I边缘计算市场定义
边缘计算解决方案能够在将数据传输到中央数据中心或云之前在本地对数据进行处理和存储。工业物联网环境下典型的数据来源包括和控制设备，如可编程逻辑控制器（s）和分布式控制系统（DCSs）。目前边缘计算解决方案供应商来自不同背景，包括数据中心OEMs、OT、云计算、分析和通信服务提供商等。IIOT边缘计算需具备的关键能力
- 能够聚合终端设备生成的数据并将其标准化，以便数据分析平台能够接收数据。
- 数据处理能力，例如通过规则引擎进行事件过滤，复杂事件流处理或数据生成后的处理分析。
- 能够执行AI推理模型与分析。
- 基于传入事件和数据采取本地操作的能力。
- 本地和远程提供可视化功能的能力。
- 在云或任何数据中心之间传输和接收数据的能力，以及在网络中断时自主运行的能力。
IIOT边缘计算部署模式
根据用例，边缘计算可以在设备内部、网关内部或通过在边缘部署服务器来实现，以满足不同程度的分析和本地决策需求。下表根据所需的计算能力水平，列举了不同边缘计算交付模型的关键属性。
工业物联网边缘计算解决方案的部署有两类模式：（1）设备-网关-云；（2）设备-网关-服务器-云。根据需要在数据源附近运行的分析类型，可以部署这两种架构其中之一。
IIOT边缘计算市场走势
当前物联网市场中的大多数供应商都已经认识到，边缘计算已成为物联网解决方案的一个组成部分。由于成本过高、带宽密集、影响性能或不实用等原因，并非所有数据都需要发送到云或核心数据中心。因此，必须在数据生成处部署数据聚合和处理功能，以实现使用实时分析进行快速决策。在某些情况下，为满足法规要求，也需要在边缘位置处理和存储数据。Gartner预计，工业物联网领域将经历一段整合期。大型OT供应商、工业物联网平台供应商、分析和数据中心供应商将通过战略收购来提供端到端解决方案，以填补其产品组合中的空白。领先的分析供应商已经发布了企业分析平台的轻量级版本，以解决各种边缘用例。数据中心OEM供应商将边缘计算视为缓和其营收下降的机会，专注于提供定制化和系统管理软件，以满足工业物联网的需求。大型云供应商将边缘计算产品视为基于云的物联网平台的延伸，他们正在努力创建一个硬件供应商的生态系统，以确保他们的边缘计算软件得到认证或验证，可以在这些硬件产品上运行。该行业还出现了一些新的供应商，它们提供与基于云的物联网平台集成的边缘计算软件平台。
以下是将塑造边缘计算未来市场的关键趋势：
虽然不同来源的工业系统的数据可以使用AI平台集中地进行聚合和分析，但是在边缘部署推理模型并结合边缘分析将显著提高边缘数据的质量。通过使用本地可用的数据，可以实现更佳的实时决策。执行这些推理模型，特别是针对处理文本、和语音数据流的计算密集型模型，将需要一个相对复杂的边缘数据处理架构。
由于处理器和技术的快速创新，市场将见证新型边缘设备的引入，这些设备能够运行数据分析以及直接在设备上运行AI推理模型。预计在未来几年内，硬件供应商将专注于提供基于、视觉处理单元（VPUs）、现场可编程门阵列（s）、应用程序特定的处理器和（s）的边缘计算硬件。它们都将被设计成在边缘处执行复杂的、计算密集型功能的硬件。此外，市场将增加对提高电力消耗效率的关注，特别是在网关和嵌入式设备等受限系统中。
5G蜂窝技术的引入可能会影响I&O架构师重新评估他们的边缘计算架构，特别是针对移动性质的用例，如汽车、车队管理、运输和物流，以及与物联网集成的其他用例。5G蜂窝技术可实现千兆级的和上传速度。因此，一些企业可能会评估将生成的所有数据发送到云或数据中心进行近实时分析的可能性。另一方面，5G也可能加速真正的分布式计算架构的部署。然而，初期阶段5G对于大规模物联网项目来说可能成本过高。此外，5G可能不适用于不支持5G连接的偏远地区的边缘用例。
传感器融合通常用于个人设备，如智能手机和个人医疗设备，其中来自、和加速度计的数据在设备中包含的专用微控制器单元（s）中进行组合和分析，为提供特定的、个性化的见解。传感器融合也应用于自动驾驶汽车中，从、摄像机、里程计、雷达和其他传感器获得的数据通过卡尔曼滤波等算法进行融合和精简，以提供对周边环境的全面了解。预计传感器融合概念将影响未来工业边缘计算架构的形态。将来自不同传感器的多种数据类型（不仅包括遥测数据，还包括边缘的视频和流）组合在一起的能力，有助于在数据生成源头附近改善数据质量。此外，在其他情况下，它也可以提供边缘环境的完整视图。然而，融合来自不同数据源的数据是复杂的，因为它需要摄取、标准化和处理多个数据流。这将迫使基础设施架构师和数据架构师重新设计他们的边缘基础架构。
如今在工业物联网项目中，大多数与IoT分析相关的过程都是在工业控制网络之外通过网关实现，或在OT平台上通过工业服务器实现，或两种方式结合。这是因为工业自动化供应商没有将先进的数据分析和以AI为中心的能力融入到工业控制系统中，如PLCs和DCSs。更重要的是，到目前为止，它们还没有被认为是必须具备的能力。然而，Gartner预测随着IT/OT融合和向工业4.0的转型，这种情况会逐渐改变。Gartner预计工业自动化供应商和数据分析供应商之间将进行更深入的合作，共同创建智能工业控制系统。这将为企业提供更好的资产控制、资产生命周期管理以及新的收益来源。
部署在本地中的网关和边缘服务器可能需要应用程序更新来添加新的用例或工作流。这些系统通常在带宽受限的网络中运行。、可移植性、低开销和隔离性等特性使容器成为跨垂直行业的现场物联网项目的一个有吸引力的选择。容器确保以最小的变更管理开销更新应用程序组件，从而降低总体带宽需求。它们还提供了一个有助于隔离特定进程的环境。
来源：赛博研究院
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史海拾趣
亚德诺半导体（Analog Devices Inc.，简称ADI）是一家全球领先的模拟技术公司，以下是该公司发展的五个相关故事：
公司成立与初期发展： 亚德诺半导体成立于1965年，总部位于美国马萨诸塞州。公司最初的业务主要集中在研发和生产模拟集成电路（ICs），为各种应用提供信号处理解决方案。其产品包括放大器、数据转换器、功率管理器等。
技术创新与产品推出： 亚德诺半导体在模拟领域持续进行技术创新，并不断推出具有竞争力的产品。公司在数据转换器、放大器、射频器件等方面处于领先地位，并不断扩展业务范围，涉足汽车、工业、通信等多个领域。
并购与战略合作： 亚德诺半导体通过并购和战略合作不断扩大规模和增强实力。公司先后收购了一系列企业，包括Hittite Microwave Corporation、Linear Technology Corporation等，进一步拓展了产品线和市场份额。
市场拓展与国际化发展： 亚德诺半导体积极拓展国内外市场，并实现了国际化发展。公司产品远销全球各地，与全球范围内的主要客户建立了长期合作关系。同时，公司在全球范围内设有研发中心、销售办事处和生产基地，为客户提供本地化服务和支持。
未来展望与持续发展： 亚德诺半导体将继续致力于技术创新和产品开发，加强与客户的合作，满足不断变化的市场需求。公司将继续扩大在汽车、工业、通信等领域的市场份额，并积极布局新兴市场，保持行业领先地位，实现业务的持续增长和发展。
当涉及到采用算术逻辑单元（ALU, Arithmetic Logic Unit）组成的二进制加减电路时，网友们可能会提出多种问题，这里列举一些常见问题及其解答：
1. ALU 如何实现二进制加法？
回答：
在二进制加法中，ALU 使用全加器（Full Adder）或一系列的全加器（对于多位二进制数）来实现。每个全加器接受三个输入：两个加数位（A 和 B）以及一个来自低位的进位（Cin）。它产生两个输出：一个和位（Sum）和一个向高位的进位（Cout）。通过级联多个全加器，可以完成多位二进制数的加法。
2. ALU 如何实现二进制减法？
回答：
二进制减法可以通过加法来实现，利用“补码”的概念。具体地，将减数取反加一（即求其二进制补码），然后将该补码与被减数相加。结果的正负由最高位（符号位）决定，其余位表示数值大小。ALU 内部可以包含专门的电路来处理这种补码加法，从而间接实现减法。
3. ALU 如何处理进位和借位？
回答：
在加法中，进位（Carry）是从低位向高位传递的，每个全加器都会输出一个进位信号给下一个高位的全加器。在减法（通过补码加法实现）中，由于使用了加法器，进位的概念仍然适用，但在某些情况下，它可能被视为“借位”的相反操作，尤其是在直观理解减法过程时。不过，从电路设计的角度来看，ALU 内部处理的是加法操作，包括进位。
4. ALU 如何支持更复杂的算术运算，如乘法和除法？
回答：
ALU 通常支持基本的算术运算（加、减）和逻辑运算。对于乘法和除法，ALU 可能不支持直接计算，或者仅支持部分乘法和除法的简化版本（如移位操作，可以视为乘以2的幂或除以2的幂的简化形式）。复杂的乘法和除法运算通常需要额外的硬件单元（如乘法器和除法器）来执行，这些单元可能作为ALU的补充或与之并行工作。
5. ALU 的设计如何影响计算机的性能？
回答：
ALU 的设计对计算机的性能有直接影响。更快的ALU 能够更快地完成算术和逻辑运算，从而提高整个计算机的处理速度。此外，ALU 的指令集和设计的灵活性也会影响其能够执行的操作种类和效率。现代CPU中的ALU通常非常高效且灵活，能够执行多种复杂的算术和逻辑操作，以满足现代应用程序的需求。
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