邊緣物聯(lián)網(wǎng)，云，5G，人工智能和工程演進(jìn)這五大關(guān)鍵技術(shù)

2020年，注定是充滿意外的一年。

在科技領(lǐng)域亦如此。

本文聚集了多位行業(yè)專家，圍繞2020年世界熱門的技術(shù)話題，進(jìn)行各自的想法分享以及做出預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)的領(lǐng)域主要為邊緣物聯(lián)網(wǎng)，云，5G，人工智能和工程演進(jìn)這五大關(guān)鍵技術(shù)。

行業(yè)專家包括：

Keysight團(tuán)隊(duì)：Keysight是美國(guó)一家生產(chǎn)電子測(cè)試和測(cè)量設(shè)備和軟件的公司，主要服務(wù)于電信，航空航天/國(guó)防，工業(yè)，計(jì)算機(jī)和半導(dǎo)體行業(yè)。

Nubix團(tuán)隊(duì)：Nubix是美國(guó)一家有效監(jiān)視大型分布式IT基礎(chǔ)架構(gòu)的分析計(jì)算的所有者和運(yùn)營(yíng)商

WesternDigital團(tuán)隊(duì)：WesternDigital是美國(guó)計(jì)算機(jī)硬盤驅(qū)動(dòng)器制造商和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)公司，它在電子行業(yè)擁有悠久的歷史，是最大的計(jì)算機(jī)硬盤驅(qū)動(dòng)器制造商之一。

MathWorks團(tuán)隊(duì)：MathWorks是世界領(lǐng)先的，為工業(yè)、政府和教育行業(yè)的工程師和科學(xué)家提供科學(xué)計(jì)算軟件的的開發(fā)商。

1 邊緣物聯(lián)網(wǎng)

Keysight團(tuán)隊(duì)預(yù)測(cè)，未來數(shù)字雙胞胎將成為主流，系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)、測(cè)試和監(jiān)視將經(jīng)歷巨大的轉(zhuǎn)變。

物聯(lián)網(wǎng)將隨著廣泛的商業(yè)認(rèn)可，增加的公共部門應(yīng)用程序和加速的工業(yè)部署而迅速進(jìn)入主流。到2020年，當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)真正形成時(shí)，我們將看到更高水平的智能體驗(yàn)，物聯(lián)網(wǎng)正在有效地溝通和工作彼此。

數(shù)字孿生或完整復(fù)制仿真的概念是設(shè)計(jì)工程師的必殺技。到2020年，數(shù)字雙胞胎將憑借其加速創(chuàng)新的能力而成熟并走向主流。為了完全實(shí)現(xiàn)該技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，公司將尋求先進(jìn)的設(shè)計(jì)和測(cè)試解決方案，以無(wú)縫驗(yàn)證和優(yōu)化其虛擬模型和實(shí)際同級(jí)產(chǎn)品，以確保其行為完全相同。

互聯(lián)世界將迫使人們對(duì)性能，可靠性和完整性進(jìn)行評(píng)估的方式發(fā)生轉(zhuǎn)變。在2020年，要實(shí)現(xiàn)連接到與機(jī)械系統(tǒng)連接的通信系統(tǒng)的傳感器系統(tǒng)的全部潛力，將需要在系統(tǒng)級(jí)別進(jìn)行測(cè)試的新方法。

如今，可以對(duì)雷達(dá)天線和雷達(dá)收發(fā)器模塊進(jìn)行測(cè)試。但是，測(cè)試集成到汽車中的多天線雷達(dá)系統(tǒng)將需要不同的測(cè)試方法。數(shù)據(jù)中心，關(guān)鍵任務(wù)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)，汽車以及各種新的，復(fù)雜的，支持5G的應(yīng)用程序也是如此。

電子行業(yè)將強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)級(jí)測(cè)試，這是確定的最終步驟，可確保在日益連接的世界中實(shí)現(xiàn)端到端的性能，完整性和可靠性。

Nubix產(chǎn)品副總裁TomYates預(yù)測(cè)，邊緣將越來越小，時(shí)間將不斷下滑。

圍繞邊緣概念的困難之一是定義進(jìn)行計(jì)算的位置。是否應(yīng)該在數(shù)據(jù)中心內(nèi)完成？在云端？在霧中網(wǎng)關(guān)？就像在房地產(chǎn)中一樣，邊緣計(jì)算全都圍繞位置進(jìn)行。在2020年，期望看到計(jì)算和設(shè)備成為近鄰以創(chuàng)造真正的優(yōu)勢(shì)。更多組織將尋求在生成數(shù)據(jù)的實(shí)際設(shè)備上處理數(shù)據(jù)，以解決與其他近邊緣架構(gòu)相關(guān)的延遲，帶寬，連接性和成本問題。

2020年，邊緣計(jì)算背后的技術(shù)將真正變得微不足道。隨著越來越多的組織尋求在設(shè)備和傳感器上處理數(shù)據(jù)的真正優(yōu)勢(shì)，相關(guān)技術(shù)將開始萎縮。從小型電路板到小型電源需求，再到小型容器再到小型機(jī)器學(xué)習(xí)，我們已經(jīng)看到了IoT領(lǐng)域中微小事物的泛濫。我們現(xiàn)在看到的第一個(gè)容器足夠小，可以在微型微控制器上運(yùn)行進(jìn)程和微型分析功能。

盡管邊緣計(jì)算的定義無(wú)處不在，但它們都有一個(gè)共同的主題——減少數(shù)據(jù)傳輸（數(shù)量和距離）并縮短生成結(jié)果的時(shí)間。在2020年，我們將看到數(shù)字孿生和“升降”架構(gòu)的消亡，這是當(dāng)前基于云的企業(yè)架構(gòu)的強(qiáng)項(xiàng)，無(wú)法解決大量邊緣帶來的延遲和帶寬問題設(shè)備已添加到網(wǎng)絡(luò)。相反，我們將看到新的企業(yè)架構(gòu)的出現(xiàn)，這些架構(gòu)旨在通過使用設(shè)備上計(jì)算，5G技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)推理來解決這些挑戰(zhàn)。

WesternDigital高級(jí)副總裁YusufJamal預(yù)測(cè)，IoT安全生態(tài)系統(tǒng)將加速發(fā)展和創(chuàng)新。

在2020年，我們將看到越來越多的人支持基于開放，基于標(biāo)準(zhǔn)的方法，以應(yīng)對(duì)從邊緣到核心的IoT/IIoT安全挑戰(zhàn)。

5G和物聯(lián)網(wǎng)的興起正在徹底改變各種形狀和規(guī)模的企業(yè)和行業(yè)–從石油和天然氣，農(nóng)業(yè)，制造業(yè)到自動(dòng)駕駛汽車和智慧城市。隨之而來的是數(shù)十億個(gè)已連接的設(shè)備，監(jiān)視器和傳感器，它們?yōu)閺亩它c(diǎn)到邊緣再到核心的敏感數(shù)據(jù)，系統(tǒng)和體系結(jié)構(gòu)帶來了漏洞和安全風(fēng)險(xiǎn)。

當(dāng)今高度多樣化的用例和專有的IoT安全解決方案根本無(wú)法達(dá)到規(guī)模經(jīng)濟(jì)。這將推動(dòng)行業(yè)接受開放的軟件和硬件安全標(biāo)準(zhǔn)，RISC-V指令集體系結(jié)構(gòu)（ISA）的新創(chuàng)新以及基于標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)備和平臺(tái)。開放，可定制，全面，更強(qiáng)大，更易于使用和采用的解決方案將成為領(lǐng)導(dǎo)者，并有助于加速整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的新發(fā)展和創(chuàng)新。這將是保護(hù)世界依賴的數(shù)據(jù)的共同防御。

在沒有參與生態(tài)系統(tǒng)和利用其在行業(yè)中的集體力量的情況下，沒有任何一家公司有足夠的規(guī)?；蜃銐虼蟮囊?guī)模來推動(dòng)這些變化。

MathWorks行業(yè)經(jīng)理預(yù)測(cè)，在工業(yè)4.0物聯(lián)網(wǎng)下，虛擬調(diào)試會(huì)成為現(xiàn)實(shí)，互聯(lián)機(jī)器將出現(xiàn)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，智能工程師將有更多機(jī)會(huì)。

虛擬調(diào)試成為現(xiàn)實(shí)。隨著軟件復(fù)雜性和模塊化軟件組件可能組合的數(shù)量的增加，在物理機(jī)上執(zhí)行全面測(cè)試變得越來越困難，更加耗時(shí)，最終變得無(wú)濟(jì)于事。進(jìn)行軟件的虛擬調(diào)試對(duì)驗(yàn)證是否存在錯(cuò)誤并驗(yàn)證基于物理生產(chǎn)線的仿真模型是否滿足要求非常重要。諸如高精度齒輪磨床生產(chǎn)商ReishauerAG之類的創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)者如今已經(jīng)使用多域仿真模型進(jìn)行虛擬調(diào)試。

互聯(lián)機(jī)器的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)將會(huì)出現(xiàn)。在2020年及以后，將更加重視開發(fā)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，例如OPCUATSN，這將有助于確保工廠機(jī)器和模塊之間的互連性。機(jī)器不僅可以相互連接，而且可以連接到云系統(tǒng)，在云系統(tǒng)中，靈活的計(jì)算能力可用于對(duì)業(yè)務(wù)和工程數(shù)據(jù)運(yùn)行強(qiáng)大的算法。

智能工程師將有更多機(jī)會(huì)。在工業(yè)4.0影響下，更多的工程師和科學(xué)家將致力于AI。建造和操作工業(yè)設(shè)備的公司需要改變職位，并雇用完全不同的技術(shù)工程師來為工業(yè)4.0反映工廠發(fā)展的開始的未來做準(zhǔn)備。

2 云

對(duì)于云技術(shù)，WesternDigital團(tuán)隊(duì)作出了以下5點(diǎn)預(yù)測(cè)：

①、在2020年及以后，HDD將繼續(xù)在數(shù)據(jù)中心蓬勃發(fā)展。

盡管許多人已經(jīng)預(yù)測(cè)了HDD的消亡多年，但是容量企業(yè)型HDD根本無(wú)法替代，后者始終滿足不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)需求并為超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心大規(guī)模提供TCO值。如今，行業(yè)分析公司IDC估計(jì)，全球已安裝的存儲(chǔ)容量中近2/3由HDD組成。IDC還預(yù)計(jì)，到2023年，每年將創(chuàng)建103ZB，并存儲(chǔ)12ZB-大約60％的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)將位于核心/邊緣數(shù)據(jù)中心。在人與機(jī)器不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下，這一主流技術(shù)將看到新的數(shù)據(jù)放置技術(shù)，更高的面密度，機(jī)械創(chuàng)新，智能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及新材料創(chuàng)新，這些創(chuàng)新將為大規(guī)模生產(chǎn)提供新的容量點(diǎn)和總擁有成本可以預(yù)見的將來。

②、在全球范圍內(nèi)，本地和區(qū)域數(shù)據(jù)中心的數(shù)量將會(huì)增加。

云的采用并沒有放緩；但是，兩個(gè)因素正在推動(dòng)本地化數(shù)據(jù)中心的增長(zhǎng)。首先是數(shù)據(jù)合規(guī)性。隨著多個(gè)國(guó)家尋求已經(jīng)或已經(jīng)通過數(shù)據(jù)本地化法律，組織將需要保持其數(shù)據(jù)更緊密以了解和減輕與數(shù)據(jù)合規(guī)性相關(guān)的潛在安全性和隱私風(fēng)險(xiǎn)。第二個(gè)是云遣返。本質(zhì)上，大型企業(yè)希望擁有自己的數(shù)據(jù)并租用云，以尋求更好的成本和控制力，包括安全性，延遲和數(shù)據(jù)訪問。這些較大的企業(yè)將針對(duì)特定的突發(fā)應(yīng)用，用例和項(xiàng)目更選擇性地使用云。

③、將會(huì)出現(xiàn)新的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，以管理不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量和各種數(shù)據(jù)。

在Zettabyte規(guī)模的時(shí)代，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)需要重新架構(gòu)，以解決工作負(fù)載，應(yīng)用程序和AI/IoT數(shù)據(jù)集不斷增長(zhǎng)的規(guī)模和復(fù)雜性。這些構(gòu)造將涉及多層工作負(fù)載優(yōu)化的存儲(chǔ)以及系統(tǒng)軟件的新方法。開源計(jì)劃ZonedStorage將幫助客戶利用SMRHDD和ZNSSSD的區(qū)域塊管理優(yōu)勢(shì)來順序?qū)懭?，以讀取為中心的工作負(fù)載。2020年，隨著Zettabyte規(guī)模時(shí)代中數(shù)據(jù)中心的重新定義，我們將在ZonedStorage中看到大量的應(yīng)用程序和存儲(chǔ)軟件投資，以幫助推動(dòng)更高效的存儲(chǔ)層。

④、數(shù)據(jù)利用設(shè)備，媒體和結(jié)構(gòu)創(chuàng)新的層級(jí)將擴(kuò)展而不是合同。

從人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析到各種商業(yè)智能和可訪問的存檔工作負(fù)載，以數(shù)據(jù)為中心的以讀取為中心的應(yīng)用程序?qū)⒗^續(xù)以十億字節(jié)的強(qiáng)勁增長(zhǎng)。隨著企業(yè)在其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)上提供越來越差異化的服務(wù)，這些大規(guī)模使用案例正在推動(dòng)存儲(chǔ)層對(duì)性能，容量和成本效率的多樣化需求。為了滿足這些需求，數(shù)據(jù)中心體系結(jié)構(gòu)將繼續(xù)朝著一種模型發(fā)展，該模型將通過結(jié)構(gòu)一致地配置和訪問數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案，并將底層存儲(chǔ)平臺(tái)和設(shè)備交付給滿足特定應(yīng)用需求的各種SLA。盡管我們當(dāng)然希望在這些規(guī)模上擴(kuò)大TLC和QLCFlash的部署，

⑤、面料和可組合物將形成共生關(guān)系。

以太網(wǎng)結(jié)構(gòu)正成為數(shù)據(jù)中心的“通用背板”，統(tǒng)一了如何大規(guī)模共享，組合和管理存儲(chǔ)，以滿足日益變化的應(yīng)用程序和工作負(fù)載的需求。在2020年，我們將看到越來越多地采用可組合的，分解的存儲(chǔ)解決方案，這些解決方案可以有效地在以太網(wǎng)架構(gòu)上擴(kuò)展，并為各種數(shù)據(jù)中心應(yīng)用程序提供NVMe設(shè)備的全部性能潛力。可組合存儲(chǔ)將大大提高企業(yè)調(diào)配和優(yōu)化其數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)以滿足動(dòng)態(tài)應(yīng)用程序需求的靈活性和靈活性。

3 5G

Keysight團(tuán)隊(duì)預(yù)測(cè)：要實(shí)現(xiàn)5G成熟，挑戰(zhàn)將無(wú)處不在。

2020年的5G新功能將給網(wǎng)絡(luò)帶來壓力，揭示新的數(shù)據(jù)中心和網(wǎng)絡(luò)瓶頸。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用將增加訪問請(qǐng)求，移動(dòng)汽車物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用將延長(zhǎng)延遲需求。邊緣計(jì)算對(duì)于處理增加的訪問請(qǐng)求并滿足嚴(yán)格的延遲要求將變得更加重要。

更高的數(shù)據(jù)速度將對(duì)數(shù)據(jù)中心中更快的內(nèi)存，更快的數(shù)據(jù)總線和更快的收發(fā)器提出更高的要求。滿足速度和靈活性要求將是原因之一，但是通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序貨幣化的客戶可追溯性將成為升級(jí)到最新標(biāo)準(zhǔn)的主要?jiǎng)恿Α?/p>

我們將看到先進(jìn)的設(shè)計(jì)，測(cè)試和監(jiān)視功能，可確保網(wǎng)絡(luò)和產(chǎn)品提供預(yù)期的性能和故障安全可靠性。業(yè)界將經(jīng)歷芯片組與產(chǎn)品制造商，軟件公司，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商，云托管公司和國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)組織之間更緊密的合作，以構(gòu)建明天的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)。

5G代表了許多領(lǐng)域的技術(shù)演進(jìn)和革命，帶來了跨越多個(gè)領(lǐng)域的新技術(shù)挑戰(zhàn)。要實(shí)現(xiàn)5G成熟，挑戰(zhàn)將無(wú)處不在。

該行業(yè)將從一小批將最初的5G網(wǎng)絡(luò)商業(yè)化的早期行動(dòng)者轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)全球社區(qū)，在這個(gè)社區(qū)中，每個(gè)大洲和許多國(guó)家的多個(gè)運(yùn)營(yíng)商都將擁有商業(yè)5G網(wǎng)絡(luò)。

早期采用者將擴(kuò)大規(guī)模，2020年推出的用戶將迅速解決其初始部署中的問題。第二代設(shè)備和基站將被推向市場(chǎng)，并且該標(biāo)準(zhǔn)將在3GPP的Rel-16中發(fā)布另一個(gè)新版本。

2020年該行業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)將是：確保中頻帶（3.5-5GHz）頻率的性能，將毫米波移至移動(dòng)性，向完整的獨(dú)立（SA）5G網(wǎng)絡(luò)過渡的規(guī)劃以及解決架構(gòu)分解和標(biāo)準(zhǔn)集中式RAN和移動(dòng)邊緣計(jì)算（MEC）。

Nubix工程副總裁MikeGray預(yù)測(cè)：5G不會(huì)很快到達(dá)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。

雖然5G在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中具有巨大的潛力，但在制造，石油和天然氣，公用事業(yè)和交通運(yùn)輸?shù)墓灸軌蚶眯碌囊苿?dòng)技術(shù)方面，還有很長(zhǎng)的一段路要走。主要原因：安裝和擴(kuò)展此基礎(chǔ)架構(gòu)的成本很高。5G將首先到達(dá)主要都會(huì)區(qū)，但在偏遠(yuǎn)地區(qū)，由于5G覆蓋的距離不那么長(zhǎng)，因此需要增加更多的蜂窩塔。對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)/邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施要求可靠性和低延遲的行業(yè)，不應(yīng)期望很快利用5G的優(yōu)勢(shì)。

4 人工智能

西部數(shù)據(jù)首席信息官StevePhillpott預(yù)測(cè)：

公司將開始自動(dòng)執(zhí)行ML的數(shù)據(jù)科學(xué)家角色

全世界根本沒有足夠的數(shù)據(jù)科學(xué)家來支持ML工作負(fù)載的增長(zhǎng)。公司現(xiàn)在正在開發(fā)將ML的功能交付給軟件工程師和/或業(yè)務(wù)主題專家的方法。新的現(xiàn)成工具將能夠履行數(shù)據(jù)科學(xué)家的基本職責(zé)，而真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家的角色將轉(zhuǎn)移至更高級(jí)別的附加值，例如針對(duì)特殊用例工作對(duì)ML進(jìn)行微調(diào)。在3-5年內(nèi)，機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化將成為常態(tài)，并且公司將擁有更多可用的工具來使數(shù)據(jù)科學(xué)家人員更加高效和敏捷。

AI/ML將幫助推動(dòng)“自動(dòng)”一切的采用

在IT中，對(duì)更高效率的追求永無(wú)止境，而自動(dòng)化對(duì)于成功至關(guān)重要。從數(shù)據(jù)庫(kù)任務(wù)到制造到汽車，再到客戶體驗(yàn)和自助業(yè)務(wù)功能，幾乎所有可以自動(dòng)化的東西都將成為現(xiàn)實(shí)。利用多種數(shù)據(jù)類型的融合，新的AI/ML模型和見解將成為自動(dòng)化的關(guān)鍵推動(dòng)力。在2020年，組織將繼續(xù)實(shí)施AI/ML，以釋放自動(dòng)化的力量來提高效率和提高生產(chǎn)力。結(jié)果？降低整個(gè)價(jià)值鏈的成本。

我們將在AI/ML生態(tài)系統(tǒng)中看到更多的標(biāo)準(zhǔn)化，這將使其更易于在邊緣集成和部署解決方案

分析是競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)——到2020年沒有在分析上進(jìn)行投資的公司可能會(huì)在2021年停止?fàn)I業(yè)。有太多的公司數(shù)據(jù)可以收集，處理然后轉(zhuǎn)化為洞察力。那些在這個(gè)領(lǐng)域沒有充分利用現(xiàn)代分析工具的人將會(huì)遭受苦難。這樣，新的互聯(lián)世界將有越來越多的工作負(fù)載移至邊緣，從而增加了確保這些非常小的邊緣設(shè)備具有運(yùn)行和分析大量數(shù)據(jù)的能力的需求。由于占地面積小和快速部署的需求，我們將需要更多的標(biāo)準(zhǔn)化和互操作性。這將采取更加開放的架構(gòu)，開放的標(biāo)準(zhǔn)，開放的消息傳遞等形式。

而PhilippHFWallner，MathWorks行業(yè)經(jīng)理預(yù)測(cè)：AI成為靈活生產(chǎn)的推動(dòng)力，邊緣計(jì)算也將幫助AI和預(yù)測(cè)性維護(hù)發(fā)展。

在過去的幾年中，自動(dòng)化行業(yè)一直在討論“一個(gè)樣本量一個(gè)”的愿景–生產(chǎn)線如何生產(chǎn)一種種類的商品而又不會(huì)遇到較長(zhǎng)的轉(zhuǎn)換時(shí)間或其他效率低下的問題。對(duì)于工業(yè)4.0，必須實(shí)現(xiàn)這一愿景才能滿足生產(chǎn)中完全個(gè)性化的要求。這意味著機(jī)器不能以固定的，不固定的方式安裝在車間上，即無(wú)法針對(duì)重復(fù)生產(chǎn)幾個(gè)月甚至幾年的一種特定產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)試，參數(shù)設(shè)置和調(diào)整。生產(chǎn)線必須靈活。它們必須由可以輕松重新布置的多個(gè)機(jī)電模塊構(gòu)建。還必須有一個(gè)AI，可以根據(jù)生產(chǎn)線上的下一個(gè)個(gè)性化商品對(duì)機(jī)器進(jìn)行參數(shù)設(shè)置和調(diào)整。

工業(yè)控制器和邊緣計(jì)算設(shè)備的快速增長(zhǎng)的計(jì)算能力以及云系統(tǒng)的使用，有助于在生產(chǎn)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)軟件功能的新維度?；贏I的算法將更好地優(yōu)化整個(gè)生產(chǎn)線的吞吐量，同時(shí)將能源和其他資源的消耗降至最低。預(yù)測(cè)性維護(hù)將不斷發(fā)展并不僅考慮來自一臺(tái)機(jī)器或站點(diǎn)的數(shù)據(jù)，而且還將考慮來自多個(gè)工廠以及來自不同設(shè)備供應(yīng)商的設(shè)備之間的數(shù)據(jù)。根據(jù)需求，這些基于AI的算法將部署在非實(shí)時(shí)平臺(tái)以及PLC等實(shí)時(shí)系統(tǒng)上。

5 工程演進(jìn)

Keysight團(tuán)隊(duì)預(yù)測(cè)：教育將轉(zhuǎn)移以培養(yǎng)下一代工程師。

學(xué)術(shù)界將建立行業(yè)合作伙伴關(guān)系，以跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，并將認(rèn)證計(jì)劃，行業(yè)級(jí)儀器和自動(dòng)化系統(tǒng)納入教學(xué)實(shí)驗(yàn)室，以對(duì)學(xué)生進(jìn)行當(dāng)前實(shí)際應(yīng)用的培訓(xùn)。

為了解決物聯(lián)網(wǎng)問題，大學(xué)將結(jié)合基本電子學(xué)，網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)工程，網(wǎng)絡(luò)安全和嵌入式系統(tǒng)的方法，同時(shí)越來越重視技術(shù)對(duì)社會(huì)和環(huán)境的影響。

為了解決人工智能，自動(dòng)化和機(jī)器人技術(shù)問題，大學(xué)將把諸如認(rèn)知科學(xué)和機(jī)電一體化等當(dāng)前利基性話題主流化為必修課程。

Nubix邊緣計(jì)算工程部副總裁MikeGray預(yù)測(cè)，即將改變企業(yè)的編程方式。

隨著邊緣計(jì)算的快速增長(zhǎng)，企業(yè)將開始改變其編程方式。大多數(shù)云原生開發(fā)人員都使用Python和Java等高級(jí)編程語(yǔ)言。他們不了解C和C++，因此他們甚至無(wú)法開始為邊緣設(shè)備編寫軟件。企業(yè)沒有資源聘請(qǐng)另一個(gè)具有正確技能的開發(fā)團(tuán)隊(duì)來從事邊緣計(jì)算項(xiàng)目，但是在許多情況下，業(yè)務(wù)目標(biāo)需要邊緣計(jì)算帶來的收益。這些組織將需要利用他們已經(jīng)擁有的開發(fā)團(tuán)隊(duì)的技能和知識(shí)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們將開始看到云開發(fā)人員熟悉的概念（例如容器）適用于嵌入式世界。