新兴技术将如何推动嵌入式物联网连接的未来？

组织使用这些数据来获得对流程的宝贵见解，并进行修改以实现最高效率和最大的利润。最近的技术进步使这些嵌入式物联网(IoT)设备更易于访问。许多技术，如5G、机器学习、边缘计算、更快更高效的处理器以及低功率广域网络(LPWAN)正在推动嵌入式物联网连接的未来。这些技术使这些智能设备能够广泛应用于游戏、国防、医疗保健、制造和供应链等各个行业。 QPhesmc

5G、边缘计算等新兴技术与AIoT的融合，极大的提升了智能工厂、网联汽车、机器人等领域的计算能力、智能化程度、安全性以及工作效率。未来有关于新技术的探索，也将进一步推动AIoT的发展和完善，而这需要在业界同仁的共同努力下才能实现。QPhesmc

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用于嵌入式物联网的5G

5G技术的引入彻底改变了我们获取数据、媒体和通信的方式。除了提供比其前身(4G LTE)更高的速度和更低的延迟外，5G还为固定和漫游设备提供更可靠的连接。这使其成为关键任务嵌入式物联网应用的理想解决方案。5G的下载速度比4G LTE网络快10倍，可以促进远距离连接的传感器或机器之间以最小的延迟进行近乎实时的通信。这提高了数据传输的效率，同时降低了由于传输延迟而导致错误的可能性。此外，这些更快的响应时间支持新的用例，例如自动驾驶汽车导航，这需要连接系统的快速反应，以确保道路安全。QPhesmc

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图1：5G促进从传感器到云的可靠通信QPhesmc

除了提高速度和响应能力外，5G还增强了嵌入式物联网应用的安全性，因为其复杂的网络架构可为各级数据传输提供强大的加密协议，包括设备与设备通信以及云/边缘计算部署。虽然随着用户数量的增加，公共5G网络可能会随着时间的推移变得拥堵，但5G专网是非公共的移动网络，可以使用licensed，unlicensed或shared频谱。5G专网可根据企业需求部署，确保亚毫秒级时延，99.9999%的可靠性。在边缘实时处理数据构成了工业4.0的基础，5G专网可以促进这一点。5G专网提供的更高级别的安全性还为连接的设备提供了增强的安全性，使其免受外部攻击者的攻击。5G网络带宽的增加也使同一网络上的嵌入式物联网设备数量更多，这有助于企业创建一个统一的平台，使他们能够收集所有部门的实时见解，同时管理质量控制流程——使他们能够快速识别生产线中的问题或趋势。这种类型的解决方案对于监控高度分散的环境非常有用，例如必须始终密切遵守员工不同规章制度的工厂车间。QPhesmc

嵌入式物联网的边缘计算

在一个典型的基于嵌入式物联网的设置中，传感器处于远程如农田或工厂车间等边缘。然后将这些传感器生成的数据发送到中央云端，由人工或机器学习算法对其进行处理，并从中得出见解。基于这些见解，在车间里进行流程改进。这个完整的周期占用了大量宝贵的时间，在关键任务应用的情况下可能会造成巨大的损失。这就是边缘计算发挥作用的地方。边缘设备可以被认为是具有足够存储和计算能力的智能设备，可以在毫秒内做出低延迟的决策和处理数据。QPhesmc

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图2：边缘计算架构QPhesmc

从边缘传感器收集的数据要么传输到集中的数据中心，要么传输到本地化边缘数据中心，或者在边缘传感器/执行器本身附近收集和处理。在任何一种情况下，都必须从中获取价值。这些数据被输入到算法中，以识别模式并提供对流程的见解。例如，工业界对其机器进行定期维护，以保持机器的最大正常运行时间并最大限度地减少故障。但是，这种由工业界执行的预防性维护程序不再有效，因为它无法识别与机器相关的核心问题，并且有时会因为不必要的维护程序而导致超支。边缘嵌入式物联网设备监控实时状态和处理数据，以发现任何偏离正常操作的情况。托管在边缘的ML算法可以在故障发生前预测故障，并使工程师能够进行预测性维护，以取代预防性维护。QPhesmc

边缘嵌入式物联网系统可以在各行各业中找到许多未来的应用。智能家居就是这样一种应用，可以将这些智能物联网设备部署在边缘进行实时监控和计量，以获得不同仪表的自动化和精确读数，毫不拖延地获取相应的费用清单。边缘计算还增强了医疗保健物联网应用，使最终用户能够监测和应对各种服务器生成的健康相关数据。利用云计算、雾计算和边缘计算的不同架构的引入，使从业者能够从协作计算范式中受益。边缘嵌入式传感器也被用于智能能源管理，以自动监视消耗和分配模式。这有助于高效的负载调度和对故障的动态响应。QPhesmc

结论

虽然有许多此类技术为嵌入式物联网的发展做出了贡献，但本文涉及了两项在其发展中发挥重要作用的最具影响力的技术。虽然5G网络保证了更快、更可靠、更安全的数据传输，但边缘计算使这些嵌入式物联网传感器更加强大，使它们能够自行做出关键任务决策。QPhesmc

(原文刊登于ESMC姊妹网站EEWeb，参考链接：How will Emerging Technologies Drive the Future of Connectivity for Embedded IoT?，由Ricardo Xie编译。)QPhesmc