适用物联网装置的低功率传输标准,包括蓝牙(Bluetooth)、ZigBee、Z-Wave、Thread,由于低功率无线网路通讯市场成长快速,居家与公共热点常见的Wi-Fi也推出新标准HaLow,欲角逐市场大饼。
根据rethinkresearch网站指出,Wi-Fi联盟(Wi-Fi Alliance)近日发布新一代Wi-Fi标准HaLow,其低功率特色专为物联网(IoT)而设计,预计要到2018年才会进入产品验证阶段。不 过,Wi-Fi相关产品往往在标准验证程序之前就已经出现在市面上,相通性(Interoperability)也相对稳定,可预期HaLow相关产品也 会抢在2018年前问世。
目前,市面上Wi-Fi路由器模组约每1~2年由电信业者升级1次,约需9年才能完整汰换完老旧的设备。不过,当Wi-Fi标准HaLow正式上路后,预计将有数百万台装置可自动升级以支援HaLow。这项特性将成为Wi-Fi进军IoT市场的推进器。
HaLow未来将不止用于居家智能装置,也可望应用于物联网或其他机器对机器(M2M)应用领域,包括智能汽车、远端医疗照护监测、智能城市、以及零售、工业、农业等应用。
HaLow与其他低功率协定相比,有许多优胜之处,像是网路安全、IP连接、以及网路的稳固性(robustness)。HaLow能在微弱的讯号 下建立稳固的连线,且无须重复器(Repeater)或多个接取点(AP)。此外,Wi-Fi长期以来已经在消费市场建立起品牌,这项优势也是其他物联网 技术标准暂时还望尘莫及的。
目前外界仍不确定HaLow的频宽将有多高,不过Wi-Fi联盟估计将至少超过150Kbps、在最佳情况下达18Mbps,远超过使用900MH 频段、频宽约100Kbps的Z-Wave,以及在784MHz~2.4GHz频段上运作,频宽约20~250Kbps的ZigBee。
ZigBee与Z-Wave除了频宽较低的劣势外,ZigBee与Z-Wave在设定时的弹性比较低,也是一大缺憾。像ZigBee无法进行跳频 (frequency hop),因此在网路布建时得特别注意,以防止干扰现象。这也使得ZigBee较不适合射频(RF)环境不稳的物联网或M2M应用。HaLow可支援连结 数百台装置至1座接取点的的密集网路,较适合户外物联网部署或居家应用。
而蓝牙至今一直是为高速传输、短程通讯所设,因此蓝牙的效能可达24Mbps,与HaLow相去不远。然而,标准蓝牙最大缺点在于通讯距离,其讯号 涵盖范围往往不超过10公尺。专为物联网需求设计的低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy;BLE),虽然为了满足物联网需求,将功率压低并拉长讯号传输距离,不过,实际上低功耗蓝牙的传输距离仍难超过60公尺,因此很可能被 Wi-Fi HaLow超越。
最后,HaLow拥有Wi-Fi阵营建立已久的IP与网路连接优势。而ZigBee与Thread则为提升竞争力,携手推出验证计划,结合产品IP 网路支援,将ZigBee的Common Application软体与Thread的Group IP网路层打造成可相互操作的产品生态系统。
HaLow的来临可望引发更多协定彼此聚合,以求在市场上生存。此外,数据网路业者也对HaLow虎视眈眈,因为Wi-Fi阵营降至1GHz以下与 其竞争频段,而随着LTE-Unlicensed进入Wi-Fi使用的5GHz频段,加上LTE很快将提供物联网低功率版产品,未来两者竞争情况将增加。
好文章,需要你的鼓励
工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。