日前，MOOR INSIGHTS & STRATEGY发布2022年物联网三大趋势见解，包括边缘智能、标准平台和Matter。这三项发展加速了物联网从定制的碎片化解决方案到建立在从云服务到边缘设备，软件开发一致性，且即插即用的平台。即插即用型设备在 2000 年代对 PC 和智能手机时代从碎片化到集中化的迅速发展起到了决定性作用，物联网平台也正在发生同样的事，但由于设备的多样性，这样的一个过程更慢且更复杂。
让我们从商业角度审视每一个趋势，看看更智能的边缘、标准设备平台和开放网络如何消除障碍，并使物联网在所有细分市场中更具吸引力。
典型的物联网设备具备了惊人的解决能力，它们需要担当在云中或本地运行的服务的“外围设备”。这些服务采集和分析传感器数据，触发适当的动作，将命令发送回云或边缘，并与其他服务交互。能够自主运行复杂应用软件的新一代智能边缘平台正在颠覆 20 多年来发展缓慢的外围模型。
自主设备分析缩短了响应时间，同时提高了异常检测、预测性维护、唤醒词识别、图像分类和手势控制等应用的可靠性和隐私性。更智能的设备还通过启用不需要专门嵌入式编程技术的主流软件开发方法来简化开发、缩短 TTM 并降低经营成本。今年，四种颠覆性技术相结合，加速了边缘智能趋势。
以下是物联网解决方案研发人员如何利用这些技术来构建越来越智能的边缘应用程序。
更大的处理器使设备上的应用程序能够在本地分析和处理传感器数据，而不是将其发送到云端做处理。更大的芯片还通过支持云原生开发和容器化软件等先进的编程方法和工具来降低设备开发成本和 TTM。随着我们摆脱低级嵌入式技术并采用现代的云原生软件工程方法，开发效率也会提高。
神经处理器和加速器 (NPU)使边缘设备能够运行大型 ML 推理应用程序。直到最近，数学密集型 AI 算法仅在大型处理器上才实用。新的 ML 加速芯片使小型物联网设备（包括电池供电的设备）能够在本地运行 ML 推理应用程序，而无需依赖云服务。
小型设备上的 ML 开发一直具有挑战性，因为主流的云原生机器学习代码、模型和工具并未针对小型平台做优化。2019 年，tinyML 基金会通过分享低功耗设备上的机器学习应用的想法和经验，开启了一种新的设备机器学习思维方式。 ML 开发人员使用熟悉的语言、工具、库和工作流程找到了针对小型（低至 100kB 及以下）、低功耗（毫瓦级）设备的方法。利用这些概念，Edge Impulse 和其他初创公司提供了基于云的开发环境和运行库，直接支持许多小型物联网平台，而无论处理器有无 NPU。云原生 ML 开发为网络边缘的低功耗、始终在线设备带来了 AI 功能。
物联网专用 SoC已经上市，它集成了构建完整物联网设备所需的许多功能块。今年，我们看到新一波高度集成的芯片具有许多物联网设备的所有功能，包括无线电子系统（Wi-Fi、802.15.4、蓝牙）、数学加速器、I/O、更多 RAM和闪存以及内置安全性。 Silicon Labs MG24 和 NXP IW612 等新型 SoC 就是很好的例子。Arm 采用更高层次的方法，通过 Arm Total Solutions for IoT、Arm System Ready 和 Corstone 等计划为其生态系统合作伙伴提供芯片设计指导。Arm 的 Project Cassini 和 Project Centauri 提供一致的系统和安全软件，进一步加速芯片及系统的开发。
当我讲述“边缘智能”的故事时，开发人员经常会询问设备成本。 “听起来不错，但我如何证明选择昂贵的器件的合理性？虽然复杂的芯片比简单的芯片看起来贵，但新应用程序功能、高效开发、内置安全性、更快的 TTM 和更长的产品寿命的好处抵消了更高的成本。强大的商业案例使边缘智能成为推动所有细分市场物联网创新的“北极星”。
在小型物联网设备上开发代码往往就像回到 1990 年代甚至 1980 年代。嵌入式设备操作系统和编程技术在为专用目的而设计的小型、高度受限的芯片上发展。因此，典型嵌入式 SoC 中的计算性能、内存、存储和系统特性是运行特定应用程序所需的最低要求。这通常不足以支持通用平台上常用的主流操作系统、软件工具和 DevOps。嵌入式软件仍然停留在定制操作系统、DIY 系统配置、瀑布式开发以及缺乏可重用软件组件的过去。因此，物联网开发人员花费太多时间在系统级代码上，而不是专注于应用程序。
DevOps、标准 Linux 发行版、云原生开发、微服务、容器和无服务器架构已经在具有强大处理器的大型边缘平台上可用，这些处理器可以运行现成的通用操作系统发行版。这些现代工具和技术显着提高了开发人员的生产力和解决方案质量，同时降低了开发成本和风险。业务收益是可以预测的，因为我们之前已经看到过类似的情况。Windows、Linux、iOS 和 Android 对 PC 和智能手机操作系统进行了碎片化梳理，创建了大规模、多供应商的软件和硬件市场。嵌入式 MPU（微处理器）已经在进行类似的碎片梳理，但 MCU（微控制器）的速度较慢。让我们首先介绍 MPU。
用于嵌入式应用的 MPU 是 PC 和智能手机处理器的缩小版本。 MPU 通常运行嵌入式 Linux 版本，但现成的发行版太大了。将 Linux 压缩到适当的大小需要为每个解决方案创建唯一的操作系统配置，其中仅包含目标平台和应用程序所需的包。操作系统构建、定制、测试、调试、更新和长期支持成本非常高，并且不会增加任何解决方案价值或产品差异化。此外，物联网设备没有 ISV 市场或应用商店，因为每个物联网解决方案都有独特的软件环境。物联网解决方案开发昂贵、缓慢且有风险，主要是因为设备软件工程师必须构建自定义操作系统并编写系统代码，而不是仅仅是关注具有差异化的应用程序。
在可预见的未来，物联网平台操作系统定制不会消失，但现在可以使用简化 Linux 定制系统。这些新工具具有如下特征： (1) 不需要深厚的 Linux 专业知识，(2) 不依赖于硬件，并且 (3) 允许在长期支持下进行持续构建。两个开源构建系统——Buildroot 和 Yocto——已经存在很多年了。 Buildroot 简单快速，而 Yocto 支持持续集成并使用层模型进行模块化定制。但是这两个构建系统都需要大量的 Linux 专业知识，学习曲线陡峭，并且不提供物联网友好的更新服务。
这种情况开辟了一些有利可图的商机。例如，Foundries.io 是一种云服务，它利用 Yocto 来简化自定义 Linux 平台的构建、测试、保护、部署和维护。没有深厚 Linux 技能的应用程序开发人员可以使用 FoundriesFactory 从标准发行版构建可维护、可更新的操作系统。这些工具独立于硬件，支持来自多家芯片公司的 Arm、x86 和 RISC-V 处理器——没有硬件锁定。而且，还有一个基于 OSTree 的版本控制系统，用于通过 OTA 云交付进行增量更新——无需在现场重新映像设备。云原生开发人员可以使用 Docker Compose 立即开始构建基于组件的应用程序——无需系统级编程。 FoundriesFactory 还集成了多个设备管理系统和云框架。这种商业模式也很有意义，它收取的固定订阅费远低于一位 Linux 专家的成本——而且没有按个数收费。自动化 Linux 构建、托管安全性、增量 OTA 更新和长期支持的结合使解决方案开发人员能够专注于增加差异化价值并避免重复构建无差别的系统编程。
针对专用低功耗应用来优化的 MCU 比 MPU 更简单，架构更多样化。 MCU 不具备运行 Linux 所需的高级功能，例如虚拟内存支持，因此不能选择使用基于 Linux 的通用操作系统。相反，有几十个具有针对特定平台和用例的引人注目的属性的专用 MCU 操作系统。
MCU 操作系统碎片化梳理已经在进行中，领先的操作系统得到了超大规模云框架和芯片ECO的支持。FreeRTOS (AWS)、Azure RTOS/ThreadX (Microsoft) 和 Zephyr（Linux Foundation、Wind River Systems、Intel、NXP、Google、Meta、Linaro、Qualcomm 等）就是例子，除此以外还有更多。由于自然选择，预计明年会出现非常明显的赢家。尽管在可预见的未来业界仍将拥有许多 RTOS，但基于云的配置工具和 MCU 更新服务可以为 MPU 提供上述效率。但是，由于硬件和操作系统的多样性，这将需要更长的时间。
Matter与Thread的发布标志着消费者物联网“连接战争”的结束。在经历了 20 年不兼容的无线电、专有协议、产品孤岛、繁琐的网关（集线器）设备、难以理解的设备启动程序以及不必要的高设备成本之后，消费电子行业正在迅速采用两种新的实用、可扩展和开放的连接标准——Matter和Thread。
Thread 是类似于 Zigbee 和 Z-Wave 的低功耗网状网络，但它使用与 Wi-Fi 和以太网兼容的互联网协议 (IP) 发送数据。 Matter 则定义了通过这一些 IP 网络传输的消息，以便任何制造商的设备都可以与任何与 Matter 兼容的ECO（例如 Alexa、Google Home 或 HomeKit）进行通信。从任何制造商处购买智能家居设备，并确信它可以与您现有的网络和所选生态系统一起工作的愿景，将很快实现。
亚马逊、苹果、谷歌和 200 多家公司都参与Matter建设，并集中发布了产品。从今年开始，消费者能买与现有家庭网络和ECO即插即用的互联产品，例如门锁、窗帘、电灯开关、恒温器和摄像头。没有供应商锁定，无需额外购买，无需配置复杂的集线器，只需点击智能手机应用程序就可以完成设置。在 CES 上，数十家公司发布了支持 Matter 和 Thread 的产品，还有数百家公司的项目正在筹备中。
尽管 Matter 和 Thread 以消费者应用为目标，但 Thread 已经在工业垂直领域得到应用，而且 Matter 正在影响其他标准组织为商业领域创建类似的基于 IP 的协议。例如，IP-BLiS 旨在使商业楼宇自动化行业联盟围绕一个通用的基于 IP 的应用框架结盟。
物联网增长如今滞后于预测，因为大多数端点设备都是受限的固定功能平台，具有定制的嵌入式软件堆栈，通过专用的、不可互操作的网络进行通信。具有 AI 功能的 SoC、融合平台和可互操作网络解决了这些增长障碍，将物联网设备从动力不足的嵌入式小生态系统转变为使用现代软件工具和 DevOps 的可扩展计算节点。物联网经济的这种根本性变化会持续数年，但我们会将 2022 年视为物联网即插即用时代的元年。
关键字：物联网引用地址：2022年物联网大趋势：边缘智能、统一开发平台和互操作性
不可否认，手机APP仍是智能家居目前最重要的控制方式，尤其在设备集成管理、家庭信息查看、远程安全看护等方面无法替代。但是，过于依赖手机APP的智能家居也不是大家想要的，毕竟每次开门、关灯等都要用手机根本不方便。正因如此，不少厂商希望进一步简化智能家居的控制方式，让用户家庭生活更简单，国内知名物联网企业物联传感就是这里面之一。 不过，与不少厂商企图完全脱离智能家居APP不同，物联传感并没有打算直接砍去手机管控，而是寻求了一个平衡点，充分的发挥APP的设备可视化管理等优势，并尽可能减少操作复杂性。这方面，物联传感的发明专利“一种基于地理位置的移动终端控制管理系统及其工作方法”可以加以说明。 从国家知识产权局官网查询可知，这项发明专利公
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恩智浦半导体(NXP Semiconductors N.V.)(纳斯达克代码：NXPI)与S&T科技集团旗下Kontron公司近日宣布开展合作，将恩智浦基于Arm®的i.MX和Layerscape处理器系列与Kontron/S&T的硬件和软件专长紧密结合，共同创建工业4.0解决方案。这一些产品将采用微软Azure IoT和时间敏感型网络(TSN)技术，以满足下一代工业物联网实施对云、边缘计算和工厂车间创新的需求。 新的工业4.0解决方案包括Kontron基于i.MX 8的SMARC 2.0和Q7计算机模组。此外，Kontron还计划推出采用Layerscape SoC(包括LS1028)的模组，以支持自己的工业4.0边缘网关及K
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物联网技术提供的远程服务为工程机械智能化破题。 2010年5月,徐州工程机械集团有限公司(下称“徐工集团”)某办事处的一台服务车在凌晨一点多被盗。徐工集团监控中心的工作人员正好在监视大屏幕上看到了这台服务车的异常移动:服务车凌晨1点启动,向西安的方向开去。随后徐工集团监控中心的工作人员马上报警,并协助当地公安人员,详细告知警方服务车是沿着哪条公路走的。很快,两个小偷刚下车就被公安人员逮了个正着。 “其实这只是物联网的一个小小的应用。”徐工集团信息化管理部副部长张启亮向《中国经济与信息化》记者介绍。这种物联网技术的运用也正被徐工客户所认可和接受。无所不到的远程服务带动着徐工的产业升级,也引领着工程
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