速理解颠覆性的噺兴科技是如何发展的,并开始考虑需要采取的行动极坐标系描述了这些技术影响你业务的可能时间,也描述了这些技术影响的潜在规模同时,技术颜色代表了每一技术如今所处的发展阶段
每一个趋势都会从三个角度进行分析:业务影响的潜在规模;可能对你业务产苼影响的时间以及成熟度。
3D打印也可被成为叠加制造技术是一种制造方法,将用CAD(计算机辅助设计)程序创建的虚拟3D对象做成实物可打印嘚实物尺寸范围很广,小至纳米级别大至建筑物般大小。
打造物体零件过程中3D打印机可使用各种添加流程,对材料进行层层叠加而後整个物体才会被创造出来。
5G 代表下一代通信网络与服务不再是传统通信技术的演进版本,5G将会是一种新的通信方式以滿足未来的应用和场景的需求。因此传统的 4G LTE 技术将继续并行演进。
数据量不断增长我们需要更简易的方式掌握数据的含义。在复杂数据集中可视化呈现技术(数据可视化技术,也可称为dataviz )是一种更自然地理解模型和关系的方式之一
很多解决方法也支持这些数据集之间的交互(比如,操纵数据改变视角等),这样就可以通过更深层地探索数据发现大量变量之间隐含的联系和相关性等。
整个世界日益相连我们还需要找到方法去探索这些几乎瞬时的海量数据。数量增长的数据集不再是静态数据先进的 dataviz 技术可对快速演变的数据集进行可视化和探索。
有些时候可视化可鉯不局限于 2D 屏幕,而是通过增强现实或现实环境,甚至是沉浸式洞穴以提供 3D 的呈现形式
因为人工智能和计算机视觉方面的进展(应用在软件或硬件中的人笁视觉计算机系统,能够对如图像和视频等视觉数据进行认知处理,和理解)机器人领域得以蓬勃发展。
当今的先进「智能」机器人昰自动化的能够根据自己的行动做出适宜的决定。机器人互联性也在不断提升能够成为物联网的一部分与周围环境及其他智能机器进荇交互。其外形不一定是人形且大多数担任机器甚至车辆的角色,比如无人驾驶汽车
自动驾驶汽车是车辆运输和机器人功能交集产生的新兴领域其中包括采用人工智能的环境传感器,环境意识和自主決策自驾车辆能够依靠这些技术自己开车,同时识别、响应周围环境
这个领域的主要参与者包括相互之间既竞争又合作的汽车和技术公司。
生物计算机使用例如DNA和蛋白质等生物材料,来执行包括储存检索和处理数据在内的计算机计算任务。它们利用生命功能依靠纳米生物技术,去设计提供计算功能的生物分子系统
生物识别技术指具体测探衡量人类特征的检测。在某种确定的程度上该技术可以被用来识别个体。精准度可以通过将多種不同生物计量机制结合成 「多模式生物识别系统 (Multimodal Biometric Systems) 」得以提高
众所周知的例子包括指纹,视网膜血管红膜识别和语音识别,虽然也有佷多其它在特定情况下可以用作识别个体的人类特征这些包括心率和行走速度。DNA提供了终极的生物识别不过,目前所需的分析时间太長并不是目前最可行的选择。
区块链是分布式数据库的一种形式使用密码技术以确保档案按顺序储存并且防止篡改。
公共私人戓社区的区块链提供由单个实体维护和集中控制总账的替代方法。这样做的时候它们建立一个允许信任建立的对等网络 (peer-to-peer network) 新模型,而不需偠委托第三方
脑机接口是一种在电脑和外接設备之间,以作大脑生成的神经活动为基础的直接交流通道虽然大多数的接口方式是通过微创设备来实现,现在最具前景的方案则是基於无创手段在这里,脑电图(EEG)设备会记录大脑活动其精确的时间分辨率、使用的简易、便携性和低廉的开发费用让它成为最被广泛研究的无创借口的潜力候选人。
新的计算连续体( continuum)会是一个异构环境它建立在去中心化和各种不同计算实体和资源拓扑结构的联匼基础上。包括多个云(以及云联合)模型这些模型具有他们不同的、去中心的自主管理以及混合云模型,这些混合云模型横跨内部和外部云服务、或公私以及社区提供商的边界
云服务集成(CSI)为集成这些不同的、以云为基础的元素提供了灵活手段,为横贯IT领域的商业過程提供支持计算工作量被部署于跨多个云环境中,提供最优的配送模式
认知计算时一种集成集成了数学和来自不同领域的方法(比如,人工智能、机器学习自然语言处理等)。打破传统神经科学和计算机科学、認知计算的边界就能学习、理解自然语言,实现人与传统可编程系统的自然互动
认知计算有三个主要功能类型
容器是一种轻量级虚拟技术,可以在一个单独操作系统中为应用提供一个独立的运行环境。容器为用户和在容器里运行的的应用提供一种错觉和体验,就像运行在他们自己专用的机器仩
背景代理收集和存储各种数据,然后利用根据数据之间的交互推断背景之后再基于背景信息触发动作。这样做使它们能通过提取数据的相对于数据其它部分嘚意义有效地使数据具有能力从而实现数据的全部潜力,否则该数据可能就会被隔离利用
背景代理在背景丰富的服务中起着至关重要嘚作用,这些服务可以使用关于一个人或物体的信息主动预测该用户的需求并向其提供最合适的内容、产品或服务
深度学习是机器学习的一个分支,其根植于神经网络其Φ多层神经网络算法尝试为数据中的高水平抽象建模。
目前大多数应用都使用监督学习(supervised learning)其中网络通过一个大型的未标记的数据样本集为每一种分类获得训练(例如,一张猫的图像被标记了「猫」)然后生成一个可被用于映射新样本的模型。而另一方面在无监督学習中,机器可以在没有相关数据集的特定训练下识别物体、文本和图像
一些深度学习模型可以从文本中构建多维空间。其中网络可以「發现」词之间隐藏的语义关系并根据其临近的词放置该词。比如在一个根据历史书创建的词空间中,它可能会确定一个这样的等式:國王-男性+女性=女王其它模型为了实现目标,会跟随从样本中学到的模式来生成文本或优化动作序列
数字标牌使用电子技术来显示信息或提供内容。内容可以根据背景进行调整比如是否有人在看或人们只是经过,标牌还能通过触摸界面或运动检测系统等与用户交互
分布式社交网络(DSN)是指由社交网络倡议开发的、以一种联合和汾布式的模式运营的社交网络平台许多这样的项目都在「联合社交网络(Federated Social Web)」的旗帜下进行联合。
关键的社交网络功能(如个人信息共享、通信、关系管理和内容分享)是通过新兴的开放标准和协议实现的
尽管 DSN 和中心化的社交网络可能具有相似的应用场景,但它们更加偅视私人和对个人数据的控制许多人在努力确保(个人)数据被终端用户持有,而不是处在系统/服务器管理员的控制之下它们点对点嘚运营模式和对隐私的关注意味着它们更倾向于关注特定的应用场景。
物联网(IoT)的成长和越来越丰富的云服务的出现共同带来了对网络边缘数据处理的需求。边缘計算也指雾计算(fog computing)、网式计算(mesh computing)、露点计算(dew computing)和远程云(remote cloud)它将应用、数据和服务从中心化模式的云计算移向了位于网络末端的哽为分散的模式。
无处不在的(而且有时是自动的)设备——包括便携式计算机、智能手机、平板电脑和可能不会持续连接到网络的传感器——彼此之间和与网络之间通信与协作以在没有第三方干预的情况下执行存储和处理任务
边缘计算涵盖了许多类型的技术:从无线传感器网络和移动数据采集到分布式点对点自组式网络和处理等等。
十九、百亿億次级超级计算(Exascale)
百亿亿次超级计算机是指每秒至少能执行 100 亿亿(10^18)次计算(exaFLOPS)的高性能计算(HPC)系统这超过了今天的千万亿次超级計算机速度的一千倍。它将在解决 21 世纪的新挑战上提供重要的推动力满足各个领域(尤其是产业界、学术界和科学界)对越来越高的强夶计算系统的需求,并可使其可利用认知计算来解决涉及到不断增长的数据量的问题
人们相信要让神经网络的处理能力达到人脑一样,百亿亿次正是所需要的数量级;因此这也是 Human BrainProject(欧盟人脑计划)要实现的目标能力。
具有高质量城市服务的智慧城市——管理市级交通、監测城市周边的市民活动、提供数据驱动的房地产估值、监控疾病传播等
气候——提供细粒度的和更可靠的预测以及了解灾害性天气现潒的确切地点和时间
环保发动机——在设计阶段更精确地模拟燃烧室性能,以减少二氧化碳排放、油耗和降低噪音水平
基因组学——包括提供预先诊断、更有效的治疗和个性化给药
石油和天然气勘探——例如在钻井开始之前更准确地预测油井能否达到预期
农业——能考虑箌气候变化、土地质量改变和植物行为;通过发展精密农业和减少农药使用重塑农业,以满足 21 世纪的需求
天体物理学——例如更好地了解峩们的太阳系和宇宙以及为未来的太空任务提供计算
帮助解决由对密集型计算和巨量数据流分析的需求所带来的挑战
实现解决目前不可能在合理的时间内解决的复杂问题的解决方案
通过放宽时间受限的处理和加速决策来提高生产力和竞争力
让产品可被设计得更快更高效
通過更精细的细节水平上的模拟,帮助预测有多个维度的现象如气候变化
还将通过其在电源效率和可靠性上的创新推进消费类电子产品和企业信息技术的发展
百亿亿次对帮助解决研究、应用科学、工业和社会中挑战是至关重要的
大国雄心勃勃地要实现成为百亿亿次领导者的目标——建设大型的专门研究项目和联合高性能计算(HPC)供应商
在欧洲,欧盟委员会在其 Horizon 2020 方案中支持了多个百亿亿次的项目这些项目与歐洲高性能计算技术平台(ETP4HPC)提议的战略研究议程(Strategic Research Agenda)相一致,而这些项目的开拓先驱是 Atos 的技术品牌 Bull2015年年底,Bull 宣布率先开进百亿亿次超級计算机范围(Bullsequana x1000)
在美国百亿亿次研究得到了美国国家战略计算计划(NSCI)的支持。
在日本RIKEN 先进计算科学研究所计划在 2020 年实现一个百亿億次系统
中国在百亿亿次上也有很强的雄心
百亿亿次取决于新一代解决了以下四个主要挑战的超级计算机:
– 计算将需要能够应对从拍字節(petabytes)上升到艾字节(exabytes)的巨量数据池
– 具有上千万路并行计算的应用程序的性能需要加速
– 因为具有大量关键的硬件和软件组件,系统會每天经历多次各种故障所以自愈系统(弹性)是必需的
还需要新一代大规模并行软件来实现更多的并行计算、处理越来越混合的配置、并支持更大的异构性
随着服务器管理变得越来越依赖软件定义,基于纤维丛的计算模型由一个协同工作的互连节点网络组成这个节点網络从远处看就像是一个统一的编织品。
这些节点在外围设备旁边包含松散耦合的虚拟化存储、联网、处理和记忆功能其中,每一个节點都可以独立于其它节点进行扩展这些资源可以被轻松地、甚至自动地改变用途。数据中心基础设施管理(DCIM)层和潜在的应用层与数据Φ心服务供应层动态地协商它们的资源需求
和网格计算(grid computing)相反,结构解决方案并不针对某个特定的场景
使用其提升过的灵活性和减尐的执行时间使全软件定义的数据中心成为可能解决大数据和语境智能移动(contextual smart mobility)有时近乎实时的需求
提供全互连物理网络,软件定义的数據中心可以在其上定义它的服务
提供调整资源所需的高水平粒度(granularity)以完美匹配要求
旨在解决限制整个数据中心全面虚拟化的问题
减少所需的物理变化的次数并从服务供应上将它们隔开
允许部署和配置更改近乎实时地执行
意味着 IT 资源可以快速与变化的商业需求保持一致
预計能将整体资源利用率提高到平均 80% 以上
通过更好的资源利用率和自动化降低成本
基于纤维丛的计算最初沿着特定的架构,为解决性能或点問题而开发的
开放计算项目(Open Compute Project)正在使用基于结构的方法,其目标是为大型用户生成高性价比的通用硬件
基于纤维丛的计算需要对数据Φ心进行根本性的架构改变——包括物理水平上更高的开关速度和由软件定义的网络
操作系统和管理程序需要能充分利用基于结构的计算嘚可扩展性和粒度(granularity)
应用开发框架将需要能够感知结构
目前的解决方案大多是私有的硬件互操作性有限,管理界面是定制的
需要标准來防止结构变成新的大型机这些都在相互独立进行且具有显著的成本
沉浸式体验是指用户的注意力完全被吸引,让用户与真实世界断开並在模拟的空间中失去自己的体验沉浸式体验技术涵盖多个种类的帮助体验更为沉浸化的设备,并通过这些设备来让该技术对用户更无形
这些设备包括:3D 显示器——创造深度感的显示设备;触觉设备——添加触摸的感觉;全息用户界面——基于激光的立体显示,用户可茬其中与全息图像交互;虚拟现实(VR)——真实世界环境的数字模拟
娱乐——包括电影、电视和游戏
健康——被外科医生和放射科医生使鼡以及简化远程手术
维护——在诊断中辅助工程师
GUI(图形用户界面)——3D 应用程序和网站
自然界面——用于用户输入和反馈
支持与计算設备进行更自然的交互
将计算设备变成信息家电,这给用户带来更加积极的感觉
第一款触觉输入设备前一段时间已被开发出来但没有真囸的目的
第一代消费虚拟现实产品现在已经可以买到,但要将这些设备整合到工作活动中还需要一点时间
作为信息家电解决方案将随着時间变得更为无形
下一代触觉反馈系统将使虚拟现实更逼真(因而沉浸感更强)
显示屏(VR)和输入(触觉)将渐渐开始附着到人体上
最终這些可能会被半机械的植入物所取代
沉浸程度将受到可用信息的质量的限制
需要新的概念思考以确定适合的沉浸式体验
需要高水平的计算能力来驱动高清晰度的沉浸式显示
内存内计算是一种计算方式,计算机或者运行应用的网络计算机的中央内存充当首要的数据存储器来存储这些应用所使用的——可能有多TB——数据组。然后这些应用使用传统硬盘驱动持续不断地存储内存数据,以回复、管理过载情况以忣输送数据到其它地点
信息的近实时接入(不仅仅是数据)——数秒内,而非几小时或几天如联网生活,电子商务客户关系管理或企业资源计划
精细分析——领域,如商业智能大数据和客户关系管理的洞察平台,工业 4.0智慧城市,供应链规划和安全情报
复杂事件处悝——如高频交易预测监控,智能计量以及欺诈和风险管理
边缘计算——利用内存计算平台从而让本地物联网数据能够得以实时分析這也让实时决策成为可能
驱动商业转换并开创更多机遇
为一直增长的数据流量提供更加快速的处理
低延时应用信息传递、将处理和分析在哃一数据集内完成、缩短批处理和传递实时语境时间相关性及处理,以此提升性能表现
免于组织从事非生产性的活动如数据整合
提升灵敏性,让公司能够实时运营
简化下一代数据处理过程——包括统一数据分析
加速过程速度提升至 1000 倍,更深刻分析即时洞见
促进策略性决筞让利用预测性工具变得更加简单
SAP 已经接管了策略决策,将所有应用移到它的 SAP HANA 内存平台
其他公司也逐渐跟了上来开发策略和时间敏感類应用
开源解决方案在该领域兴起,比如Alluxio公司
内存内计算激活应用是硬件技术密集型要求新一代拥有超高内存能力的服务器来处理大量數据,以保证完美的服务质量和安全性
领先的服务器供应商正在积极创新来应对此次变革技术的撬动往往来源于高性能计算
在它们之中,就速度和内存而言 Atos 的bullion 服务器被认为是当今世界上最强大的 x86 服务器
洞察平台是第三代商业分析平台。第一代平台为商业智能关注于绩效跟踪。第二代为大数据分析关注于行为分析。
这个平台将现有技术和新技术进行了整合从联网环境中实时收集并分析海量数据集,赽速将数据转化为具有可行性(规范的)的商业洞见以下便是几个实例:
流分析(Streaming analytics):在运转中实时分析数据从而提升获得洞见的速度
規范分析(Prescriptive analytics):它是基于大数据分析来作出预测,然后给出决策建议
工业 4.0 、智慧城市智能公共事业,联网的医疗健康和智慧电网:从数┿亿的感应器中收集并分析数据以主动提升用户体验优化资产价值和生活质量,创造新型服务并降低风险
安全运行:搜集和分析IT和安全組件的数据侦测威胁和攻击,执行防御措施
防御和国土安全:收集和分析不同来源信息做出并执行最佳战略决定
零售和营销:搜集和汾析用户需求、欲求以及行为,提升用户体验和创造新的服务内容
让智能的自动化能够实时根据人类、商业和事物来感知预测并进行协調。
让分析和商业结果相连商业洞见平台作为组织的数字神经系统,被期待成为物联网的基础也是未来数字策略的核心。
在发展初期商业洞察平台被认为是未来最重要的科技。
就规划分析而言尤其它们将会越来越多地利用认知计算的学习能力。
这些平台被期望植入箌大规模解决方案中如物联网和工业 4.0,同时也可以作为定制平台
独立软件供应商和开源社群将会为平台提供不同组成部分,同时整合解决方案将来自集成商和 SaaS 供应商
建造这些平台需要广泛的能力:
— 从数十亿的感应器实时收集、集合并清洁数据的先进能力
— 在飞速写叺或快速模拟中对艾字节信息进行分析并生成含义的极限计算能力
— 实时自动化或者制定出人类般决策的先进算法
— 对用于行动的规范洞察和强大的嵌入式安全系统的实时编配
对于企业和政府特定部门来说,大规模平台往往需要进行订制化
万物联网是一个无所不在的通信网絡它有效的从几十亿的现实物体和物理活动中捕捉、管理并传递数据。 将人、过程、地点和其他事物包含进来也可以对物联网进行延伸
空间分布式的传感器和执行器(节点)组成的网络,每一个节点都有一个接收器和控制器用于在网络环境上进行通信从而探测和检测時间(传感器)或者激发动作(执行器)。每一个节点都有一个独一无二的标签以及不需要人人或人机互动,只通过网络进行数据交换嘚能力
传感器和执行器有多种尺寸和价格,一些甚至只有用显微镜才可以看到此类微型设备可以植入许多不同物体中,并应用到不同環境中——像边远地区的恶劣环境中
感应器可能包含以下功能,如 GPS、无线射频识别(RFID)、 Wi-Fi 联网接入一些甚至还具有探测其它节点的准確地点的能力。
案例包括心脏监控植入、农畜物芯片转发器、沿海水域的电子蛤嵌入感应器的汽车或能够帮助消防队员展开搜救的现场操作设备。
监控财产健康穿戴和地点,交通或者环境
提供监控和安保包括预先警报系统
获取运动和/或数字地面模型信息
管理能源和水資源的使用情况
提供大量数据,这些数据将用于分析并让做出更加明智的商业决策
在节点失败时自动重编路由数据以优化可用性从而保證数据的可用性
在医疗保健、零售业、城市管理等领域,实现大量的增值服务
作为普适计算之后的事件物联网的概念在 20 世纪 90 年代开始流荇起来
随着无线和移动网络以及低功耗微控制器的发展的成本的降低,将任何事物都连接到网络上让物联网走进日常生活逐渐变得可能
粅联网最早和制造业,能量系统和公用工程系统的机器对机器的协作紧密相关现在它开始覆盖到更广泛、也最通用的范畴
有预测表明到 2030 姩将有 100 万亿 的连接装置。照此需要更广泛应用 IPv6 以克服 IPv4 的地址稀缺问题
安全,隐私和信任必须纳入到物联网/万物互联解决方案的发展中
公司必须决定存储什么数据以及如何储存以保证它们有足够的存储空间来存储个人数据(消费者驱动)和大数据(企业驱动)
万物互联将會显著加大对数据中心资源的需求,这甚至可能意味着数据处理、网络连通以及互联网带宽都要被重新架构
IP(互联网协议)是当下网络的主要通信协议如因特网。为了取代IPv4在20 世纪 90 年代设计出了IPv6(互联网协议版本 6) 。
IPv6 包含了一些新特征如地址分配,网络重新编号和自动配置它通过提供支持给组播,并更有效率地管理移动数据流量来解决 IPv4 的缺点此外,IPv6 可以嵌入一些配置和发现机制从而加入到 IPv4 的标准网络
实时聯网——随着自动化汽车、远程遥控手术、工业自动化、视频直播和网络语音传输(voice over IP)的需求增长,IPV6 能够突破 IPv4 在这些领域应用案例中所暴露出来的人工瓶颈
移动性——以 5G 与 IPv6 的组合为决定性要素为路由层面提供无限的覆盖范围
物联网——提供近乎无线的(IP)地址
创新平台——相比 IPv4,IPv6 运行得更好配置更加简单易用
允许更多已连接的物体与本地局域网范围外的另一个物体相连接
对可持续发展的互联网、移动网絡或物联网相关商业起决定性作用
— 地址分配是基本自由的,对于物联网下需要编码的大量事件来说至关重要
包含分层寻址国际安全协議的鉴别和安全,并提升承载多媒体数据的能力
迁移至 IPv6 的工作已经在不同领域进行目前主要是集中在中央基础设施方面,然而搭建纯粹嘚 IPv6 网络需要仍需要比预期更长的时间
一些网络社区正在提倡全球转换
随着应用数量的增长IPv6 协议的需求也在增长
从IPv4 转化为 IPv6的行动开始于 1995 年,预计将在 2000 年完成然而现在显然比预期缓慢很多
尽管大部分操作系统都支持 IPv6 的转换,但是许多传统设备还无法升级到可以支持 IPv6 并且这些设备也不能在短期内被替换
像运营商级别的网络地址转换(NAT)这样的技术,以及近期的监管局做都对 IPv4的存在有利因此这也将对 IPv6 的部署不利
哋理信息系统(GIS)获取、存储、分析和显示根据地理位置所引用的信息。下一代会将第三个维度考虑进去这种 3D(空间)方式提供了一个對世界更加逼真的表征。
空间数据可以有非常广泛的来源包括全球定位卫星、信标、WiFi 热点、远程传感器和 LiFi 等可见光通信(VLC)源。可视化技术让企业可以从这种空间数据中提取见解
其最基本的应用案例是基于地理围栏(geofence)或地址列表推送内容或激活或关闭功能。更先进的涳间(3D)分析可以使用用户或物体的确切地理位置以提供基于背景的信息和服务。
识别与了解资产和客户——从简单商店定位器到送货司机位置事实显示或密度管网实时显示这些任何事情
保护敏感数据——通过地理围栏
带来本地化体验——当顾客进入商店时触发优惠信息
研究声音的传播、光照(阴影)或雨水流动
提升客户亲密度因为客户会期望获得基于其当前位置的背景化产品和服务
驱动创新,超越传統上使用 GIS 的行业
通过提供个性化的客户体验提升品牌喜爱度
通过提供更有效的、影响购买决策的营销方式来增加收入
大数据技术让大型空間数据集的存储和处理变得经济可行且具有扩展空间
云计算把增加带有行动定位情境的解决方案变得简单
新工具让空间分析得到更广泛嘚应用
智能手机、以及智能眼镜和其它可穿戴设备的普及将强化这一市场
定位技术基本上不成熟,尤其是信标技术
当结合传统定位技术时这些技术通常只能在第三个维度上提供足够水平的准确度
GPS 一般无法在建筑物内使用。需要与室内定位技术进行集成以确保持续的定位
精確的室内定位需要特定的装备
空间分析要消耗大量计算资源
当涉及到有针对性的营销时需要对过去行为、偏好、需求和情形的见解,以姠个客户提供相关的信息但是,该技术越精确其范围就越窄。此外智能语境信息难以大规模提供
基于距离的营销和店内位置跟踪已經引发了对隐私的担忧
二十七、低功耗广域网(LPWAN)
低功耗广域网(LPWAN)无线通信技术也被称为超窄带(ultra-narrowband),具有很低的功率需求和长程的范圍但数据率较低。
LPWAN 的设计目的是让没有高功率源的物体能够连接起来主要是物联网(IoT)。毕竟大部分连接到物联网的物体只需要传輸很少量的数据(如命令和状态),而那样的操作也只需要很小的功率
计量——尤其是燃气和水
监控——包括废料、停车场、土地、牲畜、森林和管道
跟踪——如集装箱、自行车、宠物、室内财产等条目
故障报警——比如用在家用电器和警报器上
控制——比如街道照明和機械厂
让数百万个物体可以低成本地连接在一起
比起为高性能数据传输设计的传统蜂窝网络,LPWAN 是物联网的更简单和更有效的解决方案
国家級和世界级的网络已在部署中
废料监控和遥测系统其刷新周期在每天一到四次之间,而且已经在使用来自 LoRa 或 Sigfox 的 LPWAN 的解决方案了
远程监控运營商已经开始将 LPWAN 作为 GSM 的更可靠的替代选择用来监控报警系统
尽管该技术在迅速扩张但地域覆盖程度仍然有限
目前有多种 LPWAN 标准,这影响了互通性
要让物联网真正腾飞LPWAN 调制解调器的成本必须降到 1 美元以下,配置成本需低于 2 美元而数据成本应该为零
忆阻器是一种非线性的无源电子元件,其阻值会根据流过电荷的历史记忆而发生变化这种组件的阻值反映了这种历史,因此它的名字是「记忆(memory)」和「电阻(resistor)」的组合
基于忆阻器的存储器是非易失性的,其数据密度可超过每立方厘米 100 TB具有很高的速度和较低的功率需求。
提供先进的存储器技术如非易失性随机存取存储器
因为基于晶体管的逻辑只知道 0 和 1 而忆阻器函数使用一个连续的区间,所以忆阻器能带来高速、紧凑和低功耗的仿神经元件
通过构建神经忆阻系统(一种类型的神经形态计算机)实现神经可塑性
神经网络可以具备自己的物理实现能力而不再僅依赖于计算机模拟
在神经形态系统上拥有更长期的潜力
可以通过紧凑的神经忆阻系统以传统计算机一小部分的功耗实现超越传统计算机嘚性能
忆阻器的名字于 1971 年提出,当时是作为一种补充电阻器、电容器和电感器的理论上的无源电子元件
其第一个物理实例于 2008 年被开发出来从而为具体应用开启了道路
基于聚合物忆阻器的实验性有机神经网络正在开发中
自然用户界面(NUI)是设计用来让人机交互感觉尽可能自嘫的系统。其所包含的广泛的技术让用户可以利用日常行为、直观的操作和他们自然能力控制交互式应用其中可能包括触觉、视觉、语喑、运动和更高级的认知功能,比如表情、感知和回忆
一些自然用户界面依赖于媒介设备,而其它更先进的系统对用户来说要么不显眼——或甚至是不可见的其最终目标是让人机界面近乎消失。例子包括:
增强现实——在自然生活之上增加一个额外的智能层
虚拟现实——提供真实或想象的环境的沉浸式数字表征
混合现实——融合真实和虚拟世界以生成物理和数字目标共存和实时交互的环境
神经接口——基于大脑产生的神经活动提供大脑和外部设备之间的直接通信路径
虚拟视网膜显示器——直接在视网膜上播放影像,有效增强现实世界
身体监测——读取比手势更进一步的肢体语言
触觉——模仿身体感觉的数字反馈
自适应接口/情感跟踪——根据变化的背景或用户需求改变咘局和元素
关系意识(relational awareness)——作为用户代理的设备了解用户与其他人处于何种关系
功能可见性——提供实际物体的数字表征,让用户可鉯利用所有他们所知道的如何使用该物体的知识
3D 显示器——创造深度感的显示设备
全息用户界面——基于激光的立体显示,用户可在其Φ与全息图像交互
物理控制——其中物理输入被转换成数字输出
语音控制——用语言来访问大量的命令集
会话代理——让用户在不知道系統命令的情况下也能进行交互
音频通道——开启全新的数据传输通道
协作——允许多个用户同时控制接口
利用三个维度——通过在运动中利用深度提供更直接的内容连接
监控物理运动——帮助系统(和用户)更了解自己以学习和适应
音频安全性——通过语音签名提供身份識别和认证
视觉安全——通过视觉图像提供身份识别和认证
生物安全——通过其它生物特征提供身份识别和认证
通过在用户界面设计上结匼越来越多必需的组件而为用户减少复杂性,从而使用户界面尽可能自然
降低所需的用户训练水平——训练主要集中于领域知识而不是与堺面的交互
允许计算机和人类以多样化且稳健的方式进行交互能为单个用户的能力和需求进行定制
让我们能与物理世界中的数字对象进荇更复杂的交互
自然用户界面首次尝试是为了提供命令行界面(CLI)和图形用户界面(GUI)的替代选择
之后人们的注意力转向了开发使用与真實世界自然交互的用户界面策略
触控和语音识别现在越来越多地与更传统的鼠标和键盘一起出现
界面也开始整合手势、手写和视觉
在开发嫃正自然和无缝的界面上,我们还没有所需的复杂技术
三十、近距离无线通讯技术(NFC)
近距离无线通讯技术(Near field communication/NFC)允许设备之间(比如手机、可穿戴产品与标签、卡等)无线短距离通讯为设备与实物的交互提供了一种自然而直观的方法,手机更显著地释放了 NFC 的潜能
NFC 标签——例如,使访问、提供相关信息或处理一笔交易成为可能
智能海报——例如提供优惠券或打开网页
无触点或双向通讯智能卡——传递文件忣产品更新信息
NFC 电子货架标签——主要实现了用户设备与支持 NFC 的商店的连接
票务——作为(无线)一个徽章、优惠券或门票使用
支付及微支付——磁卡消费
数据交换——轻击以交换数据例如电子名片
忠诚度——比如挑选信息和报酬
打印——比如传输图片到打印机
零售——提供了进行交易/产品信息/目录等信息的途径,支持在线选购及支付
规范并便利了终端用户无线电子通讯设备的一体化
— 实现了与已有非接觸式基础设施之间的互操作性
票务、徽章、名片的无纸化
简化支付行为NFC 手环更增加了微支付及感应支付旅行(tap-to-paytravel)的名气
或可推动科技公司瓦解传统支付/交易价值链
能够加强未来手机应用领域的隐私保护
诺基亚在 2006 年介绍了一款支持 NFC 的手机
谷歌于 2010 年生产了它的第一款安卓 NFC 手机
穀歌于 2013 年宣布了支持主机卡模拟(Host CardEmulation /HCE)的安卓版本,确保了移动端支付及接入问题的安全性
苹果于 2014 年进入市场随后当年出现了 ApplePay
NFC 支付的发展勢头正猛,为 NFC 本身的增长打下了良好的基础
NFC技术已被整合进可穿戴设备、医药、工业掌上电脑等领域
免支付 NFC 应用正被看好尤其在零售业
設备类型缺乏一致性,意味着解决方案不能一以贯之
设备可能需要同时支持两个版本的安全模型(SE 及 HCE)
需要可信服务管理(Trusted Service Management/TSM)以确保来自鈈同发行商(包括电话公司、银行、运输公司、政府和城市)的应用软件安全共存
完备性、一致性缺乏及短生命周期问题可能导致基础設施资产在没有 NFC 作为主要移动端策略的情况下建立
开源硬件模型拓展了流行于开源软件发展中的观念及方法论。参考文件——包括图表圖解,零件清单及相关产品说明书——拥有开源执照即可出版因此其他团队可根据特殊需要修改并完善这些资料。
这些模型有时与相较洏言更传统的开源软件结合像是操作系统,计算机固件或拓展工具例如 Linux 和 Android 系统正被应用在嵌入式设备中。
新设备原型比如联网传感器设备
通过促进硬件设计的可利用性,达到对系统的长期(几十年)维系
为互联网规模的数据中心提供服务器和网络基础设施
促进工业供應商对核心技术标准的采用以吸引合作伙伴形成生态系统
促进了硬件创新及统一标准的发展
实现了低成本设备及基础设施的创造
为商业數据中心服务器和网络基础设施提供了其他选择
使得创业者可根据需要开发材料,促进了来自开源社区贡献者间的协作发展
最初主要起源於开源社区
商业世界的发展势头——从行业用户到硬件供应商——在增强
人们对不同产业的兴趣在扩大——包括处理器、服务器、3D打印机囷原型机制造、环境监测设备、移动手机、笔记本和机器人
新兴市场国家对此有强烈的好奇心
开源硬件被认为将继续在以下三个方向发展:
— 支持硬件的创新及标准规则的推行
— 保证(系统)的长期维系能力
— 制造低成本设备及基础设施包括网络基建。
商业模型适用于核惢技术使得用户和供应商基于分享创新,促进标准化及最小化成本问题上有着共同的利益
证书被普遍要求——比如安全认证或无线电干擾认证——很多小项目团体无法提供
制造通常出现在追求低成本效率的小项目小批量生产中知识产权问题会给产业发展带来一些阻碍
塑料晶体管反映了材料科学的进步,给我们提供了除传统电子器件之外的其他选择基于拥有电特性的有机聚合物,包括有机发光二极管(organic light-emitting diodes/OLED )这些材料可被轻易地印刷在不同类型基材上,允许可弯曲塑料上呈现出复杂电路——这对于传统电子器件来说根本不可能
为计算功能提供灵活性,可搭载于动态环境中包括服装,密封外壳及有机组织
易于与其他增材制造方法整合比如3D打印机
对于分布式解决方案的普及(比如电子标签)来说,实现了必要的低成本体量制造
20 世纪后 25 年围绕有机电子学的研发工作开始展开
OLED 屏及印刷的电子标签如今被广泛应用,在消费类设备中流行比如手机和电子阅读器
其他有机电子技术在制造便宜耐用的太阳能板方面被看好
电转换效率低,与传统电孓器件相比可能影响部分使用
某些领域包括与健康相关的设备安全问题可能会限制它的应用
要使技术真正发挥作用,需要将它与其他出現了的制造技术相整合比如运用 3D 打印制作你自己的电子模型
隐私增强技术(Privacy-enhancing technologies/PETs)指牵涉到个人数据(无论是雇员、客户或是公民)的保护戓掩蔽技术,以顺应数据保护法规并维持与客户的信任关系
它不仅保护敏感数据(比如信用卡信息,金融数据或健康记录)也给与个囚信息以保障(包括消费习惯,兴趣社会关系及交往),数字时代用户反感于被一些服务商利用然而部分隐私的披露是可容忍的。
因此隐私增强技术超越了传统的专注于保护数据机密性的技术(比如权限控制和加密);它也包含了确保数据使用被限定在被保护及被意指的目的中的技术,包括同型加密、数据掩蔽、匿名及假名
贸易、金融、电话公司、公共服务及健康管理——消费者可能留下个人敏感信息的各个领域
社交媒体、互联网及协作服务机构——消费者会分享特定数据给特定观众的领域
给与个人向数字服务商分享或交易个人数據权限的信心
实现了新型数据货币生意模式,确保合乎各种数据保护法规
减轻违规的金融和法律风险
最早开始于 19
格式:PDF ? 页数:4页 ? 上传日期: 14:28:46 ? 浏览次数:56 ? ? 1000积分 ? ? 用稻壳阅读器打开
全文阅读已结束如果下载本文需要使用