Chuyển đến nội dung chính

IoT: Số hóa hôm nay vì một tương lai “vạn vật kết nối”

 IoT là công nghệ tiên tiến có thể kết nối hàng tỷ thiết bị và tương tác với chúng để thu thập số lượng lớn dữ liệu. Sử dụng hiệu quả IoT mang lại tiềm năng rất lớn để thương mại hóa, kết nối ngành phát thanh và truyền thông cũng như các ứng dụng trong giáo dục, khoa học và kỹ thuật.

IoT vạn vật kết nối

Theresa Bui Revon - Chiến lược gia về Cloud và IoT của Cisco cho rằng khi IoT lần đầu tiên được triển khai, thử thách lớn nhất là kết nối các thiết bị, qua kết nối cố định, vệ tinh hoặc Bluetooth. Và một khi các thiết bị này được kết nối sẽ phát sinh yêu cầu quản lý và giám sát số lượng rất lớn dữ liệu.

Việc mở rộng các thiết bị IoT đến con số hàng triệu thiết bị đã đặt ra thách thức lớn về quản lý dữ liệu từ các thiết bị đó, hơn là vấn đề kết nối.

Cisco công bố hệ thống Jasper Control Centre của họ cho NB-IoT (Narrow Band IoT) chính là nền tảng đầu tiên được đưa ra thương mại trên toàn cầu.

Revon cho biết: “Cisco đang xây dựng một danh mục các giải pháp để giúp các công ty khai thác tối đa dữ liệu của họ, bắt đầu với các thiết bị kết nối như NB-IoT dự kiến sẽ thúc đẩy sự phát triển của IoT với quy mô lớn”

Trong bản Phân tích công nghệ mới nổi năm 2017 của Gartner: NB-IoT dự báo số lượng thiết bị được kết nối ngày càng tăng và sẽ đạt hơn ba tỷ vào năm 2023.

Revon giải thích thế hệ mạng mới được xây dựng có mục đích, giúp làm giảm sự phức tạp và chi phí, đồng thời vẫn duy trì chất lượng kết nối cao nhất. Việc cung cấp sản phẩm này cho phép kết nối trên tất cả các thiết bị thông minh, từ hệ thống tự động hóa tòa nhà, giám sát tài sản, thành phố thông minh, nông nghiệp từ xa cho đến các dịch vụ truyền thông giải trí trên quy mô toàn cầu ở cấp độ cao hơn.

Revon tiếp tục: “Dữ liệu có thể được phân đoạn và chuẩn hóa thành các chức năng công việc khác nhau để tự động hóa quy trình xử lý. Việc chuyển tải các dịch vụ đa phương tiện đến ô tô là nơi thành công của sự kết nối IoT đang diễn ra. ”

Nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ứng dụng AI tại biên và 3 điểm cần lưu ý khi triển khai

 Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trưởng thành, việc ứng dụng nó sẽ tiếp tục tăng lên. Theo nghiên cứu gần đây, 35% tổ chức đang sử dụng AI, với 42% đã bắt đầu khám phá tiềm năng của nó. Mặc dù AI đã được nghiên cứu khá nhiều và triển khai mạnh mẽ trên các nền tảng đám mây, nhưng đối với các hệ thống biên thì AI vẫn là một công nghệ còn khá non trẻ và đang có một số thách thức riêng khi ứng dụng AI tại biên. AI đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ điều hướng trong ô tô đến theo dõi các bước chân đến trò chuyện với trợ lý kỹ thuật số. Mặc dù người dùng thường xuyên truy cập các dịch vụ này trên thiết bị di động, nhưng kết quả tính toán nằm trong việc sử dụng AI trên đám mây. Cụ thể hơn, một người yêu cầu thông tin và yêu cầu đó được xử lý bởi một mô hình học tập trung tâm trên đám mây, sau đó mô hình này sẽ gửi kết quả trở lại thiết bị cục bộ của người đó. AI ở biên ít được hiểu và ít được triển khai hơn so với AI trên đám mây. Ngay từ khi mới thành lập, các thuật toán và đổi ...

Sự khác biệt của AGV và AMR là gì?

  Tự động hóa hoạt động logistics nội bộ là một vấn đề rất được quan tâm đối với cả các công ty lớn và nhỏ. Tại sao phải sử dụng nguồn nhân lực thủ công để vận chuyển các nguyên vật liệu khi bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ này và để nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn? Bằng cách tự động hóa hoạt động vận chuyển hàng hoá & vật liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và có thể lên lịch giao hàng hiệu quả hơn để giảm tắc nghẽn trong sản xuất. Cho đến thời gian gần đây, các phương tiện xe tự hành (AGV) truyền thống là lựa chọn duy nhất để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển nội bộ. AGV là thiết bị cố định quen thuộc trong các cơ sở lắp đặt lớn, cố định, nơi có nhu cầu phân phối vật liệu nhất quán, lặp đi lặp lại và nơi có thể chấp nhận chi phí ban đầu lớn và lợi tức đầu tư (ROI) lâu dài. Tuy nhiên, ngày nay AGV đang bị thách thức bởi công nghệ phức tạp hơn, linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đó là các rô bốt di động tự động (AMR). Mặc d...

Edge Ai có thể mang tới những lợi ích gì trong kỷ nguyên AIoT

  Edge AI là một mô hình điện toán mới kết hợp AI trong các khung điện toán biên. Bài viết này sẽ mang tới cho các bạn thông tin về một số lợi ích và trường hợp sử dụng của nó. Việc áp dụng điện toán biên đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một báo cáo gần đây của Research and Markets ghi lại rằng quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 155,90 tỷ USD vào năm 2030. Một phần của những gì đã thúc đẩy sự phát triển của việc áp dụng điện toán cạnh trong các ngành công nghiệp là trí tuệ nhân tạo (AI). Với sự gia tăng của các ứng dụng IoT và dữ liệu kinh doanh, nhu cầu phát triển các thiết bị có thể xử lý thông tin nhanh hơn và thông minh hơn ngày càng tăng. Đây là nơi mà Edge AI đi vào cuộc sống. Việc tích hợp AI vào điện toán biên hoặc Edge AI đã giúp các thiết bị biên có thể sử dụng thuật toán AI để xử lý thông tin ở biên của thiết bị hoặc trên một máy chủ gần thiết bị, cắt giảm thời gian các thiết bị biên đưa ra quyết định....