自动化迫使每个行业采用智能传感器和设备，可以将模拟数据映射到数字形式，以便更好地监测和控制现实世界的参数。因为这些设备嵌入在自然界中，即。它们连接到互联网，这些智能设备产生的数据可以在全球范围内轻松访问。组织使用这些数据来获得对流程的宝贵见解并进行修改，以实现最高效率和利润最大化。最近的技术进步使这些嵌入式物联网（IoT）设备更容易获得。5G、机器学习、边缘计算、更快、更高效的处理器和低功耗广域网 （LPWAN） 等许多技术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在游戏、国防、医疗保健、制造和供应链等各个行业中实现广泛的应用。
面向嵌入式物联网的 5G
5G 技术的引入彻底改变了我们访问数据、媒体和通信的方式。除了提供比其前代产品（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了更可靠的连接。这使其成为任务关键型嵌入式物联网应用的理想解决方案。10G 的下载速度比 4G LTE 网络快 5 倍，可以促进连接的传感器或机器之间以最小的延迟进行近乎实时的远距离通信。这提高了数据传输的效率，同时减少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，这些用例需要连接系统的快速反应，以确保道路安全。
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，因为它具有复杂的网络架构，可为各级数据传输提供强大的加密协议，包括设备到设备通信以及云/边缘计算部署。虽然公共 5G 网络可能会随着时间的推移而因用户数量的增加而变得拥堵，但专用 5G 网络是可以使用许可、未经许可或共享频谱的非公共移动网络。因此，可以根据公司的需求部署专用5G网络，并且可以确保亚毫秒级延迟和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，而专用5G网络可以促进这一点。专用 5G 网络提供的更高安全级别也为外部攻击者的连接设备提供了增强的安全性。5G网络带宽的增加还使同一网络上有更多嵌入式物联网设备，这有助于公司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内的问题或趋势。这种类型的解决方案对于监控高度分布式环境非常有用，例如必须始终严格遵守员工不同协议的工厂车间。
面向嵌入式物联网的边缘计算
在典型的基于嵌入式物联网的设置中，传感器远程位于边缘，如农田或工厂车间。然后，这些传感器生成的数据被发送到中央云，在那里由人类或机器学习算法进行处理，并从中得出见解。基于这些见解，在现场进行流程改进。这个完整的周期占用了大量宝贵的时间，在关键任务应用程序的情况下，可能会造成巨大的损害。这就是边缘计算出现的地方。边缘设备可以被视为具有足够存储和计算能力的智能设备，可以在几毫秒内做出低延迟决策并处理数据。
从边缘传感器收集的数据要么传输到集中式数据中心，要么传输到本地化的边缘数据中心，要么在边缘传感器/执行器本身附近收集和处理。在这两种情况下，都必须从中派生价值。这些数据被输入到算法中，以识别模式并提供对过程的见解。例如，工业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，由行业执行的这种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，并且有时会由于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过程数据，以找出与正常操作的任何偏差。托管在边缘的 ML 算法可在故障发生之前预测故障，并使工程师能够执行预测性维护来代替预防性维护。
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，这些智能物联网设备可以部署在边缘进行实时监控和计量，以获得不同电表的自动和精确读数，并相应地访问发票，而不会延迟。边缘计算还增强了医疗保健物联网应用，允许最终用户监控各种服务器生成的健康相关数据并做出反应。利用云、雾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用于智能能源管理，以自动观察消费和分配模式。这有助于高效的负载调度和对故障的动态响应。
结论
虽然有许多这样的技术有助于嵌入式物联网的发展，但这篇文章触及了两项最有影响力的技术，它们在其增长中发挥着重要作用。虽然 5G 网络承诺更快、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强大，使他们能够自行做出关键任务决策。
审核编辑黄宇