深度观察:物联网正在引发颠覆性变革

物联网 (IoT) 将从根本上改变嵌入式系统的设计,但可能并不是以您所想象的方式。这一变革将始于业务模式,而非芯片或算法。但它会很快渗透到嵌入式设计的各方面。

几年前这一变革就已初露端倪,当时领先的硬件公司 IBM 开始抛售自己的硬件业务,将目光转向服务。如今,苹果首席执行官表示他正努力将公司的服务业务收入(包括 App Store 和 Apple Music)翻一番,去年该公司的服务业务收入达到 250 亿美元,超过 Mac 销售收入。

但 IBM 或苹果的公司战略与嵌入式设计有何关系呢?最近,一家独出心裁的公司发布了一篇产品公告,对此进行了解答。

耳听一切的音箱

首先,我们先认识下 Amazon Echo。乍看,您会觉得这是一款极其昂贵的无线音箱,一种非常简单的嵌入式系统。但经过仔细研究,您会发现自己完全误解了亚马逊的 Echo 业务模式。如果不了解其业务模式,您可能会认为 Echo 是史上最无可救药的过度设计的音频设备。但事实并非如此。它实际上是一款颠覆性产品。

通过阅读亚马逊的宣传资料,您会发现 Echo 不仅像任何其他无线音箱那样拥有蓝牙端口,还拥有支持其直接从 Amazon 云播放音频文件的 WiFi 连接。该连接的用户界面是亚马逊的 Alexa 语音识别个人助手。

Alexa 不仅能访问前端 Amazon Music,还可以访问其他商业音乐服务,以及 Yelp 或 Google Calendar 等 Web 服务。它可以通过基于搜索的响应回答问题。同时,它还可以访问数千款商业应用和亚马逊购物网站。简言之,Alexa 将这款无线音箱打造成了零售 Web 的端口。

等等,还有更精彩的呢。Echo 还可以访问前端智能家庭物联网,支持您语音控制从电灯到门锁再到电炉的一切事物。

但 Amazon 没有对外宣传的一点是,在提供所有这些功能的同时,Echo 变成了海量个人数据的收集点。它收集您聆听的内容、您提问的问题、您购买的东西以及您与家庭的交互方式。它可通过波束成形麦克风阵列和基于云的后端处理推断您家庭成员的身份和位置,以及他们正使用的音频媒体。坊间流传 Echo 还正在研究从在另一个房间的电视上运行的 Alexa 发出的命令。

亚马逊可以利用所有这些数据改善对您的服务,包括改善对问题的回应、快速打开音乐或有声读物、推荐产品以及进行向上或交叉销售等。但是,它也可以在征得您的允许后(在您点击之前您确实阅读了那些协议,不是吗?),收集有关您的数据以供第三方使用,包括应用开发人员、市场调研人员或零售商。播放防脱发广告时,您真的走回电视旁边了吗?这些数据用例都是亚马逊的潜在收入来源。

但如果您拆开 Echo,您只会看到一个蓝牙芯片和一个功率放大器,上面有一个 WiFi 端口,内置一个高性能的 DSP 芯片、一个包含七个麦克风的阵列、256 Mb DRAM 和 4 GB NANA 闪存。所有这些硬件造就了卓越的用户界面,据报道称它可以捕捉房间中任何角落的说话声,即便是在把音乐声音调高了的情况下也不例外。这些预测的新收入来源至少可以弥补 Echo 的部分成本。

分层模型

我听到您说,“很好。”“但我不为亚马逊工作。”Echo、Google Home 以及拥有广泛 Web 零售业务的其他大型公司所提供的类似设备不仅仅是未来消费类音频产品的雏形。它们为许多种嵌入式系统指明了道路。

让我们以冉冉兴起的工业物联网为例。传统上,工业控制器是一个微控制器单元 (MCU)、数字信号处理器 (DSP) 或 FPGA,大量的输入内容来自受控设备,每条输入内容测量一个必要的状态变量,同时它们会向各种致动器输出大量的内容(图 1)。由于销售资料中需要出现缩略词 IoT,如今一些控制器设计就添加了某种网络接口,以便至少能够将数据记录到该网络端口并接收来自该网络端口的命令。这项能力可能只是基于控制器的传统功能。或者在允许延迟的情况下,它可用于将一些控制功能迁移到外部枢纽或云端。

图 1物联网连接的控制器记录数据并划分任务

现在,您应该对 Echo 有个大体了解了,下面再让我们深入了解下。如今,控制器正把系统状态记录到云端,云端的某些人正在构建一个具有巨大潜在价值的庞大数据集。大数据分析可以检测控制回路的未来优化或可预测维护需求的趋势。或者它可以发现说明系统中任何其他地方存在故障,甚至是操作人员玩忽职守的异常情况。所有这些都是技术数据,可以在系统内使用。

未来趋势是通常被锁定在本地控制回路中的数据会被收集起来并更广泛地散布在控制系统之内或以外的地方。授予物联网权限以控制变量的需求已深入地渗透到硬件中,德国领先运动控制产品公司 Trinamic 的电动机控制子系统和芯片可以证实这一点。公司营销总监 Jonas Proeger 表示:“这是对我们 stallGuard2 等监控和无传感器控制功能的典型应用,stallGuard2 能够感知运动中的电动机上的负载。”

除了能够本地控制电动机失速以外,运动控制器还可以不断地将数据传送给外部应用。“您可以监控使用中的系统。如果随着时间的推移负载不断增加,您可以预料机械系统正不断被磨损。我们的一些客户借此自动检测何时需要维修技术员。”

在一些情况下,控制点收集的数据会被导出以供控制网络的其他部分或甚至云应用使用,从而改善系统性能。但是其他客户可能会以其他方式使用数据。通过状态数据分析,产品计划员和营销人员可以了解系统正如何被使用,或甚至操作人员和设备之间的摩擦点在哪里。这些数据可造就新的特性或服务,并进一步推进增强已安装设备的电话销售。

但是,一些数据计划员可能不只是需要简单的状态信息。他们可能要求控制器将传感器扩展到受控设备中更深的地方或甚至受控设备以外的地方。有关设备环境的信息或有关操作人员行为的数据可能具有很大的价值。想想 Echo 上的麦克风阵列,其声音可能携带有关振动、摩擦、轴动及其他影响的大量信息,但如果只是观察电动机的电流,可能无法轻松地获取这些信息。

间接信息的另一个有趣示例是一款被叫做“量子界面”的人类输入技术开发程序。公司的 IP 不再依赖鼠标滑动和点击,而是使用手势输入设备来捕捉操作人员的手在三维空间中的质量中心、速度矢量和预测轨迹等。

公司创始人兼首席技术官 Jonathan Josephson 解释说,这种连续的空间运动比指向和点击更自然。它们可以带来经济性,例如支持系统观察操作人员打开阀门而非读取阀轴上的轴头编码器。或许最重要的一点是,这种界面甚至可以在手势完成前检测来自运动的元数据,例如操作人员的紧迫感、不确定性或分神。Josephson 表示,无论是从全身运动、手运动还是眼睛跟踪中,“这一路径都告诉了我们关于您的一切。”

控制器甚至可以从操作人员以外的地方收集数据。在许多情况下,您能收集多少状态信息有个阈值。在阈值之下,直接使用模拟传感器测量个体状态变量更经济。在阈值之上,最好使用视频或音频间接一次捕捉多个变量,然后通过分析获得个体变量的数值。

市政服务就是一个经典案例。相比每个停车位的埋置传感器,头顶视频摄像头可帮助您更轻松地推断停车位占用率。一旦获得了这些视频流,您还可以进一步进行分析,获取交通信息、安全信息,甚至人流量和路人行为数据以出售给当地买家。

新业务线

这第一个想法说明了很重要的一点。有时控制器收集的数据与控制器的原有功能毫无关系,之所以会被收集是因为控制器位置的偶然性或控制器必须收集的其他数据。如果您使用摄影机来监控沿街停车,您还可以顺便收集有关人行道事件的大量数据。或许,如果您正使用视频取代大量轴角编码器和直线位移传感器,那么使用广角镜头并将摄像头向上瞄准则可能会带来有关操作人员行为、工厂车间中其他操作行为或零售环境中客户行为的额外数据。

但为何会这样?这些数据和控制器的功能毫无关系。现在让我们探讨下思考替代业务模式的重要性。数据就是金钱。通常这些无关的数据可以被分析、适当清理和销售给第三方,从而创造巨大的价值。操作人员数据可以生成有关功能安全合规性、工人培训或甚至工作场所安全性的信息。车间视频可以生成有关工作流、处理输入,甚至照明、监管员行为及天气等其他方面的线索。您通过观察零售客户所获得的海量信息并不需要精心处理。

关键的一点是不仅这些数据具有巨大的价值,而且作为系统厂商、服务提供商或设备所有者的您可以销售这些数据。这是一个潜在的收入来源,有时与此相比嵌入式系统原有功能的价值显得相形见绌。这会带来翻天覆地的变化。

新设备

物联网的出现为广泛嵌入式系统(从工业控制器到车载子系统再到无人机和消费类设备)的设计提供了一个新的维度。现在,设计师不仅要考虑嵌入式系统的主要功能,还要考虑系统可能会收集的数据的潜在价值。

多种来源的数据具有潜在价值:

  • 可改善控制战略、扩大优化或支持预测维护的数据
  • 有关用户和产品规划与营销用例的重要内部信息
  • 可挖掘并出售给第三方的数据。

随着收集收据的价值和规模不断增长,这些要求引发了系统设计的实质性变更(图 2)。举例来说,Amazon Echo 不只是一个简单的蓝牙扬声器,它还在麦克风阵列、信号处理、WiFi 和互联网接入方面投入了高昂成本。但大部分成本可通过 Echo 生成的其他功能(如零售交易和 Web 流量)予以弥补。

图 2演进的物联网控制器朝着远程数据收集器的方向发展。 

 

在深受互联网影响的时代,随着不断探索,我们可能开始不再将嵌入式系统视为独立的固定功能设备,甚至也不再将其视为支持基于云的算法的传感器集群和致动器。它们可能变成了海量密集数据的收集器,其中硬件专用于传输流数据以支持本地分析功能和显著增强安全性。它们变成了日益盛行的大数据分析的耳目甚至口鼻,试图通过无限的信息提供极致的盈利能力。


CATEGORIES : IoT, 嵌入式系统/ AUTHOR : Ron Wilson

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