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5G卡位战:工信部豪言中国要成为标准主导者 | IoT科技评论周刊

本文作者:程弢 2017-01-22 15:49
导语:工信部在日前定下了一个小目标——中国要成为5G标准的主导者!

临近年关,整个科技圈经历了最忙碌的一周。而在过去7天里,物联网圈可以说是喜忧参半,有英特尔紧随亚马逊推出零售平台的好消息,也有硬盘巨头希捷“被迫”关闭苏州工厂的坏消息;除此之外,工信部还在日前定下了一个小目标——中国要成为5G标准的主导者!

这一周都发生了什么?我们一起来回顾一下吧。


希捷关闭苏州工厂,这是硬盘行业衰落的缩影

5G卡位战:工信部豪言中国要成为标准主导者 | IoT科技评论周刊

上周,全球最大的硬盘制造商希捷发布了一份名为《致苏州希捷所有员工》的公告,公告宣布正式关停苏州工厂,并且将裁员2000人。经历过一轮轮的工厂倒闭大潮后,全球最大的硬盘制造商居然也沦陷了,整个制造业顿时又陷入了一阵恐慌!

据雷锋网了解,希捷科技(苏州)有限公司(简称“希捷苏州”)成立于2003年,主要生产笔记本电脑硬盘以及台式电脑硬盘等等;而其前身则是迈拓科技(苏州)有限公司,2005年,希捷以19亿美元的价格将其收购。而在希捷苏州关闭之后,希捷在全球的硬盘组装工厂还有无锡工厂和位于泰国的工厂。

那么为何扎根中国十几年的希捷突然宣布关闭工厂了呢?对于这一问题业界也是众说纷纭。

有网友称希捷苏州关闭是因为被税务局罚款,更有甚者打开脑洞把此事和特朗普去中国化的策略牵扯在一起。虽然具体原因我们暂不得而知,但理性分析,希捷苏州的关闭其实是整个硬盘行业衰落的缩影。

据知情人士透露,早在2015年9月,希捷苏州就已开始裁员,去年12月份就已经有业内人士传出该工厂关闭的消息。不可否认,希捷苏州的关停与自身经营不利有关,但更可怕的事实是,整个硬盘行业在衰退,甚至沦为夕阳产业了。

有业内人士向雷锋网表示,“PC市场萎缩是有目共睹的,这直接导致了硬盘出货量的下滑,更可怕的是SSD还在取代传统硬盘。

根据去年年初的数据,西部数据一季度的出货硬量4970万片,比前一季度减少200万块,同比少了1130万块,幅度达到了18.5%;希捷同期的出货量4590万块,比前一季度少了120万块,同比则少了1090万块,幅度高达19.2%。

因此,希捷和西部数据有着同样的遭遇,只不过希捷所受的影响更大。雷锋网了解道,希捷的硬盘出货量已经出现了连续8个季度的下滑,面对市场低迷的表现,希捷也不得不关闭工厂来控制成本。根据第三方提供的数据,希捷中国区产能(苏州工厂和无锡工厂)总量占全球出货量的70%以上,2012年希捷中国区的无锡和苏州工厂累计硬盘出货量即已突破10亿块。

希捷苏州的关闭也意味着其机械硬盘的产能也将大幅缩减,至于他们是否有意把更多的精力放在SSD上,我们还不得而知。

当然,传统行业也不全在衰落,我们还看到了另一种画风!


对标亚马逊,英特尔投资1亿美元也要颠覆零售业?

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在本周举办的全美零售电子展上,芯片巨头英特尔发布了全新的响应零售平台(Responsive Retail Platform,以下简称RRP),包括一组通用的传感器、软件套件以及其他组件。英特尔称,RRP能够加快库存追踪,反馈用户购买习惯,并且可以提供个性化的购物体验。商店不再需要开发自己的解决方案,英特尔与其合作伙伴就能够提供他们所需要的一切。

按照英特尔官方给出的信息,RRP方案包括:

基于英特尔技术的零售传感器:英特尔响应式零售包含多个传感器的产品,能够以简单、经济的方式从无数个数据源中收集数据。该传感器包含一个集成RFID阅读器和天线,支持高密度零售环境。未来版本将在相同的设备上整合其它传感器技术,包括视频、Wi-Fi和低功耗蓝牙(BLE)都可基于英特尔凌动处理器而运行。


基于英特尔技术的网关:该网关无需第三方中间件即可发现、配置和控制以太网上的英特尔响应式零售传感器并与之互动。该网关由惠普提供,并采用了英特尔酷睿i7或英特尔至强处理器,利用有线网络、无线网络或3G/LTE蜂窝网络而通过互联网连接到云。库存位置信息可以在网关处进行处理。提高网关的处理能力允许从多个传感器的可扩展数据摄取,数据压缩和过滤,以及在边缘执行实时分析的能力。


云:RRP为云应用提供开源的分析平台即服务(PaaS)。这个基于云的水平平台拥有一个集成的堆栈,可以降低复杂性并给予企业更大的控制力。它运行在公有云基础设施(AWS*、Azure*)上,并可以被解决方案提供商扩展和自定义。

据了解,英特尔还承诺未来5年内将投入1亿美元资金,支持RRP的发展和推广。

目前还不确定英特尔的完整的解决方案会是怎样一种形式。不过,这家公司已经展示了它所设想的未来的零售店的样子。例如,Simbe Robotics推出的一款名叫Tally的机器人,可以沿着过道行走,然后通过身上配备的传感器阵列来扫描和捕捉货架上的各种数据。 而ShopperMXTM HIVE则可以让零售商通过虚拟现实技术预览商店的摆设和布局。简而言之:如果英特尔希望通过自身技术推动零售行业的革新,那么很有可能也会有类似的构想。

万物互联,连接是最核心的技术之一,而这其中5G将会在设备的连接上发挥重要作用,而为了在5G这波浪潮上抢占先机,工信部已经定下了一个小目标。


工信部豪言中国要成为5G标准的主导者

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工业和信息化部(以下简称工信部)公布了最新的《信息通信行业发展规划(2016-2020年)》,明确指出了网络覆盖、物联网设施建立以及5G商用推动的工作。

该规划指出,2020年前,将实现1000Mbps以上的网络,而农村地区则会进一步扩大网络覆盖,预计半数以上农村家庭用户带宽实现50Mbps的网络;除此之外,雷锋网了解道,物联网基础设施的建立也将是重要课题,而在这之中最重要的工程将会是NB-IoT的建设。

关于5G工信的具体商用时间虽然没有在规划中提到,但具体标准研究和技术试验的计划已经启动,从系统、芯片、终端到仪表,我们将要构建一条全产业链,因此和过去几代移动通信中被动的地位不同,这次我们将致力于成为5G标准的主导者之一。

以下是雷锋网选取的《信息通信行业发展规划(2016-2020年)》部分内容:

1.推动高速光纤宽带网络跨越发展。基本完成老旧小区光网改造,实现城镇地区光网覆盖,提供1000兆比特每秒以上接入服务能力,大中城市家庭用户带宽实现100兆比特每秒以上灵活选择。基本实现行政村光纤通达,有条件地区提供100兆比特每秒以上接入服务能力,半数以上农村家庭用户带宽实现50兆比特每秒以上灵活选择。推进超高速、大容量光传输技术应用,升级骨干传输网,提升高速传送、灵活调度和智能适配能力。

2.统筹推进云计算和大数据平台发展,支持政务、行业信息系统向云平台迁移,鼓励骨干企业开放自有云平台资源,引导平台间互联互通。充分利用现有信息通信基础设施,增强窄带物联网(NB-IoT)接入支撑能力。选取能源电力、城管交通、工业制造、现代农业等重点应用领域,在电力传输线路节点、城市多功能信息杆柱、工业车间生产线、培植加工设施等关键部位,结合通信网络设施建设,同步部署视频采集终端、RFID标签、多类条码、复合传感器节点等多种物联网感知设施。

3.开展5G标准研究,积极参与国际标准制定,成为主导者之一;支持开展5G关键技术和产品研发,构建5G试商用网络,打造系统、芯片、终端、仪表等完整产业链;组织开展5G技术研发试验,搭建开放的研发试验平台,邀请国内外企业共同参与,促进5G技术研发与产业发展。四是开展5G业务和应用试验验证,提升5G业务体验,推动5G支撑移动互联网、物联网应用融合创新发展,为5G启动商用服务奠定基础。

过去很多人认为物联网就是设备联网,但当我们看到无数用户体验极差的物联网单品后,为了联网而联网的设备远远不是我们想要的。


物联网最佳模式:和AI协同工作

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在最近于纽约进行的一次关于AI供应链的会谈里,不少业内人士都在谈机器人。

如今,AI 已经被浪漫化成一个抽象的词,描绘着一副你在休息时由机器人帮你做家事,但它到底意味着什么?且这个词到底是怎么诞生的?人工智慧的范畴包含机器学习及大数据程序,使你从历史数据及实时观测当中获得预测的价值。

为达到真正的AI,你必须训练大量的数据组(历史及实时数据),达成一定的基准,使用增量信息进行深度学习,并开始揭示预测价值。AI通常与物联网(IoT)协同工作,其包括如可穿戴设备和连接型家用配置设备。 简单地说,IoT收集信息,但AI是推动在这些信息中分析和决策的引擎。

IoT连接不同的设备,如可穿戴设备,并可扩展连接几乎无限数量的设备,连续串流数据。 AI处理数据,推断这些数据,最终实时提供建议。

例如,保险业行业。大约在2012年,我在Humana进行年长者(65岁以上)家居相关的项目中,研究如何减少跌倒的发生率及预估相关紧急服务的需求。我们必须实时执行以确保在事故发生前的即时反应、改善年长者的健康状况及节省费用。

在这个项目中,物联网设备通过使用移动传感器发挥作用。在年长者的许可后,我们在家里安装了多个移动传感器,特别是在厨房,浴室和客厅等区域。这些传感器开始在房里收集一段时间的基础生物测定数据,然后将数据实时存储在云中。 为了促进深度学习(AI的一种形式),来自先前保险索赔的历史数据与实时数据是并排分开分析的。这样可以更容易发现异常并对其采取行动、提供洞见以预测紧急状况的可能性和建议。

AI中许多的进步来自人工神经网络(或ANN)。灵感来自人类的大脑,它松散地构建生物大脑解决问题的方式、自我学习和训练自己的系统,而不是回应编程。 通过神经网络,演算法原先由人类训练。历经一段时间后,演算法开始做出自己的假设,减少对人类训练的依赖,并解决复杂的问题。

因此,物联网必须有一个附加的智能、一个能寻求解决问题的AI,而不仅仅是处理数据或提供仪表板面数据, 必须有数据和行动。

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