我们大多数人都将物联网理解为具有无线功能的设备,将其连接到云,并最终随着时间推移收集数据。虽然这作为一个基本的理解肯定是正确的,但您是否知道还有更多核心物联网技术对于有效的物联网实施非常重要?在本文中,我将与您分享6种您绝对应该了解的核心物联网技术!
物联网描述了一种由相互连接的“物”或电子装置组成的网络,这些“物”或电子装置配备了传感器和计算能力,并且可以相互通信。这些装置嵌入在各种边缘应用中,例如智能手机、工业监控系统或自动驾驶汽车等。
然而,随着物联网的使用越来越先进,对其使用的要求也越来越严格,例如,开始采用物联网技术的工业控制系统需要很多附加功能才能可靠地持续运行,否则企业可能会面临中断和重大收入损失的风险。因此,需要独特的技术来支持现实世界中的物联网实施。
而这正是我们今天将要讨论的核心物联网技术,它们旨在克服这些挑战,使物联网更安全、更快、更实用,以支持这些独特的用例。事不宜迟,让我们开始吧!
物联网中的多媒体是指涉及使用图形、媒体、视频、视觉和成像数据在边缘获得洞察力的物联网应用,例如,这可能包括零售业中基于云的销售点(POS)、智慧城市中用于监控的网络摄像头、工业甚至医疗成像中的人机界面。此类应用通常在特定硬件上运行,以加速多媒体解码和编码,以便实时提供流畅的服务和用户体验。
物联网中的多媒体也为计算机视觉和视觉分析奠定了基础,这是边缘人工智能的一个子集。边缘人工智能在边缘使用机器学习模型来实时提供智能见解。您可能知道的一些热门示例,如工业中基于视觉的质量控制、智慧城市中的实时道路交通管理、医学影像诊断、实时预测分析等。物联网中的这些可能性正在开启一个自动化技术的新时代,预计将在未来十年大幅提高工业生产力和安全性。
然而,机器学习模型确实需要一定的计算能力才能正常运行,尤其是在我们今天所拥有的复杂的协同卷积或递归神经网络的情况下。因此,使用 GPU 或用于边缘机器学习的专用硬件可以显著提高边缘人工智能解决方案的有效性。
物联网系统在动态环境中工作,需要执行实时计算并实时提供输出——例如,想想航空、交通、机器人、工业自动化,在这些领域,即使是一瞬间也能产生巨大的影响。
这些物联网应用就是我们所说的“时间敏感型应用”,这意味着设备内部和设备之间的数据传递和网络通信需要以预先定义的延迟及时发生,以便计算任务作为一个整体在可接受的时间范围内以优化的方式完成。
实现有效实时计算的努力包括用于确定性网络的时间敏感网络 (TSN) 等标准,以及英特尔的时间协调计算 (TCC) 技术等硬件,这些技术可以优化和分配计算资源以实现实时计算。
物联网设备也被大量用于增强工业环境中的安全性,即所谓的功能安全。功能安全是指使用主动系统作为故障保护装置,防止电子故障或人为错误。功能安全的一个常见特征可能是,如果检测到异常的性能指标,则自动停用工业机械。
鉴于物联网系统的分布式和互联性,如果没有足够的安全保护措施,单个设备就可能成为漏洞点。然后,对单个设备的网络攻击可以通过现有连接在整个网络中快速传播,这可能会对系统造成重大破坏,甚至更糟——使其完全瘫痪。
物联网安全是一个极其重要且相关的发展领域,它旨在保护设备、网络连接及其传输的数据。此类措施包括诸如加密芯片之类的硬件或诸如加密通信协议之类的软件。
最先进的物联网系统可以在单个网络中承载多达数千台设备和成倍增加的连接数。随着解决方案的不断扩展,监控、访问和维护设备可能会成为一项重大挑战。因此,物联网的可管理性是一个非常重要的考虑因素。
大规模物联网可管理性功能使您不仅可以监测设备运行状况,而且还可以远程访问、更新或修复它们,从而实现轻松管理。这将通过降低成本和提高生产效率来改进手动管理流程。此外,通过更好的访问,还可以及时提供安全更新,以进一步增强物联网系统的安全性。