先看“人单合一”说的是什么。其中“人”是指员工，“单”为用户，“人单合一”就是把员工和用户连到一起。这是表面的理解，深入到企业组织的变革就是：企业从生产产品的组织转变为孵化创客的平台；企业裂变成很多个自创业、自组织、自驱动的小微组织，自主经营、自负盈亏并按单聚散；组织单元内每一个人都是创业者，而不是执行者，每个人都有一定的股份，得到相应的收益，并且是由自己创造。
企业实现“人单合一”的管理模式要求要向“三化”变革，即企业平台化、用户个性化和员工创客化。三者的关系——用户个性化是目的，企业平台化是必要条件，员工创客化是充分条件。实行“人单合一”的组织变革，企业平台化的目标是，从科层管控转变为创客平台，把企业的宗旨从长期利润最大化变为追求成为小微的股东之一。用户个性化的目标是产消合一：生产者、消费者合一，达到用户最佳体验的目标。达到这个目标，要基于共享经济。员工创客化要达到的目标是实现德鲁克所说的“让每个人成为自己的CEO”。企业平台化、用户个性化和员工创客化共同构成了海尔的企业管理体系。
实践是检验真理的唯一标准，“人单合一”管理模式的成功是由海尔的实践印证的。比如国际标准制定是国际产业领军者必争之地，而在智能制造方向上，IEEE（美国电气和电子工程师协会）、ISO（国际标准化组织）、IEC（国际电工委员会）三大国际组织都选择由海尔牵头成立大规模定制和工业互联网平台的国际标准的制定和研究。这是海尔从与德国、美国、日本等国家的企业激烈竞争中胜出的。之所以能够胜出，就在于“人单合一”模式指导下的海尔是以用户为中心，而其他的模式没有真正地把用户需求和用户价值有机融入到平台生态中。
比如，在产业升级引领方面。海尔打造了一系列跨行业的人单合一模式样本。衣联网，把洗衣机、洗涤剂、服装行业都联合到一起，通过建立生态圈，连接了2000多家资源方，将用户的洗衣需求和对服装等其他行业的需求都融合到一起，产生一个又一个新需求，并不断满足用户，实现各方共赢。
目前“人单合一”模式已在全球实现了跨地区、跨行业的复制落地，并取得了不俗的市场效果。以全球最大的地毯公司斋普尔、俄罗斯乃至世界上最大的钢铁生产商之一的谢韦尔和日本领先的信息通信技术企业富士通为代表，全球29个国家的62975家企业已经注册成为“人单合一”的联盟会员，通过学习模仿人单合一模式，进行企业管理变革的深入 探索 。
新的时代，需要新的管理模式。互联网的下一步就是物联网，物联网时代主要是体验经济，时代大环境的改变，品牌的标准也会改变，过去是产品品牌，互联网时代是平台品牌，而物联网时代应该是打造生态品牌。如张瑞敏所说：“中国的企业从来没有自己的管理模式，我们都是学西方的。今天在物联网时代，他们的传统经营管理模式已经不灵了，也需要创新。从这个角度讲，我们和他们站在同一条起跑线上。”
“人单合一”模式就是张瑞敏、海尔，乃至中国对即将到来的物联网时代的管理给出的答案。在近日举行的第四届人单合一模式国际论坛上，全球领先的洞察与咨询公司凯度集团、全球顶级学府牛津大学赛德商学院携手海尔集团正式发布《物联网生态品牌白皮书》，标志着全球首个物联网时代的品牌标准诞生。这说明，海尔已经在物联网领域抢占了高地。
海尔在物联网时代到来之前开创了“人单合一” 模式，颠覆传统企业组织架构，取消科层制，实行网络化组织，从过去企业管理中，对人的假设是“经济人”和“ 社会 人”，升华为“自主人”，是对世界管理理论的创新。2017年两会之上，李克强总理在参加山东代表团审议时，称海尔创造了新管理模式。
2019年11月18日,被誉为“商业思想界奥斯卡” 的Thinkers50评选在伦敦揭晓,张瑞敏继2015年和2017年后第三次荣登该榜。Thinkers50于2001年建立,是全球首个管理思想家排行榜，两年评选一次。张瑞敏再次入榜,是因其“人单合一”管理模式被认为是“继福特模式、丰田模式后的第三代企业管理模式,是应对物联网时代的创新模式”。伦敦商学院教授迈克尔•雅格比德斯在听了张瑞敏的演讲后认为,张瑞敏之所以在国际企业管理领域享有盛誉,是因为他始终坚持“人的价值第一”,将中国传统文化精髓与西方现代管理思想融会贯通,兼收并蓄、创新发展、自成一家,他创新的管理理念为全球管理界 探索 输出了符合时代特征的商业模式和经典案例,创造了充满竞争力的海尔文化。
“天变不足畏，祖宗不足法，人言不足恤”。海尔推行“人单合一”的管理模式曾是在怀疑声中进行的，克服了内部、外部重重阻力，即使现在仍不乏质疑、漠视这一新管理模式的企业和个人。然而随着物联网时代的到来，“人单合一”的管理模式必将获得更有力的印证、更广泛的推广。
也许以“人单合一”模式重塑管理将是绝大多数行业企业的最终选择。
本文刊载于《中外企业文化》2020年11期
简述Inter,物联网，云端计算之间的区别以及联络 因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
2019年全球ICT产业关键字，聚焦「智慧、速度与创新」。创新技术如人工智慧、延展实境（XR）、区块链、数位分身（DigitalTwin）持续出笼，尤其人工智慧加速晶片及量子电脑的发展，伴随5G商转，势必带动产业跳跃式前进。既然聚焦「虚实整合、运算科技、人机互动」三大主轴，2019年COMPUTEX，全球IP矽智财授权领导厂Arm受邀出席《COMPUTEX论坛》、《InnoVEX论坛》主题演讲。Arm在COMPUTEX揭示全面运算(TotalCompute)主张，为5G时代提供更符合更多使用情境(usecase)的整体运算方案，并展现强大生态系能量。
Arm在COMPUTEX2019有哪些亮点展示？瘾科技带你浏览四大解决方案 亮点一：物联网平台回应Arm的目标在2035年打造达一兆台连网装置，为了让连网装置深度沟通，Arm针对IoT平台的生态系，近年接续推出「DesignStart」、「Pelion」及「Neoverse」等相关计画。今年COMPUTEX，Arm展示Pelion这项混合环境的端到端联网连接、装置和资料管理平台方案。Pelion特色在于建构3A情境，「任何装置、任何资料、任何云端」（Anvice,Anydata,Anycloud），管理任何种类的连网装置与连接，应付任何内外部不同类型的资料，连接任何公有、私有及混合云端。
换言之，Pelion平台让企业在安全环境下，管理各项物联网装置，无限制连结任何规模的资料。COMPUTEX也展示，Arm收购TreasureData后，借助巨量资料技术能力，Pelion平台对资料流程进行融合，让企业用户以高效、更安全的技术部署、连接和更新连网装置，顺利走入物联网的资料世界。
亮点二：AI机器学习联网装置与数据资料爆发成长，人工智慧的机器学习应用，逐渐从云端转移至终端。为了把机器学习技术放在边缘装置发挥所长，Arm针对机器学习的晶片应用进而打造全新处理器。延续Arm在CPU具备的可编程优势，以及GPU数据处理压缩能力和高吞吐量的设计特点，将其整合至机器学习晶片设计之中。针对机器学习热潮，Arm推出「ProjectTrillium」机器学习运算平台支持各种AI应用程序，在功能性与可扩展性方面，能实现更快机器学习效率。根据统计，目前ProjectTrillium平台的学习数据吞吐量，比起过去CPU、GPU协同作业的机器学习效率，已经达2~4倍以上，效能也优于传统DSP的可编程逻辑。
换言之，ProjectTrillium是一个异质的ML运算平台，平台架构包括ArmML处理器、开放原始码ArmNN软体框架，目前搭载于超过25亿台Android装置。Arm针对ML处理器进行强化，包括超过两倍能源效率，达到每瓦5兆次运算(TOPs/W)、记忆体压缩技术提升达三倍，以及提升至高达八核心的次世代峰值效能，与每秒最高32兆次运算(TOP/s)。
随着机器学习需求愈来愈高，开发人员更渴望利用系统上专属神经处理器(NPU)的优势。Arm机器学习ML处理器提供同级最优化的能耗效率，并有强大的软体生态系统支援，让整个生态系统的AI效能极大化。
▲Arm示范如何在装置上快速的执行机器学习功能，挑战人的记忆，和装置相比，看谁能先辨出不同的图像。
亮点三：AR/VR装置前几年开始流行的AR、VR装置，过去最大挑战来自虚拟视觉的稳定度。对此，Arm因应5G科技演进推出多款全新高阶IP套件，其中Mali-D77DPU显示器即是聚焦扩增实境、虚拟实境所需的内容所打造，让虚拟实境更加真实。Mali-D77是Mali-D71显示处理器更新版，最高可对应3K解析度与120fps更新率，虚拟视觉影像得以更稳定呈现。全新的硬体功能，加速头戴式显示器的虚拟实境运算，实现更小、更轻、更舒适的VR装置部署。
▲在COMPUTEX展示OculusQuest的VR头盔，提供高效能、无线，摆脱传统VR装置需要连接线的牵绊，创造VR装置新体验。
当然，使用者对AR、VR装置的期待除了影像稳定，在沉浸式体验方面，还包含更轻量、不受线材影响以及更顺畅的效能。Mali-D77其他功能表现在镜头失真校正（LensDistortionCorrection）、色差校正（ChromaticAberrationCorrection）、非同步时间扭曲（AsynchronousTimewarp），对应更清晰、更真实影像，还能降低配戴者头晕情况。除此之外，Mali-D77显示处理器IP，3K120虚拟实境效能，硬体节省VR作业负载4成以上系统频宽，以及12%功耗表现。Arm表示，为了让VR更为普及，在全球达到数十亿台装置的长期目标，Mali-D77解决现阶段显示技术的挑战，为VR产业迎向下一个新世代。
亮点四：车用Arm在今年COMPUTEX展示的第四个亮点，聚焦在汽车应用。Arm在车用方面扮演重要角色，因其牵涉稳定与安全，尤其ADAS与自动驾驶需要顾虑的层级更是重要。对此，Arm针对车载安全推出ArmSafetyReady计画，同时也包括针对自驾车的7nm制程最佳化处理器架构Cortex-A76AE，借由整合Split-Lock提供车载所需的安全性。
换言之，ArmSafetyready车用安全计画涵盖Arm既有、新型与未来的全方位车载计画，从系统性流程到研发，且通过ISO26262与IEC61508标准，一站式提供软体、元件、工具、认证及标准等资源，确保加入此计画的合作伙伴其SoC与系统，皆达到最高安全层级。
今年COMPUTEX也展示基于Arm的DMS（DriverMonitoringSystem）驾驶监控系统产品。DMS是采用ArmCortex-A7所支援的深度学习NN模型，由TEEAILab所开发。这套DMS系统展示在CortexA7上运行AI/ML以实现驱动程序状态监视功能。例如针对驾驶员闭眼、打哈欠侧视、俯视、打电话和吸烟等行为进行迅速检测，并发出音频以提醒驾驶。Arm在智慧驾驶领域，也展开AutomotiveEnhancedforFunctionalSafety计画，将推出首款多情绪执行处理器，以强化新世代安全驾驶体验。
▲COMPUTEX展会上也展示Arm在智慧驾驶领域的成果(图右)，情绪执行处理器问世将有助驾驶安全。
聚焦未来世界，打造创新体验Arm在COMPUTEX2019展会中，展现新世代运算领域的创新技术与相关应用。除了上述相关亮点，也聚焦面向未来2030年的使用情境。Arm拥有全面软体开发框架，包含ArmIP、ArmNN、ArmComputeLibrary及ArmDevelopmentStudios，透过生态系统合作帮助开发人员更快采用、更快上市，透过机器学习软体优化，有效扩展硬体效能。
想像未来的世界，5G传输、机器学习、终端运算可能已经成为我们生活的日常，而产业之间将呈现万物联网的庞大生态系。对此，Arm将持续展现其领先技术优势，携手物联网超级战队掌握下一波科技浪潮。
编码结构
※注1：()2 代表二进制。
※注2：以上五个版本的Ecode依次命名为Ecode-V0、Ecode-V1、Ecode-V2、Ecode-V3、Ecode-V4。
※注3：V与NSI定义MD的结构与长度。
※注4：最大长度为V、NSI、MD的长度总和。
Ecode-V0的编码组合
Ecode-V1的编码组合
Ecode-V0主要是与ISO/IEC 29161 Information technology -- Data structure -- Unique identification for the Internet of Things兼容，同时也和EPC编码兼容，如表3。
Ecode-V1基本上是采用十进制制来表示，其中NSI在十进制制的长度为4位数，MD则是小于或等于20位数。Ecode-V1最大长度为25位数，除了一般已制订的NSI外，还有较为特殊的Ecode64与Ecode96两种编码方式，其编码方式，如表4。
当Ecode-V1在无线射频辨识（Radio Frequency Identification，RFID）等载体标识编码时，需要转换为二进制制。需注意的是，Ecode-V1的Ecode64为自编码，V的值为1、NSI的值为0064、MD的值由应用码（Application Code，AC）与标识符（Identification Code，IC）所组成。而Ecode-V1的Ecode96为自编码V的值为1、NSI的值为0096、MD的值由分区码（Domain Code，DC）、应用码、标识符所组成，如表5。
Ecode-V2采用十进制制的编码表示，（可参考“智汇优库”微信公众号）NSI的十进制制长度为4位，MD小于或等于28位，最大总长度为33位。在特殊情况下，会采用Ecode128。Ecode-V2已被分配的NSI，如表6
早在二十世纪九十年代，ISO/IEC已经开始制定集装箱标准ISO 10374标准，后来又制定集装箱电子官方标准ISO 18185，动物管理标准ISO 11784/5、ISO 14223等。随着RFID技术的应用越来越广泛，ISO/IEC认识到需要针对不同应用领域中所涉及的共同要求和属性制定通用技术标准，而不是每一个应用技术标准完全独立制定，这就是上一节的通用技术标准。
在制定物流与供应链ISO 17363～17367系列标准时，直接引用ISO/IEC 18000系列标准。通用技术标准提供的是一个基本框架，而应用标准是对它的补充和具体规定，这样既保证 不同应用领域RFID技术具有互联互通与互 *** 作性，又兼顾 应用领域的特点，能够很好地满足应用领域的具体要求。应用技术标准与用户应用系统的区别，应用技术标准针对一大类应用系统的共同属性，而用户应用系统针对具体的一个应用。如果用面向对象分析思想来比喻的话，把通用技术标准看成是一个基础类，则应用技术标准就是一个派生类。 ISO TC 104技术委员会专门负责集装箱标准制定，是集装箱制造和 *** 作的最高权威机构。与RFID相关的标准，由第四子委员会（SC4）负责制定。包括如下标准：
1）ISO 6346 集装箱—编码、ID和标识符号，1995制订
该标准提供集装箱标识系统。集装箱标识系统用途很广泛，比如在文件、控制和通信（包括自动数据处理），象集装箱本身显示一样。在集装箱标识中的强制标识再加上在自动设备标识AEI（Automatic Equipment Identification）和电子数据交换EDI（Electronic Data Interchange）应用的可选特征。该标准规定集装箱尺寸、类型等数据的编码系统再加上相应标记方法， *** 作标记和集装箱标记的物理展示。
2）ISO 10374 集装箱自动识别标准，1991制订，1995年修订
该标准基于微波应答器的集装箱自动识别系统，是把集装箱当作一个固定资产来看。应答器为有源设备，工作频率为850MHz～950Mhz及24GHz～25GHz。只要应答器处于此场内就会被活化并采用变形的FSK副载波通过反向散射调制做出应答。信号在两个副载波频率40kHz和20kHz之间被调制。因为它在1991年制定，还没有用RFID这个词，实际上有源应答器就是今天的有源RFID电子标签。此标准和ISO 6346共同应用于集装箱的识别，ISO 6346规定 光学识别，ISO 10374则用微波的方式来表征光学识别的信息。
3）ISO 18185，集装箱电子官方标准草案（陆、海、空）
该标准是海关用于监控集装箱装卸状况[9]，包含7个部分，它们是：空中接口通信协议、应用要求、环境特性、数据保护、传感器、信息交换的消息集、物理层特性要求。
以上两个标准涉及到的空中接口协议并没有引用ISO/IEC 18000系列空中接口协议，主要原因它们的制定时间早于ISO/IEC 18000系列空中接口协议。 为使RFID能在整个物流供应链领域发挥重要作用，ISO TC 122包装技术委员会和ISO TC 104货运集装箱技术委员会成立联合工作组JWG，负责制定物流供应链系列标准。工作组按照应用要求、货运集装箱、装载单元、运输单元、产品包装、单品五级物流单元，制定六个应用标准。
1）ISO 17358 应用要求
这是供应链RFID的应用要求标准，由TC 122技术委员会主持，正在制订过程中。该标准定义 供应链物流单元各个层次的参数，定义 环境标识和数据流程。
2）ISO 17363～17367系列标准
供应链RFID物流单元系列标准分别对货运集装箱、可回收运输单元、运输单元、产品包装、产品标签的RFID应用进行规范。该系列标准内容基本类同，如空中接口协议采用ISO/IEC 18000系列标准。在具体规定上存在差异，分别针对不同的使用对象做 补充规定，如使用环境条件、标签的尺寸、标签张贴的位置等特性，根据对象的差异要求采用电子标签的载波频率也不同。货运集装箱、可回收运输单元和运输单元使用的电子标签一定是重复使用的，产品包装则要根据实际情况而定，而产品标签来说通常是一次性的。另外还要考虑数据的完整性、可视识读标识等。可回收单元在数据容量、安全性、通信距离要求较高。这个系列标准正在制订过程中。
这里需要注意的是ISO 10374、ISO 18185和ISO 17363三个标准之间的关系，它们都针对集装箱，但是ISO 10374是针对集装箱本身的管理，ISO 18185是海关为监视集装箱，而ISO 17363是针对供应链管理目的而在货运集装箱上使用可读写的RFID标识标签和货运标签。 ISO TC 23/SC 19负责制订动物管理RFID方面标准，包括ISO 11784/11785和ISO 14223三个标准。
ISO 11784 编码结构
它规定动物射频识别码的64位编码结构，动物射频识别码要求读写器与电子标签之间能够互相识别。通常由包含数据的比特流再加上为 保证数据正确所需要的编码数据。代码结构为64位，其中的27至64位可由各个国家自行定义。 南宁新歌山电子科技有限公司是一家专业从事物联网关键技术—RFID电子标签、射频识别（RFID）读写系统及电子标签专用集成电路的研发、生产、销售及应用为一体的高新技术企业。新歌山科技致力于为全球用户提供RFID整体应用解决方案。
各国服务器也早已开始解析。我国在该领域主导着国际物联网标准，也是中国逐步跻身世界网络强国的标志事件之一。
物联网域名使用规则是：
第一：解析到物联网云服务器上面，
第二：通过物联网浏览器打开物联网域名，
第三：可以通过物联网域名查询物品的相关信息
1EnOcean
EnOcean无线通信标准被采纳为国际标准“ISO/IEC 14543-3-10”，这也是世界上唯一使用能量采集技术的无线国际标准。EnOcean能量采集模块能够采集周围环境产生的能量，从光、热、电波、振 动、人体动作等获得微弱电力。这些能量经过处理以后，用来供给EnOcean超低功耗的无线通讯模块，实现真正的无数据线，无电源线，无电池的通讯系统。 EnOcean无线标准ISO/IEC14543-3-10使用868MHz，902MHz，928MHz和315MHz频段，传输距离在室外是300 米，室内为30米。
2Zigbee
Zigbee是基于IEEE802154标准的低功耗个域网协议。根据这个协议规定的技术是一种短距离、低功耗的无线通信技术。其特点是近距离、低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率、低成本。是一种便宜的，低功耗的近距离无线组网通讯技术。Zigbee使用频段为24G，868MHz以及915MHz。在不使用功率放大器的前提下，Zigbee的有效传输范围为10-75m。
3Z-Wave
Z-Wave是由丹麦公司Zensys所主导的无线组网规格， Z-Wave是一种新兴的基于射频的、低成本、低功耗、高可靠、适于网络的短距离无线通信技术。工作频带为90842MHz，86842MHz信号的有效覆盖范围在室内是30m，室外可超过100m，适合于窄带宽应用场合。Z-Wave技术也是低功耗和低成本的技术，有力地推动着低速率无线个人区域网。
4Bluetooth
蓝牙技术主要分为BT30+HS和40版本中加入的Wibree标准也就是Bluetooth Low Energy(BLE)。在轻家居领域，主要讨论BLE部分。低功耗蓝牙(BLE)技术是低成本，短距离，可互 *** 作的鲁棒性无线技术，工作在24G频段。BLE采用可变连接时间间隔，几毫秒到几秒，利用快速的连接方式，平时可以处于“非连接”状态节省能源，此时链路两端相互间只是知晓对方，只有在必要时才开启链路，然后在尽可能短的时间内关闭链路，因此拥有极低的运行和待机功耗。
EnOcean
1能量采集和转换
EnOcean能量采集模块能够采集周围环境产生的能量，比如机械能，室内的光能，温度差的能量等。这些能量经过处理以后，用来供给EnOcean超低功耗的无线通讯模块，实现真正的无数据线，无电源线，无电池的通讯系统。
2高质量的无线通讯
源于西门子的无线通讯技术，仅仅用采集的能量来驱动低功耗的芯片组，实现高质量的无线通讯技术。在保证通讯距离的同时还具有超强的抗干扰能力，通过重复发送多个信号以及加密功能，保证整个通讯系统给的稳定性，安全性。
3超低功耗的芯片组
EnOcean技术和同类技术相比，功耗最低，传输距离最远，可以组网并且支持中继等功能。
通过成熟全面的开发环境，强大的技术支持和100%的产品兼容性，让现有的楼宇自控和智能家居行业的现有产品成为“绿色，节能，环保并且免维护”的物联网新产品。无线标准ISO/IEC14543-3-10使用868MHz和315MHz频段，发射功率符合中国无线电委员会限制要求，无需申请即可使用。每个无线电信号占用信道的时间是1毫秒，传输速率125KB/s。此外，为避免传输错误，每个无电线信号都会在30毫秒内随机的重复2次。因数据在随机间隔中传递，因此极少产生数据传输冲突的情况。EnOcean传感器的数据传输距离在室外是300米，室内为30米。作为开放协议，EnOcean无线技术可并入使用TCP/IP，WiFi，GSM，ModbusKNX，Dali，BACnet或LON等系统。
4与其他三种协议的区别
与该领域的其他技术相比，EnOcean技术的特点是无需电池。比方说，50-60层的高层大厦的管理系统有时会使用4000-6000个传感器单元。如果各传感器单元使用以电池为驱动的技术，电池的更换和管理将成为巨大的负担，令大厦管理公司无所适从。其他技术的弱点就是以电池驱动装置。 EnOcean技术能够保证在照明关闭5天的情况下仍然可以工作。EnOcean技术是作为非常简单的标准设计的。EnOcean无线信号所需的电力是 ZigBee的1/30-1/100。另外，由于使用了1GHz以下的频段，因此EnOcean的传输距离较使用24GHz的Zigbee及BLE要远，且干扰更少。
我国在2014年9月3日拿到物联网互联网的话语权。
2014年9月3日，经33个成员国投票表决，国际标准组织ISO/IEC JTC1已正式通过了由中国技术专家牵头提交的物联网参考架构国际标准项目。这是在全球新兴热门技术领域，首次由中国牵头主导的顶层架构标准，表明中国正式掌握了物联网这一热门新兴领域的国际最高话语权。
物联网的含义：
物联网是指利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸，它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素（所有的设备、资源及通信等）都是个性化和私有化的。简单地说，物联网就是要实现物品（商品）的智能化和远程控制。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）