五大技术热点趋“融合”:测试测量难度正激增

2017-12-04 10:12:32 post by microhm

最近五到十年,技术发展突飞猛进,特别是互联网技术、云技术发展很快,这些外围技术的发展也渐渐影响到工业的发展。因此,未来五年会比以往五年发展更快,特别是在2018、2019这两年会有很多概念和原型落地,未来也会有大批的项目和企业落地。因此,美国国家仪器(NI)站在测试测量的角度发布了《2018 NI趋势展望报告》。日前,NI在“NIDays 2017全球图形化系统设计盛会(中国站)”上,也有针对性地对工业物联网(IIoT)、机器学习、摩尔定律、5G和汽车电气化这5个领域进行了全面分享。


工业物联网管理涉及3大准则

NI中国产品市场主管刘旭阳在会后媒体发布会环节对会议要点进行了解读。他指出,工业物联网应用会做生产监测,提升物料分配和生产的性能。对于核电机组、大型发电机等关键资产,我们需要配置相关监测设备来进行运营维护,保障大型设备工作稳定和可持续,减少停机时间。然而,很多运维监控设备部署到现场,管理是一大问题。未来有95%的工业企业,特别是重型装备企业、高端制造企业,会将产线或技术手段升级到工业物联网或者中国制造2025的框架体系下进行探索。


机器学习向工业物联网延伸

机器学习与工业物联网息息相关。百度、阿里、腾讯等基于大平台的机器学习,以及科大讯飞基于语音识别的机器学习,同样可以应用到整个工业领域。通过工业物联网产生数据,再以数据训练模型,这个阶段就是机器学习。比如,中车利用机器学习进行轨道交通故障预测和健康管理就是一个很好的例子。另外一个例子是航空发动机,很多单位现在已经开始用机器学习来进行相关研究,甚至是后期的保养与维护。

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打破摩尔定律

目前,CPU的频率很难再进一步提高,更多的是采用多核或者异构的方式。频率继续提升会带来很大工艺上的问题,以及处理器散热的问题。现在处理器都是采用并行任务的方式,因此其涉及的并不是速度有多快,更多的是能不能协同处理。此外,随着虚拟现实(VR)应用的普及,它对于视频和图像的处理要求格外高,这就不是传统提升处理器性能所能解决的问题。因此,业界提出了很多方法,比如3D IC,即通过芯片堆叠提高芯片密度,继而提升处理器能力。同时,智能驾驶、人脸识别等新兴技术需要采用特殊的处理器,这其中就会用到异构技术,比如将FPGA或DSP整合到一起。

NI亚太区销售和市场副总裁Chandran Nair表示,NI提供的是一个开放化或平台化的方式,帮助大家在热门领域进行最先原型化的过程。比如对于处理器异构计算革新,我们可以利用平台和最新的FPGA和CPU技术,帮助大家在一些热门领域来做研究加速以及创新。 NI的优势是能最早帮助大家利用这些技术。在原型开发上,底层开发涉及的语言难学也费时。 NI的平台可以帮助大家跳过这个环节,直接用Labview快速开发,让开发缩短时间,可以更快实现。


5G颠覆测试过程

2020年中国将率先对5G进行商业化。 5G相比4G并不只是单纯的速率提升,而是因为其速率提升、网络容量提升,很多应用将有望变成了现实。比如,我们现在的网络节点更多是智能手机,这是由于速度或者网络通信能力所限。但是未来随着5G的上线,越来越多的智能汽车将有望成为网络节点,进行数字交换,车与手机也有望实现通信。此外,5G之所以谈得多,是因为其跟4G的技术跨度比较大。 5G会用到多天线技术、大规模MIMO、毫米波技术,以及波束成形技术,这也导致我们整个测试方法和思路要改变。再具体一点来说,由于采用毫米波技术,它需要更高的带宽。这也就意味着我们对信号的带宽要求和的测试要求越来越多。另外是软件无线电技术。 5G尚未有标准化通信协议,各个国家都希望自己的协议和标准能成为未来的协议和标准。因此,各国都在争分夺秒,希望把自己的算法和原型协议最快实验出来,把速率最快提升上来。2017-12-04_100539.png


汽车电气化带来各种颠覆

汽车的电气化指的是把新能源汽车和智能汽车相结合。其将在航空领域率先实现,现在飞机上的电气化程度比汽车高得多,比如浦东的商飞,其已经完全实现了电气化的机身结构。未来的汽车也会如此。尽管新能源车现在的技术还不是那么成熟,但是在中国,北上广深都出台了相关鼓励政策,德国、欧洲也都陆续推出了相关政策,未来新能源车应该是趋势。汽车的电气化不仅要用电机、电池来驱动,而且需要采用智能传感和传导器件使其更加智能,并通过电气化的方式使其有机连接成整体。以往汽车采用方向盘控制,通过齿轮臂来改变轮胎的方向。现在则是通过电传的方式,即通过电、信号和传感器的组合来实现车辆的偏移。不仅如此,汽车某个时段集中充电还会产生用电高峰,对电网建设提出挑战,并带来电价问题。


此外,内燃机是一套纯机械方式,有变速箱和齿轮。新能源汽车可能简化为只有电池、电机、驱动器。怎么对其测试,以及与自动驾驶联合测试是个挑战。前不久奥迪发布的A8,是第一款基于L3智能驾驶级别的车辆。其意味着真正的自动驾驶汽车面世,但其测试也变得愈加困难。汽车会越来越像飞机。比如,飞机有雷达来探测前方的云和空域;现在汽车也要安装雷达,不仅是方便开车和倒车,更多是实现道路的判别和识别。



文章来源:EDN电子技术设计


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标签:   物联网 机器学 电气化