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AIoT发展核心要素浅析
形状
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要想实现真正的数字智能,就不能脱离以下几个要素:

第一,要有一个功能强大的数据采集设备,包括超高分辨率的照相机、超精密的感应器等。资料收集装置是资料来源。不提供任何资料,总是免谈。

第二,对高性能、无处不在的通信网络的需求。

由终端和网络侧设备组成的完整网络。这一方面决定网络性能的终端是模块。

近几年来,随着时代的发展,无线通信技术与有线通信技术的差距已大大缩小。另外,无线技术本身有灵活的部署、无线覆盖,因此,正在工业制造、物流运输、教育医疗、城市治理中广泛应用。

无线电模块的性能也在飞速发展,功耗不断降低,集成度不断提高,通常一个模块能够支持多个芯片和功能。举例来说,移远通信Rx500x系列模块,提供GNSS定位、eSIM等功能,同时支持2/3/4/5G。

5G是当今最先进的通讯技术。该系统具有大带宽、低延迟、海量连接等特点,非常适合工业生产。刚才我们在案例中提到的高速图像识别,高清图像的传输,需要5G这种高速网络。

并且要快速实现照相、分析、加工闭环,要求网络具有极低的延迟,这也是5G的优点。5G空口的端时延可控制在几毫秒以内,而且抖动小,可靠性高,完全符合工业现场的要求。

在3GPPR16标准制定后,5G工业模块正不断涌现,赋予5G产业场景的5G服务。

第三,是强大的计算平台。

通过模块和网络,数据可以畅通无阻地流入云中。在云环境下,结合大数据分析,对海量IoT数据进行处理,通过建立适当的算法模型,可以实现生产流程的智能化,以高效的AI代替人工,提高效率,降低成本。

值得注意的是,AI算力的使用,既可在云计算中心或边缘计算节点完成,也可在具备AIoT能力的通信模块上直接进行。

数智时代的通讯模块,不但通讯能力强,运算能力也不断提高,能承担越来越多的端计算任务,包括运行人工智能算法。

比如,一种移动通信的智能模块SG500Q、SA800U、SC66、SC665S这样的产品,就具有基本的AI算力,集成高算力CPU、高性能GPU及NPU,可以完成很多运算任务。

端计算、边缘计算、云计算相结合,使算力无所不在,有效地降低了网络传输数据的负荷,并降低了数据处理时延。

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