物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域涵蓋面廣 電子產(chǎn)品開(kāi)發(fā)須因地制宜

物聯(lián)網(wǎng)是日常生活中可以無(wú)線(xiàn)連接到網(wǎng)絡(luò )上的所有事物的總稱(chēng)。但是，在整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)中所包含的終端技術(shù)是非常復雜和復雜的。

因此，沒(méi)有單一的芯片或設備技術(shù)可以包括整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)需求，顯示它是一個(gè)巨大的技術(shù)，服務(wù)和市場(chǎng)的集合。技術(shù)領(lǐng)域。所有這些都是連接到互聯(lián)網(wǎng)的，在未來(lái)，隨著(zhù)事物定義的不斷演變，物聯(lián)網(wǎng)建筑設計將繼續看到演變和變化。物聯(lián)網(wǎng)涉及面廣，芯片設計要因地制宜。

 

半實(shí)物仿真技術(shù)認為，物聯(lián)網(wǎng)不同于移動(dòng)設備或其他技術(shù)應用，移動(dòng)設備更適合單一的特定領(lǐng)域。應用和重用，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有更通用的版本，在某些情況下將是具體的設計，并試圖針對其他市場(chǎng)領(lǐng)域再次。隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)規模的擴大和規模的擴大，未來(lái)將有更多針對特定應用的特殊設計。

 

為了描述一個(gè)完整的物聯(lián)網(wǎng)系統，需要建立一個(gè)由服務(wù)器和云組件組成的三層體系結構，第二層是物聯(lián)網(wǎng)邊緣設備。（EDGE設備）和云網(wǎng)關(guān)組件之間，第三是作為現實(shí)世界和網(wǎng)絡(luò )之間的物聯(lián)網(wǎng)邊緣設備，即所有類(lèi)型的終端網(wǎng)絡(luò )產(chǎn)品，如智能家居產(chǎn)品、線(xiàn)路等。

 

盡管上述過(guò)程似乎是合乎邏輯的，但在互聯(lián)網(wǎng)邊緣設備中，許多情況下是低效的傳感器收集數據并傳輸數據。有時(shí)，數據被發(fā)送到云進(jìn)行分析和處理，有時(shí)速度太慢，無(wú)法將所有數據上傳到云中，而云則為物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng )建了芯片或傳感器。形勢變得非常令人不安。

 

一方面，這些東西不能太昂貴的邊緣設備，但在一些聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)，這些設備不僅可靠，而且必須是安全的，而且還必須滿(mǎn)足大量。標準規格，如在汽車(chē)領(lǐng)域，也必須滿(mǎn)足一些標準，如ISO 26262，在工業(yè)網(wǎng)絡(luò )領(lǐng)域（IIoT）、工業(yè)標準如OMAC和OPC的合規性

所有這些都增加了大量的費用和時(shí)間到物聯(lián)網(wǎng)設備在正式發(fā)布之前。

特別是在移動(dòng)電子領(lǐng)域，這些網(wǎng)絡(luò )系統的設計也需要非常節省能源和延長(cháng)電池壽命，這需要復雜的電源管理技術(shù)，因此將進(jìn)一步提高成本和復雜性，更不用說(shuō)這些設備需要足夠的性能來(lái)完成任務(wù)。

 

為了降低成本和保持效率，開(kāi)發(fā)適合于物聯(lián)網(wǎng)的邊緣設備、芯片和傳感器的設備，如使用穆?tīng)柖桑∕oore s Law）將是微處理器繼續小型化，如物聯(lián)網(wǎng)芯片從目前的55納米和40納米的技術(shù)水平到40納米和28納米的水平，將有助于降低成本。

 

為了提高安全性，芯片設計還必須改進(jìn)，以使用32位；否則，如果多個(gè)傳感器被封裝到單個(gè)集群中，以創(chuàng )建規模經(jīng)濟，也可以減少到這種方式.畢竟，這些邊緣設備必須定制，設計和建造日常應用，具有各種復雜的設計要求，有時(shí)甚至高。

大規模生產(chǎn)的需求，因此壓低成本將有其幫助。

 

隨著(zhù)邊緣設備采集的數據越多，網(wǎng)關(guān)就無(wú)法加載如此大量的數據發(fā)送到云，然后云分析和處理任務(wù)就因此而處于中間。循序漸進(jìn)的需求計算平臺，適合于云和邊緣設備之間的平臺，可以成為智能的或簡(jiǎn)單的網(wǎng)關(guān)，也可以是邊緣服務(wù)器。

 

此外，讓邊緣設備進(jìn)口的人工智能（AI）芯片，直接處理大數據量的直接，無(wú)需上傳數據，支云端也是這一問(wèn)題的解決方案之一，前提是開(kāi)發(fā)一種能夠進(jìn)行充分分析和處理的AI芯片?；谠频倪吘壴O備收集的數據通常是不一致的和大的，這些數據可用于人工智能。作為模式識別的一部分，或者只有像差篩選不適合量子化學(xué)軟件高斯分布。