物聯(lián)網(wǎng)的概念，作為一個奇怪而奇妙的聯(lián)系，與 數(shù)字和物理世界已經(jīng)是現(xiàn)代的真理。雖然 我們還沒有到那一步。

鑒于過去幾年的炒作，人們期望看到大量 到目前為止，幾乎可以跨任何垂直領域進行部署。但我們沒有。作為一個 事實上，物聯(lián)網(wǎng)的采用落后于計劃。你可能還記得預測關于智能連接設備的安裝收縮隨著時間的推移，正如預測者進行現(xiàn)實檢查時，發(fā)現(xiàn) 預期增長與現(xiàn)實不符。直到最近。

正如我們所說，物聯(lián)網(wǎng)的采用是確實在加速.業(yè)界首次將智能承諾付諸實踐 技術。最終，我們已經(jīng)達到了物聯(lián)網(wǎng)的臨界點。但是為什么 現(xiàn)在？

直到最近，物聯(lián)網(wǎng)還缺乏培育創(chuàng)新和實施的溫床。 以關鍵的速度。一個關鍵條件現(xiàn)在才走到一起：生態(tài)系統(tǒng)。 來自單個、孤立的應用程序，物聯(lián)網(wǎng)架構已經(jīng)成熟 進入完整的端到端系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)中心和用例， 實際上涉及真正的消費者。由于四個 推動當前物聯(lián)網(wǎng)浪潮的技術支柱。

傳感器捕捉物理世界的方方面面

傳感技術已經(jīng)到了傳感器超小的地步， 極其節(jié)能和超級多功能，使其成為關鍵 資產(chǎn)是物聯(lián)網(wǎng)的核心。無論使用什么用例 想象一下，我們已經(jīng)達到了一種技術狀態(tài)，任何物理信號 我們的人類世界可以轉換成電信號，然后轉化為 機器可處理的數(shù)字數(shù)據(jù)。無論是被監(jiān)控的人的情緒 家庭娛樂系統(tǒng)，智能農(nóng)業(yè)中土壤氮飽和度 渦輪機在預測性維護中的應用或振動 場景，作為人類環(huán)境感知中不可或缺的一部分， 數(shù)字傳感在我們的生活和 科技。

在這里起作用的第二個驅動力是連通性。既定 經(jīng)過現(xiàn)場驗證的標準現(xiàn)在涵蓋了整個范圍 超短距離連接，如中距離（WiFi，Thread，Zigbee，V2X）的NFC，到廣域網(wǎng)和整個城市（LTE，LoRa）。對于廣域網(wǎng)來說，5G的前景迫在眉睫。 太遙遠的地平線。就在我們說話的時候，5G的首次基礎設施試驗 布局在歐洲、中國和美國推出。此外，更高級 超寬帶（UWB）等強大技術正在實施， 彌合最后的差距，實現(xiàn)全新的用例套件。

同時，成熟技術的采用率 蓄勢待發(fā)。就在一個月前，中國第100個城市推出了基于NFC的非接觸式公共交通支付，使消費者能夠安全便捷地使用移動票務。這 全方位的無線連接和快速、 易于使用的移動支付設備具有成本效益的商業(yè)化，具有 快速擴展的能力顯然是物聯(lián)網(wǎng)的另一個關鍵驅動力。

計算已轉移到邊緣，人工智能將適合所有人

第三個支柱是“邊緣”：創(chuàng)新的根本變化 正在展開，將比以往任何時候都更多的智能技術推向邊緣。這 舊模型，其中數(shù)據(jù)在邊緣生成并在數(shù)據(jù)中處理 中心，已經(jīng)到了極限。因此，計算正在轉向 快速邊緣。事實上IDC 預測在短短一年內(nèi)，已經(jīng)有43%的物聯(lián)網(wǎng)計算將 發(fā)生在邊緣。

這是有充分理由的。專用邊緣處理可減少 響應時間和網(wǎng)絡擁塞。例如，自動駕駛汽車將 關鍵是依靠實時處理在 幾分之一秒。專用處理消除了構建的需要 效率低下且響應遲鈍的集中式云數(shù)據(jù)中心處理 數(shù)據(jù)收集顯著增加。在設備上更可靠 水平，這將導致更好的用戶隱私，因為原始數(shù)據(jù)不會 上傳到云端。

邊緣處理基于可能不連續(xù)的分布式資源 連接到自動駕駛汽車等應用中的網(wǎng)絡，植入 醫(yī)療設備、高度分布式傳感器領域和各種移動設備 設備。

利用機器學習 （ML） 并實現(xiàn)人工智能 （AI）在這個充滿挑戰(zhàn)的環(huán)境中，敏捷的應用程序是必要的 可以保留學習并將其快速應用于新數(shù)據(jù)。此功能是 稱為推理：獲取較小塊的真實數(shù)據(jù) 根據(jù)程序完成的訓練進行處理。用于推理 要在邊緣環(huán)境中工作，處理架構和硬件是 需要經(jīng)過優(yōu)化并對加工有一定的要求 容量、能源效率、安全性和連接性。

滿足這些要求的高級硬件是隨時可用并有力地推動了物聯(lián)網(wǎng)的采用。排在最前面的是 以前獨家技術的民主化。機器學習，直到 最近，只有那些擁有復雜云的人才能使用 架構、高級算法和對海量真實數(shù)據(jù)集的訪問。 與一個一套新工具包，邊緣節(jié)點開發(fā)人員現(xiàn)在能夠有效地集成和運行 在資源受限的邊緣設備中進行云訓練的 ML 模型，從而實現(xiàn) 廣泛的工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)和汽車應用。去除重物 成為 ML 專家所需的投資使數(shù)以萬計的人 其產(chǎn)品需要機器學習功能的客戶。

根據(jù)思科研究，只有9%的美國受訪者對物聯(lián)網(wǎng)設備有高度的信任。 或者，換句話說，在數(shù)字時代，生活的所有祝福是什么？ 人們必須擔心冰箱會出賣自己的隱私嗎？

同一項研究表明，42%的人認為物聯(lián)網(wǎng)服務為物聯(lián)網(wǎng)服務提供了巨大的價值。 他們。雖然物聯(lián)網(wǎng)在所有行業(yè)、企業(yè)和 最終用戶都面臨著持續(xù)的隱私和安全威脅。這個悖論 強調(diào)在應用程序中建立信任對于物聯(lián)網(wǎng)至關重要 才能成功。

事實上，我們看到物聯(lián)網(wǎng)設備的漏洞正在迅速公布。 率，例如崩潰和幽靈中央處理器的漏洞羅家樂團或心血攻擊。其中許多事件突顯出我們越來越依賴 一些尚未完全安全的主要系統(tǒng)構建塊 審核。

在這些威脅的背景下，利益相關者現(xiàn)在似乎已經(jīng) 明白建立信任的共同努力至關重要。和 事實上，變化正在發(fā)生。我們第一次看到框架，例如 歐洲或加利福尼亞州的通用數(shù)據(jù)保護條例 （GDPR） 2018 年消費者隱私法案 （CCPA） 生效，定義了共同 數(shù)據(jù)安全和隱私指南。在行業(yè)方面，倡議 領先的參與者，如信托憲章，表現(xiàn)出對推進網(wǎng)絡安全和保護 數(shù)字供應鏈。

為了實現(xiàn)這一承諾并創(chuàng)建信任互聯(lián)網(wǎng)，高級提供商 在設計產(chǎn)品、系統(tǒng)和服務時考慮安全測試。 它們是可升級的，因此可以在安全漏洞后應用補丁， 這將不可避免地在某個時候發(fā)生。系統(tǒng)設計在 防止整個網(wǎng)絡因攻擊而崩潰的彈性方式。 而且，由于不同市場的安全要求差異很大，并且 應用程序，在產(chǎn)品架構中創(chuàng)建可擴展的安全性，并且 服務業(yè)。

這正是恩智浦安全連接的意義所在。在提供安全解決方案方面擁有成功的記錄 生態(tài)系統(tǒng)，如安全微控制器、NFC、支付、訪問控制和 高速網(wǎng)絡交換機，我們的工程師和企業(yè)正在發(fā)揮關鍵作用 在創(chuàng)建信任互聯(lián)網(wǎng)中的作用。這一領域的成功根深蒂固 在系統(tǒng)方法中，不僅提供安全的產(chǎn)品，而且 它還確保了安全設計和隱私設計 為客戶提供解決方案。這安全源于設計方法還包括安全制造、安全信任配置的設計 以及安全交付，從而構建物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的第四大支柱。

傳感的新世界，跨越全球的連接，從中心到中心的轉變 用于屏蔽系統(tǒng)和設備的邊緣和高級安全性是關鍵驅動因素 讓物聯(lián)網(wǎng)邁出從探索到實際實施的一步。

如果我們展望未來，我們預計 75 年將有 2025 億臺連接設備。 擁有數(shù)以萬億計的端點設備、新應用程序和業(yè)務 圍繞它們演變的模型，從中心到邊緣的轉變不亞于它們 而不是一個巨大的機會。

這不僅僅是增加價值和創(chuàng)造新的商業(yè)模式，而是 讓我們的生活更輕松、更簡單、更方便、更安全。如果技術 無助于提高人們的福祉，那么還有 技術存在的理由很少。物聯(lián)網(wǎng)擁有變革的力量 我們的生活，我們有責任兌現(xiàn)這一承諾。

審核編輯：郭婷