2018年五大科技趋势

随着智能手机、自主学习和敏捷机器人、负担得起的基因组测序以及无处不在的数据存储在全球的普及，技术的发展从未如此之快。到目前为止，21世纪已经取得了令人印象深刻的进步。虽然目前的一些创新，如时速600英里的超级高铁、全自动驾驶汽车和人工智能，还处于原型阶段，但它们证明了更高质量的设备、更快的测试时间、更可靠的网络和几乎瞬时的计算正在迅速成为现实。

根据美国国家仪器公司(NI)的说法，批判性地思考我们的方向，以及我们将如何实现这一目标，与考虑预期的利益一样重要。NI趋势观察研究的主题包括工业物联网(IIoT)的大规模部署、机器学习以及测试日益互联和电气化系统时即将面临的挑战。以下是2018年NI趋势观察的五大趋势总结。

1.成功管理工业物联网工作的三项任务

埃森哲估计，95%的公司将在未来三年内采用工业物联网，以最大限度地延长正常运行时间，优化性能，并推动产品和流程创新。换句话说，实施工业物联网不再是为了领先;这是关于不被落下。现在，智能互联的“事物”为公司提供了提高性能和降低成本的机会，但管理这些分布式系统往往是一个被忽视的挑战。

各行各业的公司都在采用一种新型的颠覆性平台和生态系统，利用智能技术将企业转变为创新和增长的引擎。通过工业物联网技术，他们可以利用这些最先进平台的优势，最终降低维护成本，提高资产利用率。为了成功管理工业物联网战略，公司必须管理数据、软件配置和远程系统。

2.5G的进展将扰乱测试过程

5G标志着一代人的变革，将深刻影响全球企业和消费者。它承诺提供许多消费者渴望的体验:更快的数据，更短的网络响应时间(更低的延迟)，随时随地的即时访问，以及数十亿台设备的容量。

虽然测试和测量解决方案将是商业化周期的关键，但5G将破坏测试过程，因为它需要一种不同于前几代无线技术的测试方法。一种灵活的、软件可配置的基于平台的方法对于这个生态系统的发展至关重要。

3.打破摩尔定律

最近的出版物称摩尔定律(即集成电路上的晶体管数量大约每两年翻一番)已经过时。虽然它可能正在经历一些健康挑战，但现在还不是开始为半导体和电子市场挖坟墓的时候。

新的计算技术和现有技术的新应用继续推进高速输入/输出(I/O)和处理的能力。正如之前的架构飞跃(如多核处理器)所表明的那样，驾驭潮流的关键是利用多样化计算元素的软件工具和框架。

4.汽车电气化:颠覆汽车行业及其他行业

十年前，方向盘和前轮之间的全机械耦合很常见。然而，线控驱动技术的爆炸式发展，加上政府对全电动动力系统的要求，改变了这种模式，影响的不仅仅是汽车行业。

对电力电子和电动机驱动的依赖增加了控制系统的复杂性，结合这些控制系统使复杂性呈指数级增长。这些因素直接增加了车辆的复杂性。间接地，它们创造了对基础设施增长的迫切需求。要实现这一目标，除了其他需求外，还需要跨学科的方法来建立安全可靠的控制系统。

5.利用机器学习自动化工程见解

机器学习已经在某些利基领域带来了有益的结果，但由于各行业对广泛的洞察力和效率的需求，它有可能产生更大、更持久的影响。

随着机器学习应用程序与开发平台和融合的工业物联网边缘节点技术一起从消费者领域迁移，企业领导者正在寻找工程师和下一波机器学习，以帮助他们在模拟大数据的海洋中找到正常运行时间、产量和效率的改进。

随着这些进步成为现实，重要的是要跟上这些发展将如何对许多行业产生影响。

凯尔Voosen他是国家仪器公司数据采集和控制营销部门的经理。由内容副经理艾米丽·冈瑟编辑，控制工程， CFE传媒，eguenther@cfemedia.com．

自2001年加入美国国家仪器公司(NI)以来，Voosen曾在多个国家的市场营销、销售和工程领域担任领导职务，并致力于成像和嵌入式控制系统。

Voosen在德克萨斯州奥斯汀开始了他的NI职业生涯，当时他是一名应用工程师。两年后，他进入产品营销领域，获得了机器视觉和图像处理方面的专业知识。他曾在NI德国公司担任技术营销工程师，之后回到美国从事销售工作。Voosen于2011年搬到英国，领导LabVIEW的欧洲营销和北欧区域营销。他于2015年回到奥斯汀，目前负责NI数据采集和控制产品的战略和营销。他持有莱斯大学电气工程学士学位。

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关键字:工业物联网

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什么是随着越来越多的公司采用工业物联网战略，工程师将面临的最大挑战?

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