二號站登錄網址_許小年:新基建是畫餅充饑,不要過高估計5G應用

許小年,中歐國際工商學院終身榮譽教授。

出現1929式危機的概率不大

但衰退周期一定超過2008年危機美國的公司部門確實健康程度不如2009年剛走出金融危機的時候。標普500從2009到現在,60% -66% 負債率,2倍流動率 � 1.6倍。資產負債和流動性比2009年走出金融危機要差,一旦出現大公司的倒閉,引起恐慌。現金儲備不夠,疫情持續會導致破產,銀行壞賬,影響銀行的資產負債表。現在擔心實體經濟部門能撐多久,引發金融危機。如果爆發金融危機可能性大,那麼討論1929大蕭條的發生概率。

現在市場上關於新冠病毒疫情會引起衰退已經取得共識。現在爭論的是是否會引起大蕭條。

1929年大蕭條持續十年,直到二戰軍需井噴式增長才走出蕭條。日本從89年開始a就經歷了長時間的衰退。對經濟和生活的影響可以跟1929年大蕭條類比,只不過局限在日本國內,波及範圍沒有那麼廣而已。

1929年大蕭條,國民經濟中的幾大板塊:企業部門、金融部門、家庭部門,資產負債表全部被破壞。首先發生在金融部門:1929.10.24 道指盤中下跌11%,24-29號累計跌掉25%,市場發生恐慌拋售,出現踩踏現象,股票債券都拋掉,引起流動性緊張。

流動性緊張如何傳導到整個經濟?傳導機制:拋售資產,搶現金,流動性奇缺,於是衝擊銀行,銀行放貸都是儲蓄者的錢(部分準備金制),銀行間拆解市場(用國債作抵押做隔夜拆解),由於大家都在搶現金,銀行間拆借市場迅速枯竭。

2008年美國就發生了同樣的情況,雷曼兄弟破產之後,所有銀行都捂緊錢袋子不往池子里蓄水。於是商業銀行無法滿足提款這需求發生擠兌。

1929年11月、12月兩個月美國由於流動性危機引起銀行資產負債表被破壞,倒閉銀行650家,1930年1300家銀行破產,包括當時第四大銀行Bank of United States. 到1934年,24000家銀行里倒閉了9000家,1400億美元(1930年美國GDP1000億)的存款消失。

於是1929年股市震蕩,金融機構資產負債表被破壞,銀行破產,引起家庭部門資產負債表被破壞;銀行體系停頓、消費消失、引起一連串企業破產。

2008年的金融風暴的演化過程跟1929年大蕭條很像,但由於美聯儲採取了积極救助措施,沒有演化為大蕭條。伯南克開閘大放水,避免了金融機構的倒閉。花旗銀行跌到市凈率小於0.2,美國政府成為花旗和美洲銀行的股東,穩定了市場信心。

伯南克昨天的講話:2008年美國金融體系裡到處都是有毒資產:

1、價值高估的資產(股票、債券,股票中很多次級按揭為主的金融衍生品);

2、美聯儲加息太快,導致家庭資產負債表被破壞,抵押房產被拍賣,房價崩了,金融衍生品價格下跌。幸運的是企業的資產負債表健康。政府債務不多。

多米諾現象關鍵環節是銀行體系的崩潰。如今幾次資本市場的熔斷之後,標普跌了30-40%,市場上的恐慌情緒是否會發展到衝擊商業銀行體系?

新冠疫情下,實體經濟企業破產不可避免、家庭消費下降不可避免,是否會引起銀行體系垮掉?

弗里德曼的結論:當股市崩盤、市場流動性緊缺時,中央銀行應該注入流動性。大家知道了如何避免流動性危機演變為金融危機。

美聯儲和歐洲金融體系特別是商業銀行能不能守住?

金本位制下央行無法任意發行貨幣,1929年沒有貨幣政策工具:公開市場操作、準備金率、貼現率。1934年,羅斯福政府放棄了金本位制。認知障礙和缺乏貨幣政策工具導致了大蕭條。美國銀行體系,180萬億美元總資產,其中利率敏感48萬億,這部分資產主要是債券,會有相當損失。

其他不敏感資產,但是對於實體經濟敏感,也就是有破產就壞賬。現在美國金融體系比2008年健康很多,表現在資本充足率11%(2008 8%),抗風險能力顯著提高了。任何壞賬需要資本核銷。還有1.3萬億超額儲備,是美聯儲發的。美聯儲QE造成貨幣多餘,就變成了儲備。一度達到3萬億,但美聯儲縮表后降到了1.3萬億,可以抵擋衝擊。美聯儲印鈔機在,不可能發生擠兌,這和1929完全不同。即使利率到0, 用QE來收購有價證券。QE理論上無限量,長期不是好事,但是當前有利。

個人認為目前和2008年比,銀行體系健康,家庭資產負債表完好無損(對比2008就是家庭資產負債表失衡),金融體系流動性不缺。唯一不好是企業部門負債和政府負債高。美國國債已達GDP100%, 當然比日本的300%還是低。中國政府負債率不算太高,加上國有部門(各種平台)加上去應該不低,我手上沒有数字,黑箱一般。短期來看,流動性風險緩解,1929式的危機概率不大。風險在於疫情反覆長期衝擊,影響實體。只要美國金融不出事情,就不會有大的影響。

手裡捏着美元還是核心,其他貨幣的用途都不行,包括英鎊。所以美國銀行體系不崩,就問題不大。但是,衰退是不可避免的,而且衰退時間會比較長。

中國防疫取得偉大成功,復工率其實沒啥意思,訂單在哪裡呢。產能開動了沒有訂單是沒有用的。全球大家一起跟着走,防疫不那麼緊張,經濟形式還是一樣嚴峻的。現在的活是春節前的訂單,四月份訂單會馬上銳減,經濟活動進入半停滯,那作為第一大製造國,國內市場無法消化。

網上議論國際的很多說法是愚昧,他們的疫情一天不結束,我們就沒訂單,工人沒有工資就沒有消費。後半段我們跑不了,要陪着全球走完防疫的全程。世界經濟恢復正常,中國才能正常。新冠疫情說明全球化一定要繼續進行下去。再次證明全球化要繼續推進,否則全球防不住疫情。我們服務業遭受重挫,前兩個月工業產出下13.5%,消費品下降25%,服務業重災區。一季度負增長是定局。我認為小於零,估計2季度也是負增長。衰退周期一定超過2008年危機。

經濟好轉要看年底了

企業唯一要做的就是要收縮下面講如何應對,其實我也沒啥好辦法。經濟好轉要看年底了。

本來隨着復工經濟恢復正常,但是幾十年的全球化中國經濟已經離不開世界,世界經濟也離不開中國,我們已經綁在一起。我們要跟全世界一起經歷下半場。

我們無法關起門來自己玩。我們不僅缺糧食缺石油,我們缺市場,我們缺訂單。我們的人均GDP是美國的1/5,歐洲的1/4,國內的購買力支撐不了我們如此龐大的製造能力。

我們還缺原材料,特別是技術含量高的基礎原材料,必須從韓國從日本、德國進口。我們缺技術,關起門來技術無法快速發展。人均收入1萬美元,勞動力成本已經不是40年前,必須有高技術含量的產品來支撐。

我們過去開放政策中迅速縮小技術差距,第一大功臣是開放政策。如果自己關門搞,沒有希望。人均收入10000美元了,勞動力成本高了,需要高技術含量產品才能用得起。不是用农民工的概念了,要用工程師。初級加工產品不能往下發展了。

我們和發達國家的技術差距是關起門來搞不出來。包括互聯網有今天的成就,是靠開放。在全球抗疫過程中,企業唯一要做的就是要收縮,救企業。企業還在就有希望。一旦倒閉了就會很困難,企業沒有十幾年功夫是站不住的。財政政策在這點上要學習別人救中小企業。中小企業占城鎮就業80%,保住他們就是保住社會穩定。

新基建是畫餅充饑

最後講下新基建。

畫餅充饑。要腳踏實地一點,不要談不着邊的事情。30萬億50萬億的錢從何而來啊?目前財政要減稅的,財政已經很緊張。銀行貸款有債務風險。宏觀經濟總體負債率260%,2015年去槓桿虎頭蛇尾。要堅定不移去槓桿,問題都在濫發貨幣,鴉片止疼,但上癮就依賴。

有錢為什麼不直接給企業和老百姓,而去搞短期不見效益的項目,邏輯有問題。所謂新基建,不着邊的事情,八仙過海,前四仙,人工智能、雲計算、工業互聯網、北斗導航。這需要多少投資?廠房?設備?全投資在智力上的,拉動不了需求和就業。幾百萬大學畢業生有幾個能幹這些活的?這些創造不了就業。除了北斗導航,其他不是政府幹的事情。后四個,5G,特高壓,充電樁,高鐵都是老基建了。

不要過高估計5G應用,還有很長的路要走,生活端5G還用不到。自動駕駛和工業互聯網是關鍵應用,自動駕駛遙遙無期,工業互聯網不是投資能夠砸出來的-和消費互聯網完全不同。充電樁就是個加油站的概念,特高壓高鐵都是四萬億的活,老基建。說到底,怎麼辦。企業謹慎經營,國家層面來說,過去的方針政策是對的,改革要需求,改革要效率,從改革要GDP。去槓桿可以放下,供給側改革要繼續推進。企業發展是關鍵,就業,需求的關鍵。

再說一遍:“保護私有產權,國退民進,放鬆管制,全面減稅”,反正我就這麼幾句。

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二號站下載_AI “新基建”聚焦算力提升 滿足應用泛化需求

3月4日,中共中央政治局常務委員會召開會議,提出要發力於科技端的基礎設施建設,“新基建”不同於“鐵公基”傳統思路,其本質是信息数字化的基礎設施建設,用於支撐傳統產業向網絡化、数字化、智能化方向發展。人工智能作為“新基建”七大版塊中的重要一項,人工智能基礎設施應該建什麼、怎樣建?作為人工智能先落地的安防行業又將從人工智能新基建中得到哪些發展機遇?

目前新基建的角度看人工智能主要包含了硬件、AI能力多個層面的支持。其中在硬件層面,AI芯片不僅涉及到邊緣加速、雲端推理、邊緣計算、端側加速等,還包括相關的傳感器,激光雷達、毫米波雷達、監控a攝像機和紅外芯片等;在通用AI能力中,計算機的視覺能力較為常見,如人臉人形識別檢測、檢測車牌,在此基礎上,還包含軟硬件平台的服務,包括物聯網雲平台、雲端數據標註和雲端訓練平台、邊雲協同平台等。

聚焦算力提升

從中國信息通信研究院王蘊韜在通信世界網發表的文章了解,人工智能基礎設施建設一方面是繼續夯實通用算力基礎。當前算力供給已經無法滿足智能化社會構建,根據OpenAI統計,從2012年至2019年,隨着深度學習“大深多”模型的演進,模型計算所需計算量已經增長30萬倍,無論是計算機視覺還是自然語言處理,由於預訓練模型的廣泛使用,模型所需算力直接呈現階躍式發展。據斯坦福《AIINDEX2019》報告,2012年之前,人工智能的計算速度緊追摩爾定律,算力需求每兩年翻一番,2012年以後,算力需求的翻番時長則直接縮短為3、4個月、。面對已經每過20年才能翻一番的通用計算供給能力,算力捉襟見肘已經不言而喻。

另一方面則是全面提升專屬計算能力。經過近兩年的研究及應用實踐沉澱,產業界逐漸發現以機器學習為代表的人工智能計算具有獨特性,一是機器學習計算大部分場景僅需要低精度計算即可,經過推測,一般應用場景下8比特即可滿足95%以上需求,無需FP32、FP16等高精度計算;二是機器學習只需要高性能運行矩陣乘法、向量計算、卷積核等線性代數計算即可;三是分佈式特性,隨着模型不斷增大,深度學習“大深多”模型已經無法在單片芯片完成計算,多芯片多場景的異構計算需求使得機器學習計算須考慮分佈式的計算通信以及計算任務的協同調度,實現密集且高效的數據傳輸交互。

滿足應用泛化需求

為了更好滿足應用泛化的需求,未來人工智能應用及產業發展將呈現多平台多系統協同態勢,以實現更為廣泛的賦能。可以看到,當前階段,人工智能的主要賦能方式還是通過通用平台,以聚合提供人工智能基礎技術能力的方式進行賦能,面向端側的一些成熟應用場景也出現了軟硬一體的端側應用系統,如自動駕駛平台、智慧安防攝像頭、基於智能語音語義的智能音箱、終端翻譯機等。但是通用平台無法實現廣泛賦能,目前市面上的端側應用也是功能單一且能力固化。

在通用領域,通用平台將進一步分化為提供人工智能基礎能力的基礎平台和融合行業基礎應用的行業平台兩個方向。實際上,現在阿里的城市大腦、騰訊的醫療優圖等平台,就已經開始呈現出從基礎通用功能平台向行業應用能力平台演進的態勢。

在專用領域,現有的端側應用無論是功能還是可擴展性上都遠遠達不到實際的泛化應用需求,因此未來面向泛化應用將呈現專用系統這個形態,專用系統特點是它不僅僅是端側應用的軟硬件固化,而是通用平台、行業平台和端側應用的協同組合,以軟硬一體的方式實現具體應用的功能定製和擴展。

安防應用模範體現優勢

一直以來,人工智能芯片和框架都屬於通用平台和端側應用範疇,其生態主體是提供人工智能技術的科技企業,而提到專用系統,系統協同將成為主流,融合通用能力、行業能力、業務邏輯的專用系統將由垂直行業來牽頭打造,人工智能的生態主體也將逐漸變成人工智能技術的使用者,即各個垂直行業的傳統企業。

在人工智能領域,真正在商業中應用落地的技術主要是深度學習在圖像及語音方面的識別分析。由於藉助機器視覺及深度學習能夠迅速對視頻進行結構化處理、對人、車、物進行快速識別比對,這也與安防對智能化的需求不謀而合。

目前,安防已經進入了AI時代,不但激發潛在的安全需求,促進安防新技術、新產品的開發,實現新的應用模式和市場。同時帶來更多企業參与。眾多傳統安防製造企業,通過藉助AI賦能,實現傳統安防產業智能化升級外;以擁有優異算法的AI創業企業,持續湧入安防領域,實現安防應用場景的不斷落地。並且可以發現人工智能在安防行業已不僅僅存在於計算機視覺領域,ISP、傳輸、存儲、運維等單個環節,越來越多的企業推出集成AI技術的系列化、平台類產品。

因此在新基建的背景下,人工智能將通過基礎設施的完善,持續撬動整個安防行業,繼續推進安防為生活、企業生產和社會協作方式帶來巨大的變化。

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二號站平台註冊登錄_中國5G產業布局現狀如何?

日前,廣東省工業和信息化廳、廣東省通信管理局、廣東省發展和改革委員會等多部委聯合印發《關於應對疫情影響進一步促進信息服務和消費的若干政策措施》。其中提到,提速5G網絡建設。全面提速5G網絡建設,確保2020年三季度末提前完成4.8萬座5G基站建設計劃,力爭2020年全省建設6萬座5G基站。5G用戶數達到2000萬,實現珠三角9市鄉鎮、粵東粵西粵北地區縣城5G網絡覆蓋,覆蓋全省90%以上人口。
 
  目前,5G建設正在如火如荼的進行中。2019年是中國5G商用元年。全國各省將5G列為2019年重點發展任務,並相繼出台5G發展規劃。自2019年6月6日工業和信息化部正式頒發5G商用牌照以來,各大運營商正緊鑼密鼓的布局5G,隨後陸續推出5G手機套餐,開始正式商用。5G技術將融合雲計算、大數據、人工智能、物聯網等新一代信息技術,實現萬物互聯並全面賦能数字經濟發展。
 
  中商產業研究院整理了2019-2020年全國各省市5G產業發展政策如下:

  資料來源:中商產業研究院整理
 
  產業地產方面,5G園區成為新焦點。作為5G產業發展的重要載體,5G產業園建設成為時下各省爭相發展5G的重要舉措。截至目前,全國已有多個5G產業園相繼宣布成立,相信更多5G園區正在納入各地5G建設規劃中。在5G產業園裡面,聚集國內專業的人力、智力、財力,最大效率的調動國內外可利用的資源,是我國獨立自主突破5G技術,推動5G落地實踐不可缺少的助力。據中商產業研究院統計,目前全國各地約有近30個5G產業園。主要分佈在沿海地區及珠三角地區。
 

資料來源:中商產業研究院整理

 
  根據中國信通院預測,到2025年,5G網絡建設投資累計將達到1.2萬億元。同時,“5G+工業互聯網”將推動工業企業開展內部網絡化、信息化改造,預計僅網絡化改造在未來5年的投資規模就有望達到5000億元。另外,5G網絡的建設還將帶動產業鏈上下游以及各行業應用投資,預計到2025年將累計帶動超過3.5萬億元投資。
 
  近年來,5G市場加快布局,商業規模不斷擴大。根據相關預測,2030年5G間接拉動的GDP將達到3.6萬億元。按照產業間的關聯關係測算,2020年,5G間接拉動GDP增長將超過4190億元;2025年,間接拉動的GDP將達到2.1萬億元;2030年,5G間接拉動的GDP將增長到3.6萬億元。十年間,5G間接拉動GDP的年均複合增長率將達到24%。到2020年,中國或成為全球最大5G市場。
  5G直接和間接經濟增加值貢獻(萬億元)

  數據來源:中國信通院、中商產業研究院整理

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二號站網址_疫情催生健康消費新需求,AI黑科技或成防疫新思路

 

目前,國內新型冠狀病毒疫情逐漸好轉,但全球範圍內的疫情攻堅戰仍在繼續,嚴防境外輸入病例也成為當下疫情防控的重點。

面對這場全球性的災難,塗鴉智能作為一個技術驅動的全球化AIoT平台,我們時刻在思考,如何通過平台積累的技術和工具,幫助合作夥伴打開全球市場,用一種在線的平台化方式,將疫情的影響降到最a低。

為此,我們打造了多品類的智能防疫解決方案,用AI黑科技助力健康防疫,幫助合作夥伴抓住疫情催生的健康消費新需求。

廚房健康:高溫消毒,解放雙手

受疫情影響,消費者對於健康家電的需求集中爆發。京東家電的數據显示,空氣凈化器、消毒櫃和清潔機等健康類家電迎來爆髮式增長,銷量同比增長超 3 倍。

尤其是餐具,作為日常飲食的器具,是病菌傳播的重要途徑。因此,做好餐具消毒工作,切斷病毒傳播途徑,對於疫情防控至關重要。但日常用水和洗滌劑清洗餐具,並不能完全消滅殘留病菌。從目前來看,消毒櫃仍是日常消滅餐具病毒、細菌的利器。

塗鴉智能提供的消毒櫃智能化方案,能幫助傳統消毒櫃升級為智能消毒櫃,可支持遠程控制,任意選擇多種工作模式並查看當前工作狀態、消毒櫃門狀態等,還可通過手機App查看工作倒a計時並接收消息提醒。

在家電智能化升級的行業趨勢中,智能消毒櫃應用前景廣闊。除普通家庭外,智能消毒櫃適用於大型餐館、高端幼兒教育機構等場景,具有廣闊的市場空間。

睡眠健康:AI黑科技,呵護睡眠

今年3月21日,世界睡眠日期間,中國睡眠研究會提出了今年的中國主題:“良好睡眠,健康中國”。只有睡得好,抗“疫”力才能更好。

但是很多人依然受失眠困擾。數據显示,從2013年到2018年,中國人均睡眠時長已從 8.8 小時降到 6.5 小時,中國超 3 億人有睡眠障礙,全球a第一。

有痛點就有需求。去年618期間,天a貓進口助眠類商品成交同比增長530%;雙11期間,蘇寧平台助眠類產品銷量同比增長789.5%。數據显示,2017年我國改善睡眠的產業規模大約2797億元,預計2020年,中國睡眠經濟有4000億的市場規模。

塗鴉智能同樣針對睡眠健康問題,通過AI黑科技,幫助傳統睡眠產品,升級為智能睡眠產品,提升用戶體驗,搶佔睡眠經濟新機遇。

比如日常睡覺用到的枕頭,藉助塗鴉智能IoT開發平台實現智能化后,變身“智能枕頭”,能自動記錄睡眠狀態下人體生理參數,還可通過手機 App 快速查詢每天睡眠數據,了解睡眠趨勢,針對性改善睡眠質量。憑藉其無需穿戴即可進行睡眠數據監測等特點,適用於所有希望改善睡眠質量的人,可廣泛應用於家庭、酒店等場景。

再比如像智能床,集按摩、溫度調節等功能於一體,可自由調節頭部、腿部床體位置,同時支持 App 自定義工作模式和工作時間,並提供夜燈起夜時自動點亮,耗電量等數據監測功能,促進舒適健康睡眠。智能床適用於對睡眠質量有較高需求的群體。同時,因智能床支持各部分位置調節,在老人健康、病人高端看護領域也有很大應用前景。

門廳健康:出入除菌,防疫從家門口開始

出門上班、買菜購物、坐車,我們均無法知曉誰是病毒攜帶者,尤其是無癥狀感染者也會傳播病毒,這給疫情防控帶來很大壓力。

雖然新型冠狀病毒目前主要通過近距離呼吸道飛沫傳播或者接觸傳播,但仍有人擔心攜帶病毒的飛沫降到地面之後,被無意中踩中,鞋底沾染病毒就可能被帶回家造成污染。

為了防患於未然,無死角滅毒滅菌,智能鞋櫃就派上了用場。外出回家,換下鞋子,放進智能鞋櫃,密閉空間即可無死角殺菌。除殺菌功能,智能鞋櫃還支持遠程控制、除臭、烘乾、自定義循環工作時間和程序,第二天出門,就能穿上一雙潔凈乾爽的鞋子。

如果你嫌智能鞋櫃體積大、價格貴,智能鞋櫃滅菌器同樣能滿足滅毒滅菌需求。智能鞋櫃滅菌器,外形小巧,是低成本鞋櫃滅菌的理想方案,可應用於所有傳統鞋櫃,通過紫外線自動消毒,滅菌率高達99.9%。

塗鴉智能推出的智能化方案,能幫助傳統鞋櫃和滅菌器快速實現智能化,用戶通過手機App即可遠程控制設備,進行模式切換,查看工作進度和清理時間等。

居家健康:日常宅家,築造理想安心生活

目前疫情防控被認為最a有效的措施,即控制傳染源,切斷傳播途徑。我國通過延長春節假期,居家隔離等措施,很快遏制住病毒傳播。全球很多國家也都在效仿中國的疫情防控舉措,開啟“全民宅家”模式。那日常宅家,如何做好健康防護呢?

首先,宅在家裡,生活垃圾還需處理。但很多小區垃圾桶,需要居民手動打開蓋子,無法阻斷病毒接觸傳播的可能。這就需要零觸碰式智能垃圾桶,你無需動手開合垃圾桶蓋,靠近即可感應自動打開桶蓋,密封袋封口,阻斷病毒接觸傳播。塗鴉智能推出的垃圾桶智能化方案,讓垃圾桶秒變智能,成為回收垃圾的“自動小能手”,還具備垃圾容量提醒,垃圾袋余量提醒等功能。

新型冠狀病毒除通過飛沫傳播或接觸傳播外,糞口傳播也被專家證實,馬桶則成為不少人擔心的傳染源,因此具備除菌滅毒功能的智能馬桶,受到市場熱捧。塗鴉智能提供的馬桶智能化方案,可以讓傳統馬桶升級為智能馬桶,支持設定多種清洗模式,高溫烘乾,有效滅菌,打造舒適衛生環境,阻隔糞口傳播途徑。此外,智能馬桶還包含自動開關、入座監測、自動翻蓋翻圈等功能,支持多種工作模式和沖水檔位選擇,可使用遙控器或手機App進行遠程控制。

根據中國家用電器協會數據,2015年中國智能馬桶市場規模破百億,預計2020年中國智能馬桶市場規模將達804億元。目前,國內智能馬桶普及率較低,2017年上海的智能馬桶普及率為8-10%, 北京為5-6%, 其他較發達城市如廣州、 天津、 杭州、 深圳、 青島等, 普及率也僅有3-5%。這與日本90%的智能馬桶普及率,韓國50%以上的智能馬桶普及率仍有較大差距。未來三年內,智能馬桶仍將快速普及,除傳統家庭外,醫療、老年保健等機構對智能馬桶均有很大需求。

賦能廠商打造健康防疫智能產品

這次疫情讓很多企業認識到,在線化生存能力已經成為企業的核心競爭力之一。但對於很多傳統製造企業來說,其核心能力在於硬件產品的研發生產上,對於軟件研發,以及在線化能力,存在很大短板。

塗鴉智能作為AIoT行業領a導者,我們致力於打造一個在線化、自動化和全球化的IoT開發平台,幫助傳統製造企業補足短板,打通從產品開發到生產銷售的全流程。

比如在疫情刺激下,消費者對於健康防疫類的智能產品,產生大量需求,但傳統廠商並不具備產品智能化的能力。廠商該如何抓住這次消費新需求呢?您只需登陸塗鴉智能IoT開發平台(iot.tuya.com),即可零開發、低成本快速實現產品智能化,輕鬆完成產品功能點、App界面和雲端拓展功能點的配置,讓產品“秒變智能”。

同時,塗鴉智能IoT開發平台還沉澱了海量的成熟量產方案池(solution.tuya.com),不論是否具備硬件智能化經驗,皆可基於塗鴉IoT開發平台實現全流程的在線化管控,打造透明、可控的硬件智能化工作平台及後端運營工作台。

此外,塗鴉智能還打造了塗鴉小站,廠商可一鍵免費開店,智能產品直達塗鴉智能Expo平台,對接全球買家。

塗鴉智能已經幫助傳統廠商實現從產品智能化到銷售的全流程在線化閉環,藉助塗鴉智能IoT開發平台和塗鴉小站,廠商即可搶佔疫情刺激下的全球消費新需求,打造健康防疫智能產品,並暢賣到全球各地。

如果您想了解更多塗鴉智能打造的多品類智能防疫解決方案,可點擊“閱讀原文”查看詳細信息呦!活動期間還有模組樣品免a費領取,填寫表單即可獲贈。

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二號站掛機軟件_LoRa訪談錄:這本“中國LoRa產業市場調研報告2020版”記錄了LoRa的所有秘密

在過去這幾年的發展中,LoRa在國內的發展雖然經歷了一些坎坷,但是總體上的發展趨勢是越來越好,相關產品與應用也越來越豐富。在未來,LoRa的市場認知度也將變得越來越高,發展更上一層樓。

雖說,LoRa技術在中國也有五六年的發展歷史,但是放眼整個物聯網市場,並未有相關的機構對LoRa這個產業進行全方位的梳理。因此為了方便更多人對LoRa產業有全面而清晰的了解,我們對 20多家的國內LoRa一線代表企業進行了深度的調研,完成了這份中國LoRa市場產業調研報告,報告對國內LoRa產業進行了全面的梳理,展示了一個清晰的LoRa產業鏈、應用及市場等情況。本報告包含了非常可貴的行業一手信息,如市場運營數據、行業壁壘、未來預測、成功案例的分享等。

最後,因各方面原因的限制,我們無法與產業鏈中所有的企業一次進行深度的交流,在獲取市場信息與行業觀點方面難免存在不充分的地方。因此,若您對報告的內容有疑問或者願意將更多的觀點與我們進行分享、探討的話歡迎與我們聯繫!

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二號站總代平台_自動化與智能化 將是無人機電力巡檢未來發展重要方向

隨着電力系統規模的發展,對電力線路的安全運行和供電可靠性的要求越來越高。為了保障電力系統的正常運轉,電力巡檢已經成為電力從業人員重要的日常工作之一。按照常規傳統的人工巡檢方式,運維人員都需要按照規劃的巡視路線圖按照順序完成各項設備的巡視工作,此項工作耗費大量的人力與時間。

隨着無人機和AI的發展不斷成熟以及在不同行業的應用落地,基於無人機的新型電力巡檢作業模式正在電力行業逐漸興起,依靠無人機高空飛行、遠距離、快速作業的能力,電力從業者可以大大提高巡檢效率。

無人機的應用給電力巡檢帶來了很大的便利,但並不是單純的配備一台無人機,巡檢工作就可以順利展開。無人機電力巡檢發展到現在,目前仍然處於“人巡為主,機巡為輔”的階段。隨着電力運維要求的逐步提高,簡化巡檢過程、提高巡檢效率成為無人機在巡檢領域發展的重要課題,自動化智能化無疑將是無人機發展的重要方向。

巡檢流程自動化

以往的戶外電力巡檢,在惡劣的環境中,電力巡檢人員需要翻山越嶺,人力佔用量非常大,且整體效率不高。無人機的出現,能極大地解決這個問題。現階段的自動巡檢,主要採用航線飛行模式,輔助以過程閉環,保證巡檢精度。

數據處理自動化

無人機電力巡檢圖像AI處理系統的工作流程通常包括三部分,即無人機自主飛行實現前端精細化圖像採集、數據回傳、後台數據處理。而如何保證無人機圖像採集數據的有效性和後台數據處理的效率則是衡量無人機電力巡檢系統性能的重要指標。

日常巡視過程中,重點是要能迅速發現線路、桿塔等設備的細節問題,但現場作業時,常常發生外力對無人機巡檢精度產生消極影響的情況,這些外力包括:大風、強光、信號干擾。因此,在巡檢過程中引入圖像識別技術,無人機能夠準確識別拍攝器件,並自動修正拍攝角度,調整相機參數,從而提升系統精確度。

信息反饋自動化

巡檢作業流程中的重要一環,是如何有效管理現場採集的所有數據,並將數據提煉成有效的信息。

我們知道,數據不等同於信息,數據可能是海量或者大尺寸的,但信息一定是凝練、可概括的。在當前的技術條件下,大尺寸的數據樣本通過無線鏈路實時傳輸,尚不成熟。因此針對飛行任務、數據積累、資源管理、集成融合等方面組建一套無人機綜合數據管理平台,是能有效保證輸配電線路及其設備安全的一項基礎工作。

通過飛行任務管理,解決信息流末端到前端的貫通,通過數據積累功能,把飛行日誌數據存儲於平台,一邊進行統計分析,一邊查詢跟蹤等;通過資源管理,實現飛機與組織架構、人員之間的對應關係,對不同角色權限清楚劃分;通過集成融合,使用無人機作業,並與現有信息系統結合,將系統數據上傳到上一級平台,發揮網絡協同效應。

結語:無人機自動航線飛行,節省了大量的人力。通過搭載高性能計算平台,藉助圖片識別技術,可以有效提高現場作業時發現問題的效率,實時處理。而建設管理平台,則全面地提升了無人機電力運維的自動化水平。未來,無人機電力巡檢自動化、智能化水平也將穩步提升。

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二號站登錄網址_中移雄研諮詢洞察:5G端到端網絡切片技術應用研究報告

在全球經濟進入数字化轉型的關鍵時期,5G網絡作為数字化社會的關鍵基礎設施,將不再局限於傳統通信網絡的業務領域,滿足各行各業数字化轉型的需求是5G網絡即將承擔的新使命。垂直行業客戶加速向数字化、智能化轉型,而轉型的基石是数字化網絡鏈接,行業客戶的生產園區及業務場景對無線網絡覆蓋質量、時延要求、上行容量、數據保密性、設備移動性、網絡控制權的要求均高於公共大網,並且傳統電信的商業模式無法滿足行業用戶的需求,因此特定場景需要定製化、綜合型、靈活便捷的無線專用網絡,而網絡切片作為5G關鍵技術之一,是實現行業專網的基礎技術。

網絡切片

3GPP與5G-ACIA定義的5G垂直行業專用網絡包含四個主要場景,用於指導組織機構如何申請並部署自己的5G專用網絡,也包括獨立部署專用網絡和非獨立部署專用網絡。獨立部署專用網絡指獨立部署一套物理專用網絡;根據與公網復用資源和互動程度進行劃分,非獨立部署包含共享RAN、共享RAN與控制面、完全公網部署(網絡切片)三個場景,其中網絡切片又分為Group A/B/C三個選項。

Group A:完全不共享。每個切片完全獨立,分別擁有各自完整的控制面與用戶面功能實體。

Group B:控制面功能部分共享。部分控制面功能(如移動性管理、鑒權功能)在切片間共享,其餘的控制面功能(如會話管理)與用戶面功能則是各切片專用的。此架構支持用戶在同一時間接入控制面功能部分共享的多個網絡切片。此架構的切片隔離性  ,但用戶在同一時間只能接入一個網絡切片。

Group C:控制面功能完全共享。各切片的控制面功能完全共享,只有用戶面功能是各切片專用。此架構的隔離性  ,只在用戶面實現了隔離,此架構也支持用戶在同一時間接入控制面功能完全共享的多個網絡切片。

非獨立部署專用網絡主要關注場景三端到端網絡切片實現與應用,強調在公用網絡基礎上,在滿足用戶業務特性需求的前提下(如信息保密等級等),為用戶制定一張從接入到傳輸到核心端到端專屬的邏輯專用網絡。

網絡切片的發展歷程

從2015年開始,3GPP啟動了5G相關的標準研究和制定工作,並計劃在R14-R16這三個大版本中完成相關標準的制定。網絡切片作為5G的重要技術,3GPP  在R14階段由SA1的TR 22.864報告中提出了網絡切片的需求,隨後SA2在TR 23.799中對網絡切片方案進行了初步研究,在R15階段SA2正式把切片的相關概念、方案寫入了TS 23.501中。SA5對於切片管理進行了研究並進行了網管設備的標準化,SA3則負責研究切片的安全方面的問題。3GPP在TR28.801定義了通信服務管理功能(CSMF,Communication Service Management Function)、網絡切片管理功能(NSMF,Network Slice Management Function)、網絡子切片管理功能(NSSMF,Network Slice Subnet Management Function),三者協同完成網絡切片端到端設計和實例化部署。此外RAN接入網對網絡切片技術也進行了研究和探討,並最終在RAN側支持網絡切片功能,實現端到端的切片。R17可能會繼續深入研究RAN切片升級規範等內容,同時更新現有協議並涵蓋更多的新技術。受疫情影響,3GPP近日宣布將下兩批5G相關技術協議的發布推遲3個月,根據新時間表,第三階段的R16規範將於6月完成,隨後R17的預定日期將推遲到2021年12月。

除了3GPP,目前ITU、MGMN、ETSI等主要標準組織都先後開展了網絡切片的標準化研究,但目前這些組織對於切片的研究主要還是停留在架構、需求等較高的層次,關於切片的實現等較具體的內容目前主要還是由3GPP負責制定。

端到端網絡切片

1、端到端網絡切片的概念

5G網絡切片是針對業務差異化、多租戶需求提供的一類解決方案技術的統稱,旨在通過功能、性能、隔離和運維等多方面的靈活設計,使得運營商能夠基於垂直行業的需求創建定製化的專用網絡。3GPP TS38.300標準中定義,網絡切片是一個允許根據每個客戶要求進行差異化處理的概念。通過切片,移動網絡運營商(MNO)可以將客戶視為屬於不同的租戶類型,每個租戶都有不同的服務要求,這些要求根據服務級別協議(SLA,Service level Agreement)和訂閱來決定每個租戶有資格使用的切片類型。

從本質上講,5G網絡切片是將5G物理網絡劃分為多個虛擬網絡稱之為網絡切片,每個切片都擁有自己獨立的網絡資源和管控能力,根據不同的服務需求如時延、帶寬、安全性和可靠性等來劃分,以靈活地應對不同地網絡應用場景。在5G時代,應用場景多樣化,使用一個統一的網絡架構來同時滿足所有的服務請求效率低也不易實現。通過網絡切片技術在一個獨立的物理網絡上切分出多個邏輯網絡,從而避免了為每一個服務建設一個專用的物理網絡[1]。

網絡切片的價值在於網絡切片即服務(Network Slice as a Service),可以為不同垂直行業提供不同、相互隔離、功能可定製的網絡服務,實現客戶定製化網絡切片的設計、部署和運維。用戶性能可以得到保障,租戶會與運營商簽訂服務合同,其中規定了租戶使用的業務所對應的SLA。SLA通常包括安全性/私密性、可見性/可管理性、可靠性/可用性,以及具體的業務特徵(業務類型、空口需求、定製化網絡功能等)和相應的性能指標(時延、吞吐率、丟包率、掉話率等),同時拉通各域來實現端到端SLA保證。

2、網絡切片的整體架構

網絡切片是一種按需組網的方式,可以讓運營商在統一的基礎設施上分離出多個虛擬的端到端網絡,每個網絡切片從無線接入網承載網再到核心網上進行邏輯隔離,以適配各種各樣類型的應用。垂直行業提供各種類型的可保證的網絡連接服務,是端到端網絡切片整體架構設計的目標。網絡切片可基於傳統的專有硬件構建,也可基於NFV/SDN的通用基礎設施構建。為了實現低成本高效運營,應盡可能採用統一基礎架構,網絡切片的整體架構由基礎設施層、網絡切片管理層及網絡切片層(運行在基礎設施之上的網絡切片實例)組成。如圖1所示,其中基礎設施層為網絡切片提供所需的資源和基礎能力;網絡切片層基於基礎設施層,聚合所需要的網絡功能形成端到端的邏輯網絡(網絡切片實例);切片管理層負責網絡切片生命周期的管理,保障網絡切片實例可滿足垂直行業提出的業務性能相關的指標。

圖1 網絡切片整體架構圖

3、網絡切片的優點

第一  化。根據業務場景需求對所需網絡功能進行定製化裁剪和靈活組網,優化業務流程和數據路由,使得網絡資源的利用達到  化。由於每個切片都是根據該服務或使用該切片的服務所需要的交付複雜性進行定製的,因此切片網絡還允許更深入地了解有關網絡資源的利用情況。

第二,動態性。網絡切片能夠滿足用戶的動態需求,例如用戶臨時提出某種業務需求,網絡具有動態分配資源的能力,從而提高網絡資源利用率。

第三,安全性。通過網絡切片,可以將當前某個業務應用的網絡資源與其它業務應用的網絡資源區分開、隔離開,每個分片的擁塞、過載、配置的調整不影響其他分片,增強整體網絡的健壯性和可靠性,保證當前業務質量的同時也提供了可靠的安全保護機制。

第四,靈活性。業務需求和用戶數量可能出現動態變化,網絡切片需要彈性和靈活的擴展,比如必要時可以將一個網絡切片與其它網絡切片進行融合,以更靈活地適配用戶動態的業務需求,對用戶而言,這種彈性的使用方式還使得根據使用量計費成為可能。

垂直行業的網絡需求

不同行業對網絡的要求是多樣化的,例如智能家居、智能電網、智能農業和智能抄表需要大量的額外連接和頻繁傳輸小型數據包的服務支撐,自動駕駛和工業控制要求毫秒級時延和接近100%的可靠性,在工業應用中,端到端等待時間的要求範圍在1000毫秒到5毫秒以下,而對於任務關鍵型應用則需要後者,運動控制更需要實時傳輸,而娛樂信息服務則要求高質量的固定或移動寬帶連接。同時從網絡質量角度考慮,垂直行業用戶更希望網絡保持一個穩定的、可預測的服務質量,如果跟公眾移動寬帶網絡或其它垂直行業的網絡混和使用的話,可用帶寬將無法保障,因此垂直行業更希望能獨佔頻譜,這樣可用性、安全性都會更高。

垂直行業對網絡服務的需求表明,5G網絡需要更加靈活以支撐不同業務場景和環境下的差異性連接,而5G網絡切片就是打造定製化的5網絡專用通道,針對不同的業務場景需求提供差異化的專屬跑道,使運營商以更靈活高效的方式滿足垂直行業用戶的多樣性需求。

5G網絡切片在垂直行業中的應用

5G網絡切片技術賦能垂直行業,可實現定製化的網絡提供,讓很多不可能的應用變成可能。以下對電力、自動駕駛、工業三個行業進行分析。

1、電力

智能電網的業務需求廣泛,包含eMBB、uRLLC和mMTC三大場景,同時對網絡安全可靠性要求較高,採用不同的網絡切片服務,可以根據不同業務特點更有針對性地解決智能電網的數據�集傳遞等通信傳輸需求。5G網絡切片技術可實現超大帶寬、端到端低延遲、海量連接、廣域覆蓋和非視距傳輸,可充分滿足智能電網對通信網絡的需求。5G網絡切片也有對應的能力匹配,促成了比特與瓦特的強強聯手。雖然智能電網的應用還處在一個初級階段,但是電力行業對5G網絡高度關注,未來將會有更多有關5G電力切片應用的研究。

2、自動駕駛

業界對車輛間通信的研究要遠早於5G的相關研究。利用車輛內傳感器(如照相機、雷達和激光)也可以實現自動駕駛。但是5G提供的嚴格低延遲高可靠傳輸可以將車輛通信帶入下一個更高的等級,例如從輔助駕駛到協作自動化駕駛。車輛通信依賴於一張廣泛覆蓋的移動通信網絡,包括對高功率、遠郊和鄉野的覆蓋。因此,運營商對自動駕駛行業的生態發展來說是至關重要的角色。出於安全考慮,自動駕駛公司可能會發展其私有的雲環境來加載自動駕駛應用。為了解決性能需求,垂直行業客戶必須與運營商實現資源和服務的無縫整合。

3、工業4.0

受IoT、工業自動化和雲計算等技術發展的影響,製造業也正在經曆數字化轉型過程。製造商通常同時具備其生態系統中多種不同的業務角色,一方面他們可能是外部客戶的供應商,提供机械組件、技術方案等;另一方面,他們也是其他解決方案的使用者,例如数字化平台。尤其是對於工業機器控制等應用,工業園區中的通信通常是受限的。製造商將通過利用自己的雲資源使用更嚴格的專用網絡,由於製造業的業務範圍呈國際化,甚至可能分佈在不同的國家,因此打造全球性網絡切片對於這種用例就至關重要。此外,全球網絡切片概念還將為垂直客戶帶來業務發展方面的增值,因為在一個統一的平台下,可以屏蔽不同管理域之間業務談判的複雜性。

5G網絡切片的應用發展前景

隨着5G時代行業專網的發展,運營商將面臨更大的挑戰,能力、頻段和標準三者缺一不可,行業專網是拓展行業市場的重要抓手,通過行業專網,可以將個人用戶上網需求與企業上雲需求結合起來,實現個人業務與政企業務的融合,此外還可以充分發揮5G網絡切片能力和邊緣計算能力,實現面向行業客戶的雲網融合。網絡切片作為5G關鍵技術之一,符合行業專網的需求,同時具備運營商的獨特優勢,因此網絡切片應成為行業專網的  方案。網絡切片允許靈活的系統架構來處理垂直行業的差異化需求,電信運營商應該充分發揮網絡連接的優勢,通過深度融合不斷提升電信行業與垂直行業的融合創新力度,與垂直行業共同探索5G應用對應的網絡切片模式,激髮網絡切片賦能垂直行業的活力。

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