モノのインターネットは今日の技術革命で最も人気のあるテクノロジーの 1 つですが、依然として IoT の多くの課題に直面しています. デバイスとテクノロジーが接続され、よりスマートになるにつれて, 彼らが直面する危険と脆弱性も同様です. 過去10年間, の モノのインターネット さまざまな業界で広く使用されています, 多くの企業がよりスマートな運用を開発するためにそれを使用しています.
IoT デバイスはデバイス間の効率的な通信を実現しますが、, オートメーション, 時間とコストの節約, その他多くの利点, ユーザーについても一つあります, それはセキュリティではありません. IoT デバイスは場合によっては信頼しにくい場合があります. この記事では、各リンクにおける IoT の主要な課題のいくつかを明らかにします。.
1. 8 セキュリティ問題におけるIoTの課題
一貫性のない安全基準
モノのインターネットはセキュリティ標準の観点からいささか時代遅れです. ニッチな市場やビジネスには統一された基準はありません, これは、すべての企業が独自のガイドラインとプロトコルを設定する必要があることを意味します。.
標準化の欠如により、リスクを増大させることなくモノのインターネット デバイスを保護し、M2M 間で通信することがより困難になります。.
処理能力が低い
ほとんどの場合、必要なデータはごくわずかです IoTアプリケーション. これによりバッテリー寿命が長くなり、コストが削減されます, ただし、OTA アップデートがより困難になり、デバイスがネットワーク セキュリティ ツールを使用できなくなります. したがって, ハッキングが起こりやすい.
レガシー資産
クラウド接続なしでアプリケーションを開発すると、最新のサイバー攻撃に対して脆弱になります. 例えば, これらの古い資産は新しい暗号化標準に準拠していない可能性があります. 大きな変更を加えずに古いアプリケーションをインターネット上で実行するのは危険です, しかし、歴史的な資産では常にそれが可能であるとは限りません. これらのテクノロジーはおそらく何十年もかけてつなぎ合わされており、小さなセキュリティ更新であっても IoT の大きな課題となっています。.
認識の欠如
インターネット ユーザーは、長年にわたって携帯電話やパソコンを保護する方法を学んできました。. しかし、モノのインターネットは新しいテクノロジーであるため、, 多くの人はその概念や機能をよく知りません. したがって、, 消費者, 企業やメーカーは、IoT デバイスにセキュリティ上の脅威をもたらす可能性があります. ハッカーは人や機器を攻撃します.
ボットネット攻撃
ボットネットは、マルウェアを隠すリンクされたデバイスのネットワークです, ハイジャッカーがあらゆる種類の詐欺を行えるようにする. このようなボットはサーバークラッシュを実行するために採用されています, 不正アクセス, 分散型サービス妨害, そしてデータの盗難.
通常の目標は開発することです, 自動化する, 短期間で攻撃を加速し、コストを削減します. 効果的に攻撃するには, ハッカーはリモートからデバイスにアクセスし、何千ものワークステーションに感染する可能性があります. 安全なシステムでは実際の通信と悪意のある通信を区別するのは困難です.
暗号化の欠如
モノのインターネットにおいて, 従来の送信暗号化の欠如は最大のセキュリティ問題の 1 つです. 誰かがネットワークに侵入すると、デバイスとの間で送受信される機密情報を取得できる.
ファームウェアのアップデートがありません
IoT セキュリティのもう 1 つの大きな問題は、導入されたデバイスが脆弱かどうかです。. メーカーは、独自のコードからのものであるか、サードパーティによって生成されたコードからのものであるかに関係なく、ファームウェアをアップグレードすることになっています. 理論的には, これはリモートでも可能なはずです, しかし、これはいつでも可能なわけではありません. ネットワーク上でのデータの移動が遅すぎる場合、またはメッセージ容量が制限されている場合, アップデートをリリースするには、デバイスに物理的に接続する必要がある場合があります.
禁止されている偽造品の IoT デバイス
国境を閉鎖し、すべての個々のデバイスを管理することは、世界の大きな課題です。 IoTセキュリティ. インターネットデバイスの人気と製造デバイス数の急増により、ホームネットワークに問題が発生しています.
権限のないユーザーが、保護されたネットワークに違法な偽の IoT デバイスをインストールする.
このようなデバイスは悪意のあるアクセス ポイントとして設定されることが許可されています。, サーモスタット, ユーザーの知らない間に通信データを盗むカメラ.
2. モノのインターネット(IoT) における課題 データのプライバシー
プライバシーは企業にとって大きな懸念事項です. 機密データや個人データをより適切に保護する方法の問題は、近年ますます顕著になってきています。, GDPR などの法規制の枠組みへの注目が高まり、サイバー脅威の状況がより動的かつ複雑になっているため.
IoT は複数の業界を変革しています, そしてそれが促進する自動化とビジネスインテリジェンスは強力です. しかし、IoT はデータプライバシーの観点から組織に特有の課題ももたらします。. 以下の内容から学んでいきましょう.
エンドポイントの増加
IoTセンサー またはデバイスが Web に接続されている. これ, 順番に, IoT デバイスまたはセンサーがデータ漏洩の潜在的なポイントであることを意味します, または悪意のある者がアクセスできる可能性がある.
したがって, 組織がIoTエコシステムを構築するとき, 例えば, ネットワーク化されたセンサーを工場フロアの物理資産全体に展開することによって, これらの各物理資産は理論的にはエンドデバイスです, 組織内の他の場所にあるコンピューターやモバイル デバイスと同じように. 結果として, このグループは攻撃対象領域を大幅に拡大しました, サイバー犯罪者がデータを盗むために端末デバイスを介してネットワークにアクセスしようとする可能性があります。.
小型でシンプルなデバイス
プライバシーに関する懸念を引き起こすのは IoT デバイスの数だけではありません, しかし、それらの多くはシンプルでサイズが小さいため、. これは通常、これらのデバイスに高度なネットワーク セキュリティ保護を組み込むことが不可能であることを意味します。, マルウェア感染や悪意のあるデータ傍受を引き起こす. その他の問題には、覚えやすいパスワードをデフォルトのパスワードに設定することが含まれる場合があります。.
データ増加
IoT デバイスは、収集不可能または高価なデータを収集します. このデータは、リアルタイムかつ長期にわたって活用できる膨大な量のビジネス インテリジェンスを生成します。. 要するに, 組織が扱うデータの数が劇的に増加します。, 順番に, つまり、セキュリティとプライバシーの専門家は、データがどのように収集されるかについて懸念する必要があります。, 処理された, 共有, そして保管された.
データプライバシー保護に対する堅牢なアプローチを実装するには, データを処理する組織, 特に個人データ, ビジネス全体にわたるデータ フローをマッピングし、そのデータに関連するセキュリティ ポリシーを起草して制定する必要がある.
可視性が鍵
これらのデータプライバシーと保護の問題は多面的である可能性があります, しかしそれらは克服できないものではありません. その代わり, IoT デバイスの開発または導入に携わる企業は、最初からデータ保護を優先する必要があります, 後で検討するためのアドオンではありません. 強力なデータプライバシーは常に可視性から始まります - どのようなデータが収集または生成されているかを理解する, どこでどのように処理されているのか, そしてそれはどのように保管されているのか.
3. におけるIoTの課題 無線通信接続
モノのインターネットの全範囲についてはまだ議論が続いていますが、, これらのデバイスが「あれば便利」から「必須」へと移行する中で岐路に立っているのは明らかです。,そして、人々はミッションクリティカルな作業を実行するためにこれらのデバイスにますます依存するようになるでしょう。, 時々, 非常に重要なアプリケーション.
ワイヤレス通信は次の場合に不可欠です IoT デバイス. ジグビー, Z-ウェーブ, ブルートゥース, NB-IoT, 設計者がこの通信を可能にするためには、Wi-Fi が望ましいオプションです。. モノのインターネット デバイスは、ミッション クリティカルなシナリオでは、異なるワイヤレス テクノロジと同じスペクトルを使用して複数のユーザー間で動作する必要があります。.
大きな建物の中では (病院などの), 集中的な機器操作を提供し、信頼性の高い無線通信を実行する必要がある. 患者追跡装置, スマート照明, ウェアラブルデバイス, 医療機器, 訪問者が携帯するセキュリティ システムは同時に動作し、相互に干渉しないようにする必要があります。. 病院でもこんな状況があるんですね, 医療監視機器が 2.4 携帯電話の GHz ISM 帯域, ワイヤレスカメラ, 電子レンジと. この種の環境では、IoT デバイスの動作が意図したとおりに動作することを確認することが重要です。.
ネットワークチャレンジ
5Gの登場により, ますます多くのアプリケーションが、向上したセルラー ネットワーク パフォーマンスを利用して、コンピューティング ワークロードをデータ センターに「ストリーミング」することになります。. あらゆる種類のデバイスがネットワークに接続されていることが想定されます, そのうちのいくつかは、ネットワークのセキュリティと完全性に意図的に脅威を与える可能性があります. したがって, このようなリスクを軽減するには、システムとネットワーク管理ツールを開発する必要があります。.
IoT 機能は現在、あらゆる産業分野でますます重要性を増しているアプリケーションで使用できるように設計されています。. デザイナーはよく考えられたプロセスに従ってデザインする必要があります, テスト, スマートデバイスとシステムを検証します. このプロセスには、無線通信での測定とテストが含まれる必要があります。, ネットワークレベル, とデバイス.
幸いなことに, 設計者は、IoT エコシステムの機能を検証するのに役立つさまざまなテストの選択肢を利用できるようになりました。. しかし、適切なテストを行うだけでは十分ではありません. デザイナーは適切な仕事を行うために適切なツールを採用する必要がある.
バッテリー消費分析により、設計者はデバイスの現在の使用状況と各動作モードの継続時間を正確に判断できます。. 正確なモデリング ツールと EMI シミュレーションは、ハードウェア開発前に放出レベルを推定するのに役立ちます.
4. 一般 IoT開発 課題
センサーモジュール
センサー モジュールは通常、デジタルおよびアナログ インターフェイスを備えたマイクロコントローラー ユニットを中心に設計されています。, 外部との通信には RF トランシーバー インターフェイスも必要です.
IoTセンサーモジュールのブロック図
電源管理とサイジングは設計者にとって共通の課題です. RF インターフェイスは大量の電力を消費する可能性があります. 低電力無線プロトコルは、消費電力と伝送距離の間のトレードオフを提供するために開発されました。. 環境によっては、複数のデバイスが干渉なく通信する必要があるという要件に比べれば、電力消費とスマート ファクトリーは問題にならない場合があります。. 信号の完全性が重要な優先事項になる. 加えて, 産業環境では電磁干渉要件に準拠する必要があります.
最適なバッテリー寿命を持つ IoT デバイスを設計するには、正確な電力消費曲線とデバイスの動的負荷の正確な特性評価が必要です. 負荷要件間の関係を理解する, 所要時間は、バッテリ寿命を決定する上で重要な要素です。.
非充電式ボタン電池でも充電式LiPo電池でも, バッテリーの寿命を延ばし最適化するには、バッテリーの動作特性を理解し、複雑な電源管理プログラムに組み込む必要があります。. バッテリー負荷と要件がどのように役立つかを正確に追跡できること.
設計者は、この情報を使用して強力な電源管理プロセスを開発できます。. デザイナーが決めるかもしれない, 例えば, IoT デバイスの電流は動作中に非常に広いダイナミック レンジを持つこと, 無線トランシーバーがリンクを開始するときは数百ミリアンペアから、トランシーバーがオフのときはサブマイクロアンペアまで, マイクロコントローラーまでは最大です. 最適な睡眠パターン, センサーが作動していない, 等々.
形 2. ワイヤレス IoT デバイスのバッテリー消費を分析するには、バッテリー寿命を最適化することが重要です. N6705B DCパワー・アナライザとN6781A 2象限ソース測定ユニットは、バッテリ消費の特性を評価し、バッテリ負荷に伴う経時的な機器の変化を理解するための理想的なツールです。.
長いバッテリー寿命
今日、多くの IoT デバイス ユーザーは、何年も持続するバッテリーを必要としています。. これは、バッテリー交換に簡単にアクセスできない遠隔地に何かを導入する予定がある場合に特に重要です。. 手術やその他の方法で合併症のリスクが高い場合は、バッテリーを頻繁に交換する必要がある場合があります.
ハードウェア設計者は、どの部分が最も電力を消費するのか、またそれらを設計に含める必要があるかどうかを検討する必要があります。.
深いスリープ パターンを備え、消費電流が非常に少ない集積回路を使用すると、この課題を解決できます。. さらに, 設計者は、低いバッテリー電圧の使用方法も考慮する必要があります。. 例えば, 製品の消費電流を最小限に抑える. 設計者は、低電力コンポーネントを使用し、部品が使用されていないときに過度の電力を消費し続けないようにすることで、これを実現できます。.
このプロジェクトにコメントした研究者らは、自ら充電できるバッテリーを開発することで大きな進歩が得られると信じている.
セキュリティの脆弱性
最近の見出しには、世界中の IoT デバイスに影響を与える可能性のあるセキュリティの脆弱性に関する憂慮すべき詳細が含まれることがよくあります。. このモノのインターネット設計の課題をハードウェアの観点から解決するには、多面的なアプローチが必要です.
初めに, 設計者は安全なキー管理を考慮する必要があります. ハードウェア アクセラレーションによる暗号化を使用してデバイスの安全性を高めることもオプションです.
個別のメモリドメインも推奨される方法です. 安全なメモリ アクセスを使用してフラッシュ メモリと RAM を不正アクセスから保護します. そうすることで、ハッカーがプログラミング インターフェイスやデバッガーを使用して攻撃を開始することが困難になります。.
ライターを押す, 小型のデバイス
これらの機能を求めるのは、実装の柔軟性を可能にするため正当です。.
1 つの可能性は、デバイスがフレキシブル プリント基板を使用する必要があるかどうかを確認することです。 (プリント基板) 硬いものの代わりに. より多くのコンポーネントをより小さなスペースに詰め込むことが可能. また、一般的に硬いものよりも耐久性が高く、過酷な環境での衝撃によく耐えることができます。, 全体的な寿命が長くなります.
IoTデバイスを連携して利用する場合 人工知能 (AI) またはデバイス上のデータの処理, ハードウェア設計者は、これらの必要性がフォームファクターの寸法にも影響することを理解する必要があります。.
IoT ハードウェア設計者は、これらの開発状況を常に把握し、新しいオプションが今後の製品をどのようにサポートするかを理解する必要があります。.
テストに十分な時間を投資する
デザイナーは通常、タイトなスケジュールで仕事をしています. それでも, ハードウェアをテストし、結果が出たら必要な調整を行うのに十分な時間を確保する必要があります。.
製品の市場投入前にテストを行うことで、安全性に関する問題を防ぐこともできます. 例えば, ファジー テストには、IoT デバイスにランダムなバイトを受け入れさせ、エラーを示す可能性のある異常な動作を追跡することが含まれます。. これは、コンピュータ アプリケーションをテストするときに最もよく発生します。. しかし, IoT デバイスをチェックするのにも良い方法です.
有用なテスト結果を得るには、チーム間の効果的なコミュニケーションが重要です. デバイスを開発しているソフトウェア開発者は、ハードウェアに部分的に影響を与えるエラーを発見する可能性があります。.
テスターと安定した関係を築くことも重要. これらの関係者の多くは、ハードウェアの問題が原因で問題が発生していることにすぐには気づかない可能性があります。. しかし, テスト関係者からの詳細なフィードバックを経て、, ハードウェア設計者や IoT 製品に携わる他の人々は、問題がどこにあるのかを把握し、協力して問題を解決できるようになります。.
ハードウェア設計者は、予想よりも多くの時間をテストに費やすことを常に計画する必要があります. こちらです, 物事を急ぐ必要はない, 後で製品の機能や安全性を妨げる可能性のある問題を見逃す可能性はありません.
先見性により、IoT 設計の多くの課題を回避できます
あらゆる IoT 設計の課題を回避する万能の方法はありません. しかし、それぞれの設計上の決定がもたらす良い結果と悪い結果を考慮することが重要です。. 設計者は各段階で最適なオプションを選択し、時間のかかる問題を回避することもできます。.
5. IoT における課題 導入
IoT の導入は、次のような消費者ベースのアプリケーションから拡大しています。 スマートホーム デバイスやウェアラブルから産業オートメーションのミッションクリティカルなアプリケーションまで, 緊急対応, 公安, IoMT, そして自動運転車.
IoTにおける「5C」とは、 5 IoT 設計が直面する主な課題, つまり継続性, 接続性, コンプライアンス, ネットワークセキュリティー, そして共存.
導入の課題 1: 接続性
デバイスとの間のシームレスな情報の流れを実現する, インフラストラクチャー, 雲, 集中的なデバイス展開の複雑さとワイヤレス接続の複雑さのため、アプリケーションは IoT の大きな課題の 1 つです。. しかし, ミッションクリティカルな IoT デバイスは、最も過酷な環境でも故障することなく確実に機能することが期待されます。.
ソリューションは高度に構成可能な設計とテストが必要です, フレキシブル, 接続性の課題に対処するための将来の要件にも対応できる拡張性を備えています. 柔軟性には、実際の動作モードで複数の無線フォーマットを備えたデバイスをテストし、チップセット固有のドライバーを使用せずにシグナリング モードで OTA テストをサポートする必要があります。. コードを活用し、開発のさまざまな段階での測定関連の問題を最小限に抑えるため, 解決策は安価でなければなりません, 単純, 製造および研究で使用可能&D.
導入の課題 2: 連続
バッテリー寿命の確保と延長は不可欠です. バッテリー寿命が長いことは大きなメリットです. IIoTデバイス向け, バッテリー寿命は通常 5 ～ 10 年です. 機器の寿命は医療機器の生死を意味します. しかし, バッテリー不良も問題.
IC 設計者は、IoT のバッテリー寿命要件を満たすために、ディープ スリープ モードを備えた IC を設計し、命令セットと速度セットを減らし、低バッテリー電圧を実現する必要があります。, 集積回路.
標準化団体は、次のような新しい低電力動作モードを定義しています。 シグフォックス, LTE-M, ロラ, そして NB-IoT, 限られた有効動作時間を提供しながら、低消費電力を維持します。.
導入の課題 3: コンプライアンス
モノのインターネット デバイスは、世界的な規制要件と無線規格に準拠するために必要です. 適合性テストには、無線規格適合性テストとキャリア受け入れテストが含まれます。, 規制遵守テストだけでなく, RFなどの, EMC, およびSARテスト. 設計エンジニアは通常、最新の規制に準拠した厳格な製品発売スケジュールに従うことを強いられます。
コンプライアンステストは時間がかかり複雑であるため、, 手動で実行する場合、完了までに数日または数週間かかります. 発売スケジュールを守るため, 設計者は、あらゆる設計段階で使用できる社内の事前適合テスト ソリューションへの投資を検討できます。, 問題を早期に解決するだけでなく、. テストラボの法規制遵守要件を満たすシステムを選択することは、測定の関連性を確保し、障害のリスクを軽減するのにも役立ちます。.
導入の課題 4: 共存
数十億台のデバイスに対応, 無線チャネルの輻輳の問題は悪化するばかりです. 標準化団体は、無線の混雑を解決するために、他の信号が存在する中でデバイスがどのように動作するかを評価するテストを開発しました。.
例えば, Bluetoothで, 適応型周波数ホッピング (AFH) Bluetooth デバイスがデータの衝突が多いチャネルを放棄できるようにします。. その他の衝突回避技術, LBTやCCAなど, 伝送効率も向上します. しかし、混合信号環境での有効性は不明です, 無線フォーマットが相互に検出できない場合, 競合やデータ損失が発生する可能性があります.
産業用センサーが信号の制御を失うと、重大な結果が生じる可能性があります. したがって、共存テストは、混雑した混合信号環境での動作を測定および評価し、同じ動作環境で予期しない信号が見つかった場合にワイヤレスのパフォーマンスを維持することの潜在的なリスクを評価するために不可欠です。.
導入の課題 5: ネットワークセキュリティー
従来のネットワーク セキュリティ ツールのほとんどは、Web とクラウドに重点を置いています。. OTA とエンドポイントの脆弱性は見落とされがちです. 多くのアプリケーションで使用されている WLAN や Bluetooth などの成熟したテクノロジーを通じて OTA の脆弱性に対処するための取り組みはほとんど行われていません。.
70% のセキュリティ脆弱性はエンドポイントに起因します. これらのIoTデバイスを保護するには, 特別な注意を払う必要があります. エンドポイントデバイスへの潜在的な侵入および OTA 脆弱性ポイントを特定する必要がある, 定期的に更新される既知の脅威/攻撃のデータベースを使用してデバイスをテストする必要があります。.
「5C」による強固なモノのインターネット基盤の構築
多くの業界にエキサイティングな新しい機会とアプリケーションへの扉を開きます. しかし、それは前例のない課題も突きつけます, ミッションクリティカルな要件を満たすために新しい考え方が必要になる. IoT を成功させるには、5C テクノロジーの IoT 課題を克服する必要があります。. IoT はその約束を果たし、適切な検証を使用することで保証されます。, コンプライアンステスト, 製造業, 製品ライフサイクル全体にわたるセキュリティツール.
6. IoT業界のサプライチェーンの課題
消費者向けモノのインターネットの基本概要
IoT とは、特定の伝送プロトコルに従ってあらゆる物体を潜在的なネットワークに接続し、物体間のインテリジェントな接続を実現することを指します。, もの, 人々, 多次元の情報をリアルタイムに発信・収集し、人と人を繋ぐ. 情報技術産業の第三次革命の代表として, IoT は AI コンピューティングと伝統的な工業生産を有機的に組み合わせたものです. IoT は主に産業用モノのインターネットと消費者向け IoT に分類されます。.
完全な IoT は主にネットワーク層で構成されます, アプリケーション層, 知覚層, とプラットフォーム層. モノのインターネットのインテグレーターとして, アプリケーション層は、エンドユーザー向けの製品機能を実現するという重要な責任を負います. 同社の主力製品, インテリジェントなオーディオビジュアルハードウェア, 消費者向けモノのインターネットのアプリケーション層に属します. コンシューマIoT, スマートオフィス, スマートトラベル, およびスマートホームは消費者向けIoTのアプリケーションシナリオにあります.
データはIoT時代の核となるリソースです
インテリジェント端末はデータを取得するためのモノのインターネットへの入り口です: インターネット時代からモノのインターネット時代への進化の経路は、一般的に次のように要約されます。: インターネット (パソコン, 1.0 時代) → モバイルインターネット (スマートフォン, 2.0 時代) → モノのインターネット (人間とコンピュータの相互作用とあらゆるもののインターネットを実現するインテリジェント端末, 3.0 時代), 各アップグレードはトラフィック データのマイニングと再配布を中心としています。, コアリソース. モノのインターネットは既存の「人」のつながりを打ち破る, 「人」にまで広げる, 「人も物も」, 「モノとコト」「すべてのインターネット」, そしてこれに基づいて、より大規模なデータを生成します, より強力なAI. モノのインターネット時代の中核リソースはデータです. チップかどうか, センサー, インテリジェント端末およびその他のハードウェア メーカー, または通信事業者, クラウドプラットフォーム, 人工知能およびその他のソフトウェア サービス企業, より多くのデータ情報を入手できる人は、産業チェーン全体においてより大きな発言権を持つことになる. IoTのビッグデータ取得の前提となるのは、大規模なフローデータ収集能力を備えたインテリジェント端末ネットワークの構築である。.
モノのインターネット産業の規模は拡大し続けています
消費者向けモノのインターネットには幅広い市場の見通しがある: モノのインターネットの端末セキュリティに関するホワイトペーパー (2019) 近年それを示しています, IoT のアプリケーションは際限なく登場しています, スマート医療の普及と応用, インテリジェント交通機関とその他の産業は、モノのインターネット端末の急激な成長を包括的に推進してきました。. 世界中のIoTが接続するデバイスの数 11 億で 2019 そして届くだろう 25 10億まで 2025. と比べて 2018, という年間複合成長率を達成しました。 15.71%.
コンシューマIoT分野, 世界の消費者向けモノのインターネット接続数は、 11.4 10億まで 2025, 中でもホームセキュリティ機器に代表されるスマートホーム機器の数は今後も増加すると考えられます。 2 十億.
業界規模で見ると, IoT製品やサービスなどの世界的な収益は、 $343 億で 2019 に成長すると予想されています $1.12 兆で 2025, 年間成長率は 21.86%.
通信技術の進歩, クラウドコンピューティング, と AI がモノのインターネット産業の急速な発展をサポート
あらゆるもののインターネットへのリンクとして, IoTの発展はネットワークや通信技術の進歩と切り離すことはできません. 伝送能力とコンピューティング能力の制限のため, 従来の 4G ネットワークと集中型コンピューティングでは、モノのインターネットによってもたらされる大量のデータを処理できず、リアルタイム相互接続のアイデアを実現できません。. 5Gなどの新技術として, クラウドコンピューティング, 人工知能は成熟し、収束する, モノのインターネット産業の発展の基礎が築かれました.
5G通信は最新世代のセルラー移動通信技術です. と比べて 4G, 5Gネットワーク 伝送速度が高いという利点があります, 遅延時間の短縮, さらに多くのつながり, クラウドオフィスのネットワーク伝送と接続のより高度な要件を満たすことができます, スマートシティと産業オートメーション. その中で 2019 世界的な展示会業界の展望 (GIV@2025), ファーウェイは次のように予測した 2025, 58 世界人口のパーセントが 5G ネットワークにアクセスできるようになる, 14 割合の世帯に「ロボット執事」がいる," そして 97 大企業のパーセントが AI を導入する予定 (人工知能).
クラウド コンピューティングとは、大量のデータを含むコンピューティング プログラムを多数の小さなプログラムに分割するプロセスを指します。, システムによって処理および分析されるもの, そして計算結果はユーザーに返されます. クラウドコンピューティング, 分散コンピューティングとして, より多くのサーバー リソースを統合し、信頼性と拡張性を向上させることで強力なデータ処理機能を備えています。, モノのインターネット時代の大規模データ処理ソリューションを提供. 専門家は世界的なクラウド市場が到来すると予測している $273.3 億で 2022, 上 212% から 2016. AIは人間の知能の研究に特化した科学です, シミュレーションを通じて機械に人間の知能の特性を持たせる, 延長と延長. AIの核となるのはアルゴリズム. アルゴリズムと計算能力の向上により, 人工知能製品には画像処理と言語認識の機能があります. 世界のAI市場を当社が推定 $680 億で 2020, 平均年間成長率は 32% から 2015 に 2020.
消費者向けIoTインテリジェントハードウェア産業の発展状況と動向
消費者向けモノのインターネットのインテリジェント端末とは、情報収集機能を備えた端末ハードウェア製品を指します。, 処理能力と接続能力, 知的な知覚を実現できる, 交流, ビッグデータサービスなどの機能. これは、モノのインターネット時代における人工知能の重要なキャリアであり、消費者向けモノのインターネットの産業チェーンにおける重要なリンクです。. 新興産業として、また家電分野の重要な一部として, 携帯電話などの最終製品のインテリジェンス, テレビ, 新世代の情報技術が加速し、インテリジェントな家庭が実現, 自動車ハードウェア, ウェアラブルデバイス, モバイル医療など モノのインターネット インテリジェント端末製品の統合, インテリジェントハードウェア産業の繁栄を示唆, ドライブモードの革新と効率性.
スマートハードウェアは爆発的に増加している
以来 2016, 中国は次々と数々の法律を公布してきた, 規制と政策文書, 「インテリジェントハードウェア産業のイノベーションと発展のための特別行動」および「健康および医療ビッグデータの応用と開発の促進と規制に関するガイダンス」を含む.
需要の面では, 国家経済レベルの成長に伴い, 住民の消費構造は高度化し続けている, エンターテインメントなどのサービス分野, 医療と教育は継続的な変化をもたらします. ハイエンド, インテリジェントハードウェアに代表されるインテリジェントでカスタマイズされた製品は、業界の発展をリードし続けます. 同時に, 中国の主要な消費者グループは徐々に80年代以降および90年代以降の世代に移行しつつあるため、, 消費基準も多様化と高品質化に向けて徐々に発展しています. ウェアラブルデバイスに代表されるインテリジェントハードウェア製品, スマートスピーカー, スマートドアホンなどが市場で広く支持されています.
供給側では, 中国の5Gの急速な発展に伴い、, クラウドコンピューティング, 人工知能, モノのインターネットとチップ産業, 中国は徐々に完全なインテリジェントハードウェア産業のサプライチェーンを形成している. 企業協力の深化に伴い, インテリジェント ハードウェア業界の基礎となる製品のロジックは引き続き統合されるでしょう, そしてrでの協力&d, 生産と販売はますます近くなる. 中国が情報技術分野で成熟するにつれて, 大学における関連教育は引き続き実施される, そして中国人エンジニアの量的配当は発酵し続けるだろう, インテリジェントハードウェア関連産業の急速な発展を推進.
インテリジェントハードウェア業界における協力は引き続き深化
インテリジェントハードウェア産業の継続的な発展に伴い, 産業チェーンの上流と下流の企業間の協力も深化し続けている. インテリジェントなハードウェア製品の開発中, インテリジェント ハードウェア スキームでは、製品の構想からトレーダーとメーカーが必要, デザイン, 研究開発から生産、販売まで一貫して行う, 電気通信事業産業チェーンの上流および下流企業との連携, プラットフォームサービス企業とアルゴリズム処理企業およびその他の企業が緊密に連携, それぞれの企業と分野の利点を活かし、全方位的な協力関係を構築し続けます, 完全な製品の基礎となるロジックを構築する, ユーザーのニーズを満たすインテリジェントなハードウェア製品を共同開発します.
産業チェーンの協力を深める過程で, 人工知能アルゴリズムとインテリジェントハードウェア間の連携は特に密接です. インテリジェントネットワークカメラに代表される光音響データの取得・処理機能を備えたインテリジェントハードウェア, 車載データ レコーダーと Bluetooth ヘッドセットは、人間とコンピューターの相互作用の新たな入り口となりつつあります。, 画像認識などの人工知能技術, 顔認識と音声認識は産業界で応用されています. 産業チェーン技術の継続的な成熟により、, 人工知能の開発, モノのインターネット, クラウドコンピューティングなどのテクノロジーにより、製品の技術高度化が大きく進んでいます。, 製品のユーザーエクスペリエンスを最適化することにより、製品市場のパフォーマンスを向上させる, 業界の新たな注目スポットとなる.
インテリジェント ハードウェア アプリケーションの範囲は急速に拡大しています
ますます豊富になるアプリケーションシナリオ: 人工知能の継続的な発展に伴い、, インテリジェントハードウェア製品は成長を続け、細分化された分野や特定のシーンに拡大. 製品はシナリオ指向になる傾向がある, 市場セグメント向けの製品やサービスが引き続き登場しています. 現在のところ, インテリジェント ハードウェアはスマート ホームに広く適用されています, スマートシティ およびその他のシナリオ.
