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物聯網應用系統開發

以客戶體驗為核心,通過局域網或互聯網等通信技術把傳感器、控制器、機器、人員和物等通過新的方式聯在一起,形成人與物、物與物相聯,實現信息化、智能化、從而實現電腦、手機和平板終端遠程管理控制。

物聯網與智能物聯網

為客戶提供安全可控(隱私保護),實現對“萬物”(thing)的“高效、節能、安全、環?!钡摹肮?、控、營”一體化服務。智能物聯網(AIoT)為物聯網與人工智能的結合,以實現更高效率的物聯網運作,改善人機交流、增強數據管理和分析。人工智能可用于將物聯網數據轉化為有用的信息,以改善決策流程,從而為“物聯網資料即服務”(IoT Data as a Service,IoTDaaS)的模式奠定基礎。

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需要額外開發、部署各種安全措施,保障設備數據安全是個極大挑戰。

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需要購買服務器搭建負載均衡分布式架構,需要花費大量人力物力開發"接入 + 計算 + 存儲"一整套物聯網系統。

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實現園區萬物互聯,打破各系統數據孤島,打造“全數字,全聯接,全融合”的智慧園區。

物聯網資訊

  • 救人于無形的“環境智能”,到底是
  • 物聯網+區塊鏈,1+1 > 2?
  • 自動駕駛的汽車四個關鍵因素 204
  • 利用 網樂原 物聯網解決方案做出
  • 物聯網將如何改變世界?了解互聯汽
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  • 物聯網應用是什么?
  • 發揮物聯網的業務價值
  • 工業物聯網是什么?

救人于無形的“環境智能”,到底是一種什

人生在世,有幾件事情究竟躲不過,除了稅收和死亡,還有就是生病和衰老。

置信大多數人,無論是本人生病住院,還是照顧親人朋友而留宿醫院,或多或少都有和醫院打交道的閱歷。隨著年齡漸長,我們和我們的親人進出醫院的時機便越來越多,去醫院的次數多了,也就對醫院就診住院的流程熟習了起來,如何掛號、如何排隊、如何就診、如何陪床,又是如何在醫生查房時見縫插針地訊問下病情……

在醫院里,我們總是能夠看到永遠冷冷清清的醫院大堂,形形色色的待診患者,永遠不夠的病床,以及繁忙不已的醫生護士。假如你看過一部小眾美劇《周一清晨》的話,就能夠感遭到一個醫生每天在面對各種病人和復雜病例中承當的壓力,也能看到病人在每一次醫療救護中可能存在著的宏大的風險和問題。

理想中,除了面對越來越多的醫療糾葛問題,醫院還面臨著醫護人員嚴重缺乏的理想應戰。如今,為應對這一應戰,人工智能正在作為一種全新手腕補充到醫院的醫療效勞當中。當然,這些人工智能的手腕不是我們熟習的一些智能機器人或者一些智能診療,而是經過與醫院整體治療環境和設備交融而樹立的“環境智能”。


不久前,斯坦福大學人工智能專家李飛飛和她的研討團隊在頂尖學術期刊Nature發表了一篇題為《應用環境智能照亮醫療的黑暗空間》的論文,主要闡釋了經過人工智能與非接觸式傳感器分離,以完成“環境智能”,以深度改善醫療保健效勞的潛在層面,從而提升醫院等醫療機構的整體救護才能,進步醫護人員的救治效率。

關于有著屢次醫院看護閱歷的我來說,看到“環境智能”這一概念時,我霎時覺得這一次人工智能是真正用在了十分重要的場景。而這也是本文進一步引見給更多讀者的緣由。

什么是環境智能?

環境智能,不是最近才提出的概念,假如追溯最早的源頭的話,應該是1999年由歐洲的一個信息社會技術研討團隊提出,用來描繪智能終端設備和環境之間樹立起的一種共生協作關系。環境智能最根底的條件就是需求有大量低本錢、可聯網、高便攜性的傳感終端設備的提高運用,其次就是這些終端設備所產生的數據可以被計算剖析,從而為人類提供指導或決策信息。

二十年前,這一設想受限于當時終端設備的計算才能,大多處在各種嘗試性實驗階段。而如今隨著人工智能機器學習算法的進步以及非接觸式傳感器的提高,環境智能正在從想象走進我們日常的生活、工作的環境當中,完成在無接觸交互的狀況下,讓智能設備在環境中感知人的存在,為人類提供智能化的效勞。

在環境智能還未完整提高的當下,醫療效勞和養老護理成為環境智能最為典型、收益顯著,同時也最為容易推行的應用場景。

李飛飛團隊的這篇論文,將需求環境智能介入的場景稱為“醫療效勞的黑暗空間”,這一比喻是指在大多數的醫療效勞場景中,依然存在著大量的醫療效勞的盲點和難以發覺的救治細節,這些問題形成了大量病人病情的延誤、加重,也形成了醫療資源的錯配和糜費。

從論文中給出的數據能夠看到,全球每年有超越1億病人的感染發作在醫院中,重癥監護室的患者感染率更是高達30%;全球每年停止的超越2.3億次外科手術中,高達14%的患者呈現過不良反響,其中有很多病例是手術過程中有很多醫療物品滯留在患者體內形成。還有更多的狀況發作在病房探望病人時,或者由于病房查看不及時而形成的病情加重而招致ICU病患的增加。據一項多機構的調查,由于臨床決策和醫療活動中的失誤和缺陷,美國每年有多達40萬人因而而死亡。

這些關于政府和醫療機構而言是繁重的醫療經費擔負,而關于每一個病人而言則是沉甸甸的生命和安康平安。

如今,借助“AI Sensors”,將人工智能算法、智能傳感器以及相關技術應用到醫療診療場景和病房看護場景中,將會為聰慧醫療的完成提供全新可能。下面我們將引見論文中提供的幾種環境智能完成的AI醫療處理計劃和日常生活的應用計劃。

救人于無形的AI聰慧醫療

環境智能是如何應用到醫院場景當中的呢?

從李飛飛團隊的研討中,我們看到目前醫院場景中主要采用的非接觸式智能傳感器設備包括:用于丈量目的物體間隔的深度感應器、丈量外表溫度的溫度傳感器、丈量間隔和速度的無線電傳感器和丈量空氣壓力所產生聲波的聲傳感器。

依托這些非接觸式傳感器嵌入醫院環境中所構成的一種環境智能,相似于如今的智能自動駕駛系統,能夠協助臨床醫生和護理人員,提供一些有效的臨床決策信息,優化其行為形式,提供盡可能無過失的醫療保健效勞。

依據論文示例,環境智能在改善臨床診療流程上,其研討算法的可行性和有效性被證明,特別是改善重癥監護室(ICU)和手術室的醫療平安上,有著比擬明顯的提升。

在重癥監護室場景中,環境智能發揮的一大作用就是經過現場監測來輔助患者運動。

依據統計,美國的ICU系統每年破費是在1080億美圓,占了醫院總費用的30%。而在重癥患者中,呈現神經肌肉損傷會兩倍地增加年均死亡率,并且使患者住院費增加30%。

理想的問題就是醫生或護理人員很難發現并輔助患者及時運動,以改善病人肌肉情況。而研討人員給出一種創始性辦法,就是在ICU中裝置環境傳感器,能夠精確來察看和了解重癥患者所需求的細微而連續的運動數據。研討人員經過采集重癥患者視頻數據,并停止大量神經網絡鍛煉后,使得機器學習算法能夠對患者的不同的運動需求(床上、床外、步行)等停止精確預估和指導,其精確性要優于醫生的人工檢查。

此外,由于醫生或護理人員未能精確有效地停止手部消毒,將會增加患者在醫院內的感染風險,因而研討者經過裝置深度傳感器用于對醫護人員的洗手行動停止精密監控,然后經過相關警示來改善醫護人員的臨床行為,改善患者預后恢復狀況。

在手術室場景中,環境智能能夠應用環境攝像機檢測算法,降低手術事故的發作頻率。也就是經過手術視頻來鍛煉算法后,能夠精確辨認手術的正確運動軌跡,其精確度可以到達專家級外科醫生的程度,這一就會在手術中提供一套有效的手術反應系統,降低手術事故的發作概率。同時,環境智能還能夠經過攝像頭停止手術物品計數,避免手術物品不測滯留在患者體內。另外一種方式是經過手術室吊裝攝像頭,跟蹤手術醫生的身體動作,誤差不超越5厘米,從而創立精準的手術日記。這些都將降低手術風險和手術事故的發作率。

此外,還有在醫生就診室,經過環境麥克風的方式來記載醫生和病患的問診內容,協助醫生快速構成文本信息,協助醫生節約記載病歷的時間。依據一項實驗,在經過對門診音頻的深度學習鍛煉后,問診單詞的轉錄精確率到達了80%,文檔整理的時間從2小時縮短到15分鐘,這使得醫生能夠有更多時間去照看患者。

因而,經過這些醫療護理場景的應用,我們看到環境智能能夠大幅改善醫生和護理人員的行為,也能給患者提供很多平常難以察覺的救助和預后干預。而從管理的角度,環境智能也能夠經過優化醫護人員的活動、進步效率等方式來改善醫療本錢。而這些將是將來環境智能所要重點去研討的范疇。

顯然,環境智能絕不止于醫療護理場景,深化到日常生活,也將大有可為,畢竟我們每個人都要面對的一個事實就是我們都會變老。

日常護理中的環境智能

撰寫此文的時分,正美觀到一則令人嘆息的新聞,臺灣一名年輕藝人在家中洗澡的時分不測摔倒,由于是獨居,摔傷腦袋后在家中昏迷太久,不治身亡。這名藝人年僅36歲,真實令人唏噓。

如今,全球人口老齡化趨向逐年上升,日本曾經進入超級深度老齡化社會,而我國也很快進入深度老齡化階段。據統計,到了2050年,世界65歲以上的人口將從7億增加到15億。這一冷冰冰的數字終有一天會發作在你我身上,獨居將成為大多數人將來的生活常態。而從我們身邊經常聽到的鄰居親戚里有老人摔倒,生活無法自理的各種示例中,我們就能深入感遭到人至暮年的危機感。

環境智能的呈現,正是我們來應對這一將來晚景的一種處理計劃。在獨居中面臨起居飲食、洗澡如廁這些日常生活,以及慢性病管理、身體康復、行動不便等問題上,環境智能鎖提供的監測、預防和報警等作用就顯得格外重要。

在日常生活管理中,環境智能能夠提供日常的臨床護理,經過非接觸式環境傳感器能夠取得獨居者的生活數據,來樹立日常生活的記載報告,也能夠記載心率、血糖、呼吸等身體指征,特別是經過摔倒檢測能夠有效避免老人跌倒后無人發現,呈現更嚴重的結果。

在慢性病管理上,步態剖析在身體康復和慢性病管理中,是診斷和丈量治療效果的重要工具。經過加速器傳感器,能夠持續丈量步態,停止步態剖析,創立交互式的身體康復程序。

論文中,一項研討中,運用深度傳感器丈量了9名帕金森病患者的步態形式。研討發現,深度傳感器能夠跟蹤膝蓋的垂直運動,其誤差在4厘米以內。在另一項研討中,研討人員運用深度傳感器為腦癱患者制造了一個運動游戲。經過24周的測試,運用游戲的患者的均衡和步態進步了18%。

此外,環境智能還能夠用于心理安康的診斷和預測,成為人們承受心理治療的一種更廉價,也更精確的一種的處理計劃。

從以上的示例中,我們曾經看到環境智能在協助醫護人員改善臨床診療行為,減少不測風險,曾經協助患者完成疾病篩查診斷,協助老年人進步生活自理才能和生活質量,將有著十分寬廣的前景和宏大的價值。

不過,從當前論文所完成的技術場景和應用,以及要在全社會更大范圍內的應用,還會遇到很多的應戰。

首先是技術層面的。環境智能需求停止更多跨機器智能范疇的研討,辨認復雜場景中的人類行為,也還需求積聚更多的臨床環境中的數據和特殊事情,樹立足夠多的機器學習算法來應對這些特殊情況。

其次,就是環境智能代理的倫理隱私應戰。由于環境智能能夠持續不時地搜集人體的行為數據和生命數據,而這些數據可謂是一個人最為隱私和重要的數據信息。這些信息的隱私性和平安性成為簡直每個人都會關懷的問題。一方面,研討者就必需要保證在隱私和平安的狀況下開發這項技術,另一方面,醫療機構、技術提供者、利益相關者(病人及其家人等)、法律和政策制定者要制定相應的數據運用標準,來保證整個過程的合法合理性。

的確,在技術帶來的隱私平安風險和技術帶來的宏大生活便利面前,每個人都其實很難做出十分果斷地選擇。假如回絕這項技術,我們很可能會處于本來無處不在的生活不測、疾病風險當中,假如同意運用這項技術,我們又會處于被機器算法無時無刻地“監護”和剖析當中,我們很難不把本人視作被機器飼養起來的一種“欣賞物”。但在可以取得生命的持續和更高生活質量的宏大誘惑面前,我們應該要重新定義下“身體自主”的觀念。

與此同時,我們也似乎能夠抱著比擬悲觀的態度,來對待環境智能。置信在這些AI科學家、醫療機構的醫務工作者、法律、道德及政府事務的專業人士的共同努力下,可以為群眾提供一套值得信任的環境智能系統。

這是這篇論文衷心呼吁的一個結果,也是我們每一個會住進醫院,會面臨衰老獨居的個體的等待。

文獻參考:

Nature:Illuminating the dark spaces of healthcare with ambient intelligence,Writer:Albert Haque, Arnold Milstein & Li Fei-Fei




物聯網+區塊鏈,1+1 > 2?

在技術范疇, 永遠不缺新穎的話題,物聯網和區塊鏈就是其中的佼佼者。不少人問我,把它們放在一同,能否能發明一些以前沒有想過的場景,可以到達1+1>2的效果?我順著能源行業里數字化和無碳化的兩個趨向,試圖答復這個問題。

假如我們籠統的看,物聯網和區塊鏈都是把物理世界轉化成數字世界的手腕之一。經過鏈接、數據存儲、剖析、共享、買賣等手腕,到達物體和物體之間的透明和平安的互動。

物聯技術的中心是把設備或者附在設備上的傳感器的信息,傳到達其他的設備,或者經過網關傳到一個大的網絡上去。

不過, 理想中的設備和傳感器都是十分多樣化的。除了經過不同的鏈接方式,例如各種協議的適配器來收取收據外, 物聯網技術要產生真正的價值, 還需求提供幾個分層次的高級功用, 包括設備的生命周期管理(開通、關閉、更新固件)、數據存儲和質量管理、涵蓋機器學習(人工智能)在內的數據剖析、支持應用開發等模塊。

物聯網平臺大多是為企業或者行業運營者打造的中心化系統, 主要的目的是從這些設備的數據中發掘出價值。典型的數據應用有監控、性能提升、預防性維護等。

但是,假如要支持來自不同物聯網管理的、相互不認識的大范圍設備來停止對話、信息共享、買賣,那么去中心化、民主化、公開透明的系統,或許是一個更好的選擇。明顯這就是區塊鏈的優勢了。

不過你或許會問,為什么不直接把物聯網嫁接在區塊鏈之上呢?這個是十分好的問題,也有人嘗試過。有人問,為什么不用NoSQL Database 來完整替代 SQL Database?事實證明,強扭的瓜不甜。 

絕大多數的設備/傳感器,是沒有存儲平安身份的特殊芯片,有時分更是連TCP/IP的鏈接都沒有,那么又怎能使它們鏈接到物聯網上去呢? 另外一個比擬骨感的理想是設備消費商,普通很少會同意讓本人的設備直接連到他人的網絡中去,例如特斯拉必需讓每輛電動車,先銜接到本人的物聯網平臺上去,再經過平臺的API,把數據給到第三方的系統。這一切證明,單單靠區塊鏈,很難把物理世界數字化。

區塊鏈最有價值的是數字身份證的平安管理,以及經過社區對買賣/數據停止校驗,并且使得數據能夠追述、不可竄改。這些數據,很可能就是來自物聯網平臺,由于物聯網平臺管理了許多設備,并且能夠作為這些設備的代表,在區塊鏈上停止透明化的買賣。你很容易想到,區塊鏈的最好的應用,就是身份辨認和買賣所。

以下表格比照一下物聯網和區塊鏈各自的優勢和優勢。它們堆疊的局部其實很少,這就是它們可以產生協同效應的緣由。

我們如今就要來個強強結合了。一方面, 物聯網平臺,把對設備的了解做到極致,包括其數字孿生以及機理模型等等,往深度去做。另一方面,經過區塊鏈,讓相互感到生疏的設備們,在不需求一個中心化的機制的前提下,就能產生信任,并且可以買賣和協同,往廣度上做。

假如我們把中心化的物聯網想象成區塊鏈的一個節點,無數物聯網經過去中心化的區塊鏈鏈接起來成為一個超級大的社區,那么是不是萬物就有一個民主自治的機制了呢?

在能源范疇, 數字化和無碳化是兩個最大的趨向。

和能源相關的設備,根本上都是為物聯而生,例如風機、太陽能逆變器、儲能電池、充電樁、電動車、空調系統、電梯、照明、工廠的電器設備等等。 它們以前都有像SCADA或者DCS這樣的管理系統,一旦把它們鏈接起來,就能在節能、工作效率、設備安康度管理上大造文章。當然,物聯網也能讓這些設備在一定范圍里協同起來,例如風光互補,或者電網調頻調峰。

另一方面,動態的電價,本地化的電力買賣市場,P2P買賣的呈現,使每個能源設備,從被動的管理形式,躍升到積極的市場買賣者的角色中去。當然,電力市場設計和法規是這個轉變中必需經過的路,但是怎樣改動電網對散布式能源的管理方式,就是一個極大的考驗。 

關于散布式能源,電網真的是又愛又恨。愛的是它們是減少碳排放的有效手腕之一; 恨的是, 由于散布式的體量太小,現有的管理方式放到散布式能源上面,不但不經濟,而且經常是看不到管不著。因而,區塊鏈是錄入、校驗和共享這些散布式能源數據的十分有效的手腕。

每個散布式能源設備都具有在區塊鏈上的數字身份。它們經過物聯網對區塊鏈的鏈接通道,把發電容量、實時發電、用戶愛好等數據同步到區塊鏈。這樣,經過物聯網關于設備在區塊鏈上的數字身份代理,每個設備就到達了和其他設備協同或者買賣的目的。

讓我們看看典型的案列。

為了鼓舞綠色能源的開發和運用,綠證成為了一種政府鼓勵手腕,其買賣市場在全球各大洲都普遍存在。但是,綠證的發電設備身份,發電量考證、發行和買賣流程和管理辦法等不斷是高度手動且昂貴的。這使得綠證市場不透明,本錢昂揚,并且大多數較小的參與者無法進入。此外,很大水平上依賴手動的市場無法支持任何更高級別的功用,例如與能源消費嚴密吻合的綠證購置,或者依據碳排放地域選擇性購置相應的綠色能源的綠證。

我們希望使綠證買賣像在電子商務中一樣簡單。風能和太陽能資產等可再生能源大多數由資產一切者選擇的物聯網平臺管理。在基于區塊鏈的綠證買賣市場中,每種資產都將經過物聯網平臺與區塊鏈之間的通道獲取數字身份,并經過該數字身份鏈接到該資產的發電量記載以及其一切權記載。這些數字身份、一切權記載和發電量記載都保管在區塊鏈上,供一切市場參與者運用和追溯。

在這根底上,智能合約能夠提供自動化的附加功用,例如將發電量轉換到綠證數量/碳補貼,或者基于能源消費狀況自動停止綠證購置。經過數字化身份,記載,一切權和合同,功用強大且本錢低廉的區塊鏈使可再生能源采購愈加透明和便當。

更具歷史意義的是,個人、公司和社區終于能夠經過投資大范圍可再生能源和散布式能源的組合,以與電網定價相比具有競爭力的價錢切換到本地獨立消費的電力, 例如散布式太陽能,儲能,電動車,熱電聯產,以及恒溫器等智能設備。

在這個計劃里,物聯網平臺代表每種資產向區塊鏈提供資產屬性和發電量讀數,區塊鏈平臺提供了追述綠色能源出處的軟件模塊,包括綠證買賣市場、證書發行、跟蹤和報告系統等。

在將來十年中,電力最終用戶將在散布式能源上累計破費8300億美圓,在電動汽車上破費7萬億美圓。到2030年,大約三分之一的全球裝機容量將位于用戶側。隨同著這一宏大的投資轉移,我們估計設備互連將海嘯般呈現。到2030年,估量有35億個由物聯網管理的散布式能源設備與現有電網集成。

假如將這些能源資產組合在一同, 將會構成低碳(無碳)、靈敏、有彈性的能源系統。但是由于這些散布式的資產和客戶信息分散在多個孤立的系統中,它們關于電網而言通常是不可見的。因而,許多散布式資產在很大水平上與中心系統規劃和運營功用堅持隔離,形成了散布式能源長期未被充沛應用,沒能有效地完成其潛在價值。

基于物聯網和區塊鏈構建的Flexibility Hub處理計劃則釋放了需求側的深度靈敏性,使電網運營商可以以其高度可信任、低本錢、可擴展的方式來發掘客戶具有的散布式能源的宏大技術潛力。任何設備都能夠基于與其他設備經過各種權限的交互來創立和考證數字身份,而不需求依賴一個單一的中央實體。之后,每個設備都能夠經過區塊鏈停止身份考證后,向“考證者” 提供商定的文檔或數據作為憑證,從而提交其附加屬性或者聲明??甲C屬性或者聲明后,設備的數字身份將變得愈加豐厚和可信。設備的一切者還能夠運用代理機制來委派包括物聯網平臺在內的其他實體代表他們停止買賣。

互聯網、生活效勞線上化、加強理想、人工智能等技術曾經被吹捧上天,然后回落到地上站穩腳跟,真正為人類提供價值發明,處理本質問題。物聯網和區塊鏈曾經閱歷過這個被追捧的時辰,返璞歸真,如今會繼續將物理世界轉換為數字世界, 并且經過市場的魔法來協奏各種物理設備。

假如我們正確的應用物聯網和區塊鏈的優勢,我置信在諸多的范疇和場景下,其分離的價值將是宏大的。能源范疇正在閱歷數字化和無碳化,追蹤可再生能源的來源和靈敏應用散布式能源絕對是它們用武之地。 關于之前的答復,我的答復是,1+1>2!


自動駕駛的汽車四個關鍵因素 2040年可

對于汽車產業來說,自動駕駛汽車是非常具破壞力的科技。盡管現今許多廠商嘗試將自動駕駛應用在物流、自動駕駛出租車和個人擁有的車輛上,但目前看起來,其仍舊處于初始發展階段。

 

研究機構Lux Research認為自動駕駛汽車將揭開500億美元商機的神秘面紗。為了能夠開始布局自動駕駛技術,未來短期十幾年甚至二十年之內,廠商必須知道,追求4級或完全自動駕駛汽車的水平并不是他們的唯一目標。

 

Lux Research預計,到2039年幾乎所有車輛都將擁有2級自動駕駛水平,也就是至少擁有免持(hands-free)與先進駕駛輔助系統(ADAS)。至于4級或完全自動駕駛技術,大約僅有少數車輛擁有這一能力。

 

至于3級自動駕駛系統,預計將從2021年開始引入市場,到了2040年將占自動駕駛汽車之最大營收比例,也就是說,這些車輛擁有更先進特性,例如:自動停車能力。

 

此外,盡管現今大多數自動駕駛汽車開發商都專注于自動駕駛出租車的營運模式,但,在大規模采用這一營運模式之前,仍需要數年的試驗計劃來驗證這一業務模型和科技能力。

 

在個人汽車市場方面,等待4級自動駕駛汽車帶來了更大的商機。預計這一趨勢在亞洲將成為更多廠商趨之若鶩的研發方向,至于歐洲的自動駕駛汽車,未來一段時間都將以2級和3級為主。

 

由于,自動駕駛汽車領域涵蓋技術、成本和監管方面的復雜層面,所以在自動駕駛汽車開發的早期階段,一點點小變化,都很可能在未來數年加速或挫敗該產業的進程。

★因自動駕駛汽車而死亡的人數—推出4級自動駕駛汽車的速度,必須在確保安全與盡早推出之間達到良好的平衡。因為未來發生的事件可能會影響到公眾對于自動駕駛的認知,迫使開發人員在部署AV之前,必須讓公眾擁有更高的信心標準才行。


★個人擁有汽車的數量—隨著微移動和共享乘車等新興趨勢,可能導致個人擁有車輛比例下降。尤其是人口密度最高的區域,人們根本不需要開車上下班。


★標準驗證工具的誕生—當前沒有通用的工具,來驗證自動駕駛系統是否滿足任何可能的標準,使其能夠在公共道路上運行。自動駕駛開發商大多會自我評估其進度,這使得監管機構難以做出決定。


★系統成本高低—由于新型傳感器,計算機和算法不斷整合到新系統中,因此很難預測自動駕駛系統的成本下降速度。如果太高,將影響廠商投入的困難度!


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物聯網將如何改變世界?了解互聯汽車。

物聯網正在通過互聯汽車重塑汽車行業。借助物聯網,車主可以遠程操縱他們的汽車,例如,在駕駛員進入汽車之前預熱汽車,還可以通過電話遠程召喚汽車。物聯網可實現設備到設備通信,因此汽車甚至可以在需要保修時自行預約維修服務。

互聯汽車讓汽車制造商或經銷商能夠徹底改變汽車保有模式。過去,制造商與個人購買者之間關系疏遠,甚至根本沒有關系。實質上,在制造商將汽車運送至經銷商處之后,就與汽車不再有任何關系了。而互聯汽車讓汽車制造商或經銷商能夠與客戶保持一種持續的關系。對于自動駕駛汽車,他們可以提供運輸即服務,向用戶收取汽車使用費,而不是出售汽車。通過物聯網,制造商可以不斷地用新軟件對汽車進行升級,這與傳統的汽車保有模式有著天壤之別。在傳統模式中,車輛的性能和價值會非??焖俚刭H值。


物聯網可惠及哪些行業?

如果在業務流程中使用傳感器設備能讓企業受益,那么這樣的企業就非常適合采用物聯網。

制造

利用生產線監視,當傳感器檢測到設備瀕臨故障時,制造商可以主動對設備進行維護,從而獲得競爭優勢。在實際當中,可以利用傳感器對影響生產輸出的情況進行檢測。借助傳感器警報,制造商可以快速檢查設備精度,或將設備從生產線中移除,直至維修完畢。這讓企業可以降低運營成本、延長正常運行時間并改善資產績效管理。

汽車

物聯網應用將讓汽車行業獲益匪淺。汽車行業不僅受益于物聯網在生產線中的應用,還可以利用傳感器來檢測行駛中的車輛即將發生的設備故障,進而向駕駛員發出警報,為其提供詳細信息和相關建議。透過基于物聯網的應用收集、匯總的數據,汽車制造商和供應商可以掌握更多的信息,從而知道如何保持汽車正常運行并讓車主隨時了解情況。

運輸和物流

運輸和物流系統可從各種物聯網應用中受益。借助物聯網傳感器數據,企業可以根據天氣狀況、車輛可用性或駕駛員可用性為運輸貨物的汽車、卡車、輪船和火車車隊重新規劃路線。貨物本身也可以配備傳感器,以便進行跟蹤和溫控監測。餐飲、花卉和制藥行業通常需要運輸對溫度敏感的貨物,這些行業將從物聯網監視應用中受益良多,這些應用可在溫度上升或下降到威脅產品的程度時發出警報。

零售

物聯網應用可幫助零售企業管理存貨、改善客戶體驗、優化供應鏈并降低運營成本。例如,配備重量傳感器的智能貨架可以收集基于 RFID 的信息,并將數據發送至物聯網平臺,這樣,物聯網平臺可以自動監視存貨,并在貨品不足時觸發警報。Beacon 應用則可向客戶推送針對性的優惠和促銷信息,從而提供迷人的體驗。

公共部門

物聯網同樣能讓公共部門和其他服務相關環境廣泛受益。例如,政府擁有的公用事業公司可以使用基于物聯網的應用向用戶通知大范圍停電,甚至小范圍的水、電或下水道服務中斷也能給予通知。物聯網應用可以收集關于中斷范圍的數據并部署相應資源,從而幫助公用事業公司更快速地從中斷中恢復。

醫療衛生

物聯網資產監視讓醫療衛生行業多方面受益。醫生,護士和護工通常需要知曉輪椅等患者輔助資產的確切位置。當輪椅配備了物聯網傳感器時,醫院便可通過物聯網資產監視應用來跟蹤它們,這樣任何人在需要時都可以快速就近找到空閑輪椅。醫院的許多資產都可以通過這種方式進行跟蹤,從而確保資產使用得當并能準確地對各部門的物理資產進行財務核算。

所有行業普適的安全性

除了跟蹤物理資產外,物聯網還可以用于提高工作人員的安全性。例如,在礦山、油田、氣田,以及化工廠和發電廠等危險環境中作業的員工需要了解所發生的可能影響他們的危險事件。當他們接入基于物聯網傳感器的應用時,便可盡快獲知事故信息并在遇險時盡快獲得救援。物聯網應用還可以用于在可穿戴設備中監視人類健康狀況和環境狀況。此類應用不僅可以幫助人們更好地了解自己的健康狀況,還可以讓醫生遠程監視患者狀況。


物聯網有哪些熱門的應用?

物聯網能夠提供傳感器信息并且支持設備到設備通信,這促進了物聯網的廣泛應用。下面是物聯網的一些熱門應用及用途。


通過機器監視和產品質量監視來提高制造效能。持續監視和分析機器,確保其運行狀況在規定的容限內。還可以實時監視產品,識別并解決質量缺陷。


加強物理資產的跟蹤和柵欄防護。企業可通過跟蹤快速確定資產位置,還可通過柵欄防護確保高價值資產免遭盜竊和拆卸。


使用可穿戴設備監視人類健康狀況和環境狀況。物聯網可穿戴設備讓人們能夠更好地了解自己的健康狀況,并讓醫生能夠遠程監視患者狀況。這項技術還讓公司能夠跟蹤其員工的健康和安全狀況,這對于高危環境下的工作人員尤其有用。


提高現有流程的效率并創造新的可能性。舉例來說,可以利用物聯網提高車隊管理的效率和安全性。企業可以利用 IoT 車隊監視來實時為卡車提供路線引導,從而提高效率。


推進業務流程變革。舉例來說,可以利用物聯網設備來監視遠程機器的運行狀況并觸發預防性維護服務調用。利用機器遠程監視,還可以實現全新的產品即服務業務模式,也就是說客戶不再需要購買產品,而是隨用隨付。


物聯網應用是什么?

企業級 SaaS 物聯網應用

物聯網應用是為了捕獲、分析物聯網傳感器數據并通過儀表盤將分析結果呈現給業務用戶而預構建的軟件即服務 (SaaS) 應用。

物聯網應用使用機器學習算法分析云中大量的互聯傳感器數據。通過實時物聯網儀表盤和警報,您可以了解關鍵績效指標、平均故障間隔時間統計信息以及其他信息?;跈C器學習的算法可識別設備異?,F象并向用戶發送警報,甚至可以觸發自動修復或主動應對措施。

借助基于云的物聯網應用,業務用戶可以快速增強現有的供應鏈、客戶服務、人力資源和財務服務流程,而不需要重新創建全部業務流程。


發揮物聯網的業務價值

隨著物聯網在市場中的日益普及,企業開始挖掘物聯網潛藏的巨大業務價值。這些業務價值包括:


通過物聯網數據獲取數據驅動的洞察,從而更好地管理業務


提高業務運營的生產力和效率


創造新的業務模式和收入來源


輕松、無縫地將物理業務世界連接至數字世界,從而加速實現價值


工業物聯網是什么?

工業物聯網 (IIoT) 是指物聯網技術在工業環境中的應用,尤其是涉及云技術的傳感器和設備測控。工業領域近來開始使用機器對機器通信 (M2M) 來實現無線自動化和控制。但隨著云和相關技術(例如分析和機器學習)的興起,工業領域可以實現一個全新的自動化層,藉此創造新的收入和業務模式。IIoT 有時被稱為工業革命的第四次浪潮,即工業 4.0。以下是 IIoT 的一些常見用途:


智能制造


預防性和預測性維護


智能電網


智能城市


互聯智能物流


智能數字供應鏈


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