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再次回到从5G到全球气候变化的问题上

2019-11-11 13:13 来源:电源网编译 编辑:咩咩

深圳——在2019年全球CEO峰会上,没有任何一个主题出现。高管们讨论了5G,设计技术,物联网,传感器,虚拟现实,无处不在的通信,当然还有AI。话虽这么说,但显然所有情况都有共同点:所有这些技术趋势都在推动数据的大量增长,并且行业最终正在学习如何建设性地应对这种增长。一位高管表示,这是时候了,因为这实际上是生存的问题。

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吉田顺子在深圳一家Oppo商店询问5G手机。天花板上的白盒子是覆盖商店的5G固定接入点。据说中国已安装了7万个5G基站,数量居世界之首

一位又一位高管表示,仅靠跟上这些数据洪流已经远远不够了(主要是通过增加容量),再也不足以管理(存储和处理数据)了,行业必须通过综合利用这些洪流并对其进行分析,然后使用结果执行以前无法完成的任务。实际上,它已经开始这样做。

中国半导体工业协会集成电路设计分会理事长魏少军在开幕词中逐步提出了一个细致的案例,说明他认为5G技术将在一定程度上带来变革。

他指出,从2001年开始,全球国内生产总值(GDP)开始以越来越快的速度增长。“这不是巧合,”他通过翻译说。 “随着宽带无线技术的引入,这是移动互联网的兴起。”他提供的图表显示,随着全球GDP的增长,每一代宽带无线业务的推出都与之相伴。

魏少军说,5G正在开始部署,它有可能改变我们的生活,彻底改变工业和农业,并创造新的产业。中国占地约9.6亿公顷。他指出,每公顷一个传感器的数据(每个传感器1美元)可能使农业的精度达到新的水平。

他说:“ 5G不仅仅是移动通信。这将影响到整个国家的基础设施。”

西门子数字工业软件公司总裁兼首席执行官托尼·海默尔加恩(Tony Hemmelgarn)在主题演讲中说道:“有人说,处理复杂性的最佳方法是尝试限制复杂性。那不会发生。客户想要比竞争对手更快地行动。他们希望降低产品开发成本。他们想创建新的业务模型。客户可以利用复杂性作为竞争优势。”

他说,那当然包括设计过程。

在设计过程中,“复杂性”是“数据”的同义词——特别是大型产品的电子和机械子系统的虚拟模型。

西门子及其Mentor Graphics部门一直在谈论“数字孪生”。基本概念是创建虚拟模型的能力。西门子擅长于机械系统的虚拟建模,而Mentor擅长于电子系统的虚拟建模。

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托尼·赫梅尔加恩(来源:Aspencore)

西门子收购Mentor两年后,两家公司现已拥有设计平台,可将数字虚拟设备与机械虚拟设备联系起来。例如,IC设计人员可以更改其设计,并迅速发现这些更改将如何影响电子设备控制的机械系统,即使一切仍在虚拟域中也是如此。

闭环“数字孪生”方法现在在系统级别上是实用的,但更重要的是它可以改变设计过程。工程师现在可以在设计过程的早期发现问题,而不是在原型设计之后发现问题,或者更糟的是在系统集成过程中发现问题。最终,可用的数据将被合成,分析并转化为信息,这些信息不仅可以用来加速流程,而且可以用来改善整体性能。

Mentor的竞争对手Synopsys已经朝同一方向发展了一段时间,尽管该公司倾向于使用“虚拟原型”而不是“数字孪生”。顺便说一下,两者都使用短语“shift-left”——指的是设计过程的时间轴——如果你减少了设计一个产品的时间,时间轴上的线表示进度向左移动。

Synopsys的董事长兼联合CEO Aart de Geus也出席了全球CEO峰会,在他的主旨演讲中,de Geus将其称为“指数的技术经济学”。

这个绕口令和Hemmelgarn描述的现象是一样的:使用大量的数据,不只是把它们相加得到其价值的总和,而是乘以它来提取额外的价值——不仅仅是探测的能力,而是行动和反应的能力。

他也谈到了这对设计过程意味着什么,并谈到了该行业的类似好处。他说:“你可以对真实的系统进行虚拟原型化,预测故障,并在问题发生之前解决它。”

但这种能力的意义远远超出了设计和制造。从数据中提取指数值的能力具有全球意义——毫不夸张地说。

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Aart de Geus(资料来源:Aspencore)

他引用了他说过的最令人印象深刻的模型:气候变化模型,他指出,从1970年代到80年代,90年代等等,气候变化的模型变得越来越复杂。这些年来,这些模型变得更加完善和准确。

他说:“当然,在所有情况下,我们都认为这个方向对世界来说是一场灾难。”“全球变暖影响了很多地方。我们现在的行为应该是大规模的左移,不是为了解决问题,你不能足够快地解决问题,但至少可以推迟后果。

“我为什么要告诉你这些?因为这个群体是世界上最聪明、受教育程度最高的群体之一。我总是说,有头脑的人也应该有心和勇气去帮助别人。我们必须解决这个问题。不仅通过我们所能创造的所有新技术,而且通过意识到我们现有的产品消耗了多少能源。

“工程师们为性能和效率而设计,随着我们收集和处理越来越多的数据,这一点将变得越来越重要。仅仅是现有的摄像机所吸收的能量就相当于几个核电站的输出功率。”

“我们今天听说会有多个物联网。所有IoTs数据的总和乘以5G传输能力是我们想要在其上进行机器学习的巨大数据量,当然,所有这些都需要大量的云计算。其结果是,机器学习本身将导致大量的能源消耗。”他解释说,这就是为什么这个行业设计的东西,以及同样重要的是,它如何设计这些东西,很重要。他结束了这个话题,把这个主题带回了他的工程师听众那里。

本文编译自eetimes。

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