2020年剛過,行業專家們便急切地分享他們對未來最重要的科技趨勢的預測。

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  智慧城市:達到拐點,將推動物聯網業化

  高通技術公司業務發展高級總監兼智慧城市全球負責人Sanjeet Pandit認為,2021年智慧城市將加速落地。

  由于疫情造成的社交距離、健康篩查等必要的安全措施,以及5G的普及,我們正迎來一個拐點,將推動物聯網商業化和智慧城市的發展。

  整個城市和市政當局都會有將工作流程數字化的趨勢,為了快速地進行調整,滿足我們當前環境的需求,包括高效地工作,以節省成本和資源。要想成功做到這一點,就需要對所有的業務領域都有深入的了解,使用人工智能、各種傳感器和分析技術,以便能夠快速做出決策。

  此外,還有一個趨勢是真正的可部署解決方案,解決物聯網碎片化問題,幫助快速跟蹤城市、建筑、企業和政府實體的數字化轉型,無縫整合智能、互聯設備,也將推動智慧城市在2021年向前發展。 我們預計將更加注重為城市提供具有前瞻性、成本效益的物聯網解決方案,以推動社區重新開放,并改變人們與周圍空間的互動方式。

  2021年將為大眾帶來明顯不同的5G連接。覆蓋范圍將繼續鋪開,速度也將提高。5G將擴展到手機之外,納入聯網的物聯網設備,為智慧城市和智能互聯空間提供動力。

  自動駕駛汽車:有望成為主流

  J.Gold Associates,LLC總裁兼首席分析師Jack E.Gold認為,在未來的3-5年中,預計各種自動駕駛汽車將在各種行業和商業場所成為主流。

  自動駕駛不僅僅是高速公路上的自動駕駛汽車和卡車,還包括公司建筑物的走廊和過道,生產車間和運營中心的自動駕駛汽車。以及在當地和附近地區交付包裹的無人機,提供清潔和維修服務的服務機以及自動的“個人助理”,以幫助員工更快更準確地完成更多工作。

  未來,自動駕駛汽車的類型和種類將大大增加,其中許多我們還沒有看到。

  隨著設備數量的增加,自動駕駛將以合理的成本提供服務范圍和服務功能。這些將受到芯片廠商(如高通、英特爾、聯發科、博通等)的能力提升、傳感器(如激光雷達、基于視覺的傳感器、超聲波、觸覺、嗅覺等)的改進和更豐富、高帶寬低延遲連接(如5G、WiFi6)以及增強的AI能力/算法(如導航、點對點調度、視覺解讀等)的推動而日漸發展。

  同時,這種趨勢還將催生出許多新技術提供商,他們的專業工程能力將同時提供組件和最終產品,并將增加對硬件,軟件和集成專家的需求,這些專家應充分了解自主權在特殊環境中的作用(例如醫療,物流,公共部門,維護和維修等)。最終,采用自動駕駛汽車及相關解決方案的組織將提高生產率,降低運營成本,并且比那些停滯不前的組織更具競爭力。

  專用5G網絡:提高生產力,推動物聯網發展

  高通首席/經理工程師Rajat Prakash認為,2021年物聯網的進展關注點是面向企業和工業4.0的5G專用網絡。

  5G專用網絡使用不同的硬件,虛擬機或網絡切片在物理上或虛擬上與公共網絡隔離。

  5G專用網絡為企業創造了提高生產力的機會,例如響應式,不受限制的協作,在專用邊緣進行渲染的低功耗無限擴展現實(XR)以及即時云應用程序和存儲。

  此外,5G專用網絡將進一步改變工廠車間。5G的三個主要組成部分:增強的移動寬帶(eMBB),大規模的IoT和增強的超可靠低延遲通信(eURLLC),可用于連接工廠中的各種設備。通過用5G無線連接代替傳統的有線連接,制造應用程序具有顯著的靈活性和高效率,從而提高了整體生產率。

  第一個針對5G NR的3GPP標準第15版的商業化正在快速進行,該標準著重于針對智能手機,固定無線和PC等應用的增強型移動寬帶(eMBB)。隨著2020年3GPP第16版的發布,對5G非公共網絡(NPN)的支持也隨之增強,它們的定義特征是供私人使用的網絡,不對公眾用戶開放。隨著我們繼續開發符合3GPP Release 16的5G技術,私有5G網絡將大量進入工廠和企業,以實現高速、連接,為包括物聯網設備在內的各類設備供電。

  工程師們將繼續優化配備連接到5G網絡的物聯網設備和應用。此外,5G的出現為創新新的設備、應用和體驗提供了機會,而這些新的設備、應用和體驗甚至還沒有被想到。

  自主的物聯網系統:AI功能將閉環

  Next Curve董事總經理Leonard Lee認為,自治實際上只是自動化成熟度曲線的最后階段。在這個階段,企業/運營部門擁有適當的系統,這些系統可提供細粒度的實時上下文感知,支持系統學習的分析和AI功能以及實現事情的自動控制機制。當然,這些功能需要支持自治的AI閉環。盡管自動化的物聯網系統通常仍是早期的概念和實現,但關鍵趨勢是人工智能正在成為物聯網對話中越來越重要的一部分。

  物聯網中自主系統的趨勢是由可以跨邊緣環境和在終端設備上部署的AI計算的經濟性大幅提高所驅動的。

  隨著AI計算能力變得更便宜、更可用,它們將無處不在地被部署。 對于工程師來說,這意味著一個不斷擴大的可能性領域,即如何架構和實現自主系統,以及如何對棕色領域環境進行AI增強,以便為操作添加智能。

  軟件和AI:特定領域架構代表AI的未來

  Xilinx AI和軟件產品營銷總監Nick Ni認為,在整個2021年及以后的時間里,特定領域架構(DSA)將代表AI推理的未來。在未來的一年里,我們還將看到軟件開發者和AI科學家利用硬件的適應性來實現下一代應用。

  我們正處于采用AI推理的早期階段,創新和改進的空間仍然很大。由于現代AI模型與傳統算法相比需要更多數量級的計算,因此對硬件的AI推理需求飛速增長。但我們不能繼續依靠硅的發展。處理器頻率已經達到極限,增加更多的處理器內核已經不再是一種選擇。

  而DSA是計算的未來,可適應的硬件為每組工作負載定制,以最高效率運行。2021年,人工智能推理將繼續從固定的硅片方式轉向DSA,幫助消除人工智能產品化的挑戰。

  軟件開發人員和AI科學家將利用硬件的適應性來實現下一代應用。

  直到去年,對于普通的軟件開發人員和AI科學家而言,釋放硬件適應性的能力都是無法實現的。需要特定的硬件專業知識,但新的開源工具正在為軟件開發人員提供適應性硬件的能力,同時加速硬件設計人員的生產力。在2021年,憑借這種新的編程便利性,FPGA和可適配的SoC將繼續為成千上萬的軟件開發人員和AI科學家提供更多的機會,使其成為下一代應用的首選硬件解決方案。

  印刷/柔性/可拉伸傳感器:可穿戴設備以加快采用率

  Roger Grace Associates創始人/所有者兼總裁Roger Grace表示:

  自80年代中期以來,印刷/柔性/可拉伸傳感器已經開始商業化。目前,有超過100家公司正在商業化生產多種類型的傳感器,包括力/觸/壓、化學、生物、溫度、濕度、流量和光學/成像。 而和其他大多數 "顛覆性技術 "一樣,這些設備的商業化進程需要大量的時間。 我過去的研究表明,MEMS器件完全商業化大約需要30年。

  從技術生命周期的引入階段到成長階段,已經出現了打印/柔性/可拉伸傳感器。2015年國防部向NextFlex提供了7500萬美元的撥款,標志著這一重大轉折。

  NextFlex在硅谷建立了一家工廠,以幫助該行業創建柔性混合電子器件的大批量制造。至關重要的是,它們必須解決“混合”的概念,因為并不是所有的電子產品都可以以印刷/柔性的形式創建......特別是存儲器和邏輯。

  因此,功能集成的概念將是一個正在研究的主要課題。目前,正在全球的各種研究型大學,聯邦和私人研究實驗室進行重要的研究,以進一步實現商業化。

  相對于其物理一致性和大幅面,采用這些技術的主要推動因素是成本和增強的功能。眾所周知,塑料或紙張傳感器/電子功能的平方面積的成本至少比硅基解決方案的成本低兩個數量級。印刷的電子產品/傳感器可以以卷對卷或大單頁格式在紙或塑料上制造,因此單位成本較低。

  此外,硅(包括MEMS)通常是在脊狀晶圓上制造的(盡管晶圓可以減薄到一定厚度,使其具有靈活性......但需要額外的成本)。 它們的靈活性,最重要的是,它們的可拉伸性,除了能夠制造出超過目前流行的200毫米晶圓直徑的大型傳感器陣列外,還提供了直接、舒適的皮膚接觸。

  從應用的角度來看,可穿戴設備市場的增長將是該技術(尤其是生物傳感器)的最重要推動力之一。

  印刷/柔性/可伸縮電子器件和傳感器為產品設計師的 "工具包 "提供了額外的工具。 然而,設計師必須進行嚴格的權衡分析,以確定這些印刷/柔性/可伸縮器件是否為他們的設計提供了最佳解決方案。 從成本和/或功能要求來看,許多產品設計將需要選擇印刷/柔性/可拉伸的方法來變得可行。


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