江苏龙网

  1. 首页 > 资讯 > 科技 > >

#物联网#信息化发展中的物联网系统革新( 三 )


作为风头正盛的人工智能技术 ， 深度学习（Deep Learning ， DL）受到业界的大量关注 。 DL与边缘计算的结合将为智能系统带来实用且灵活的技术手段 。 首先 ， DL植入边缘计算框架中 ， 实现网络边缘的自适应管理 。 另外 ， 云端也将大量的模型计算推至边缘 ， 实现低延迟、高可靠的智能业务 。
作为典型的AI技术之一 ， DL在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域展现出了强大的性能优势[5] ， 相应的智能服务与应用也快速的改变着人们的生活[6] 。 随着边缘算力的不断增长和计算方式的革新 ， 更加智能的算法能够从云端拓展至终端用户 ， 网络边缘将具备更加智能化的任务执行能力 ， 且能够被云端不断升级和更新 。
4 典型应用场景
上文详细分析了新型物联网系统面临的挑战和应对思路 ， 相较于传统物联网系统 ， 其性能优势明显且综合成本有所降低 ， 可广泛应用于智慧电网、智慧生态、智能制造等领域 。 图6例举了一种较为典型的新型物联网系统解决方案 。

#物联网#信息化发展中的物联网系统革新
本文插图

图6 典型的新型物联网系统解决方案
4.1 智慧电网
传统配电网络由“配电自动化主站” ， 靠近居民的“低压变压器（10kV/400V）”以及延伸到每家每户的低压馈线网络组成 ， 低压配电网络在整个国家电网中多达480万个 ， 连接着4亿多终端 ， 网络拓扑复杂 ， 对供电质量影响大 ， 当前仍处于较低的自动化和智能化水平 ， 难以快速应对分布式光伏、新能源汽车、能源流调度等需求 。
新型物联网系统所构建的“云、管、边、端”方案架构跟传统配电网结合 ， 在“云”层采用IoT核心网 ， 用微服务架构解耦业务和数据 ， 同时引入大数据和AI框架；在“管”层提供丰富的上下行通信方式 ， 支持物联网协议实现设备互联互通；在“边”层采用边缘计算方式 ， 打造通用且标准的智能配变终端硬件平台 ， 使业务APP化 ， 软件可定义；在“端”层引入物联网操作系统 ， 为末端终端植入通信与计算 ， 使物联网终端智能化 。
4.2 智慧生态
智慧生态包含水利、林业、农业、环保、自然灾害、应急管理等众多方向 ， 其信息化水平较为落后 ， 感知网络覆盖率较低 ， 系统存活率低 ， 信息孤岛问题严重 ， 数据智能分析及模型化研究滞后 ， 难以满足生态监控、治理与利用需求 。
新型物联网系统可利用其感知融合、数据融合、协议融合能力 ， 实现农、林、水、国土、应急、环保等领域感知网络的统一建设与接入 。 利用边云结合的智能运算能力 ， 将云端训练的模型推送至监测与控制现场 ， 实现农业生产精准管理、水利管控智能化、自然灾害（洪涝灾害、地质灾害、森林火险）预警预测科学化、环保监测精确化等功能 ， 大大提升智慧生态信息化系统的管理效能 。
4.3 智能制造
工业环境下的边缘计算通常以实时或者以接近实时的方式获取正确的设备数据 ， 以推动更好的决策 ， 必要时还可以进行工业过程控制 。 为了实现这一目标 ， 必须先行构建边缘设备及嵌入其中的软件、边缘服务器以及云的基础架构 ， 并连续全天候地运行 。
工业网络边缘可以扩展到工业设备、机械制造、控制器和传感器 。 当下 ， 边缘计算和分析正在快速地向靠近机械装置和数据源的地点部署 。 随着工业系统数字化转型已成定势 ， 分析、决策和控制这些以往都是集中完
成的功能 ， 正在从物理上加速向边缘设备、边缘服务器、网络、云及其联接系统分散 。 与此同时 ， 自动化资产设备正在提升其执行边缘计算的功能 。
5 总结
新世纪的第一个十年 ， 得益于更加广泛的联接 ， 我国信息化产业获得了快速的发展 ， 深刻地改变着人们的生产、生活方式 。 随着5G、边缘计算、人工智能等技术的发展 ， 物联网系统也将不断革新 ， 应用于国民经济的各个行业领域 ， 带来生产力的大幅提升 ， 最终实现感知中国、智慧中国 。


推荐阅读


上一篇：「手机大魔王」一直没有公布销量的小米10，很可能会在这一天公布

下一篇：「创投时报」荣耀30迎来劲敌，骁龙865＋44W闪充，价格还便宜300