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新兴技术有望带来新一代应用

u-blox_Connected Food

高精度定位、低功耗广域 (LPWA) 网络、短程通信 Mesh 网络和边缘智能技术有望在食品等行业扩展物联网的应用范围。

如果数据是工业数字化的主要推动因素,那么用于收集、传输、存储和处理数据的技术就是其关键推动因素。粮食部门也是如此。从农场、田地或种植园,到整个供应链和生产链,再到零售(甚至是我们的家庭),数字化始终是指在边缘或云端捕获数据、分析以及利用数据优化开发。数据质量的提高以及用于收集、传输和分析数据的技术通常会改进流程。但是,在某些情况下,它们可以支持全新的应用,从而开辟全新的市场。

最新一代高精度定位技术正是这样做的,即利用多频段 GNSS(全球导航卫星系统)和 GNSS 校正数据。通过大幅降低技术的拥有成本,高精度定位不仅面向更广泛的市场提供,还为开发新的自主解决方案铺平了道路。无论是自主农用车辆还是无人机,小巧、轻便、低成本的高精度定位技术都能提供低至几厘米的定位精度。是否具有颠覆性?这将改变游戏规则。

蜂窝数据传输和硬件的成本长期以来一直是部署广泛无线传感器网络的瓶颈。提供增强的地理覆盖范围、低成本的硬件和数据计划,以及在某些应用场景中超过 10 年的电池寿命,最新一代的许可低功耗广域网,包括 LTE-M窄带物联网 (NB-IoT),正在快速排除这些限制。作物监控、牲畜监控和车队追踪等应用将先受益于这些技术。

Mesh 网络提供了一种高效扩展无线传感器网络的方法,通过在整个网络中使用单个节点中继信息,从而扩大其覆盖范围,并支持从灌溉网络工程到智能加工厂到互联超市等广泛的应用。蓝牙® Mesh 等标准化平台可确保设备保持互操作性,即使它们来自不同的供应商也是如此。通过加入能够使用移动通信网络传输信息的节点(形成所谓的毛细管网络),可以扩展 Mesh 网络以支持基于云的应用。

由于它们生成大量数据,许多物联网应用将会陷入瓶颈:带宽。边缘计算是另一项技术创新,可提供一种解决该问题的解决方案。不是将所有收集的数据流传输到云端进行分析,而是智能传感器、网关或本地服务器接管部分分析,只将聚合值(如平均值、警报或消息)传输到云端。在“边缘”上运行的机器学习算法(即在将数据发送到云端之前)可以检测离群值,以及农户、工厂经理或门店经理应了解的其他异常行为。

u‑blox U 杂志上阅读有关食品物联网的更多信息。