物联卡为什么不建议手机使用

物联网卡一般用于企业用户，一般实名要求是落到企业，不是个人实名，一旦用于网络违法犯罪难以追查到人，从而带来安全隐患风险。

物联卡作为物联网技术的核心，被广泛应用于智慧城市、自动售卖机、移动支付、智慧垃圾分类等需要无线联网的智能终端设备。物联网卡就是为物联网设备提供网络接入服务的专用卡，而手机卡是给人提供网络接入服务的，两种卡有各自的用途，因此物联卡不能用于手机使用属于基本的合规性要求。

物联卡的运营需要通过统一的网络，一般运营商在将物联卡发售给企业法人后，为每个企业开通一个“流量池”，企业所拥有的物联卡在使用过程中消耗的是“流量池”中的流量。运营商可以通过后台管理、控制，甚至定位物联卡。一旦“流量池”中的流量耗尽，而企业又没有及时续费，那么运营商就会通过后台管理使物联卡无法联网。

办理手机卡的注意点：

1、所售号码如属于系统现开号码，需要机主本人持本人身份z原件在选号网实体公司现场办理入网。

2、如购买号码为成品卡，需要用户本人持本人身份z原件去就近营业厅实名入网或过户后方可使用。

3、如国用户在2015年9月1日购买的号码未实名登记的请客户自主到相关运营商营业厅办理实名登记，如未登记造成的一切后果有使用者本人自负。

百度百科-物联卡

2021年，人工智能在政策、技术、应用、产业等方面呈现哪些特点，未来产业发展的趋势和研判？中国信通院云计算与大数据研究所牵头梳理《2021人工智能十大关键词》，为政产学研用各方提供参考。

01可信AI

可信AI是解决人工智能信任问题的关键。可信人工智能是落实人工智能治理的重要实践，深入到企业内部管理、研发、运营等环节，将相关抽象要求转化为实践所需的具体能力要求，从而提升 社会 对人工智能的信任程度。

02工程化

AI工程化成为从学术向行业应用的核心环节。工程化让AI应用从小作坊的手工模式走向大工厂的流水线模式的核心支撑。对企业来说，AI工程化成为超越算法研发的更大瓶颈，人工智能工程化主要包括以下环节：完备易用的工具产品体系、高效协作的运维管理实践、全面可控的安全治理、凝聚共识的产业链支撑。

03大模型

超大规模预训练模型在海量通用数据上进行预先学习和训练，能有效缓解AI领域通用数据的激增与专用数据匮乏的矛盾，具备通用智能的雏形。

预训练大模型普适性强，可满足垂直行业的共性需求。预训练大模型迁移性好，可满足典型产品的技术要求。大模型承上启下，深刻影响底层技术和上层应用的发展；向下驱动数据技术和计算架构能力的提升，支撑模型训练、部署和优化，向上支撑上层应用的服务转型。

此外，大模型多方向问题亟待解决，生态建设不容小觑。未来预训练大模型将重点解决应用、可信、跨学科合作、资源不平衡和开放共享等问题。

04人脸安全

人脸识别需要合理应用以增进 社会 信任。 社会 各界对人脸识别的相关风险广泛关注，需要正确、合理的使用人脸识别，并找到安全、泄露隐私等风险，增强 社会 对人脸识别技术的应用和信任。

05治理

人工智能治理正在从伦理原则走向法律规制。人工智能治理的过程是各主体对人工智能研究、开发、生产和应用中出现的安全、发展、公平和争议等问题，通过运营法律、伦理、技术手段进行协调、处理、监管和规范的过程。目前，人工智能治理已逐步从伦理原则等软性约束，迈向全面具有可 *** 作性的法律规制的新阶段。全球人工智能治理路径包括系统化规制和场景化立法规制同步 探索 。未来，人工智能规制和数据治理紧密结合将是重要趋势。

06超级自动化

超级自动化加速企业、政务数字化转型。人工智能、云计算、大数据等技术与机器人流程自动化（RPA）技术的深度融合，是企业、政务等各类工作场景实现数字化转型的重点 探索 方向。人力成本上升，数字化升级需求增高，信息化、数字化、智能化形成联动态势，RPA技术充当起新兴技术落地应用的重要载体，超级自动化未来将成为工作常态

07MLOps

MLOps开始在大型企业部署实践。机器学习模型管理实践和标准流程，衔接模型的开发、部署和运维，涉及算法、业务及运维团队，旨在提升模型生命流程的开发、部署、运维效率，促进模型规模化落地应用。产业对开发、运维、权限管控、数据隐私、安全性和审计等企业级需求关注度极度提高。据统计，56%的企业在管理、安全和审计等方面存在困难。自2019年起，MLOps连续两年进入Gartner数据科学与机器学习技术成熟度曲线，并被视为AI工程化的重要内容。MLOps将与DevOps、DataOps协调联通、互相赋能。

08知识计算

知识计算解决产业对知识获取和应用需求问题。采用知识驱动+数据驱动的人工智能算法，为新一代人工智能提供解决方案，努力解决人工智能与行业知识结合、从感知智能到认知智能的产业需求。

09多模态融合

多场景下的多模态交互成为提升应用性能的重点。以多模态融合技术为核心的感知、交互和智慧协同能力，不断支撑各类终端和应用的智能化水平提升。

10行业融合

人工智能与金融、医疗等行业深度融合走向深水区。金融和医疗等行业从政策保障、技术储备、生产应用、能力输出、安全合规等方面，全面布局人工智能应用。金融行业：智能化成为金融 科技 布局的重点方向，2020年银行信息 科技 投入达到2017亿元，同比增强超过25%。金融机构通过扩大 科技 团队、建设基础能力、提供基础应用、赋能已有场景、建立促进和保障机制，全方面进行AI体系建设。医疗行业：人工智能在疫情防控与复工复产中发挥重大作用，在新药研发、蛋白质结构预测等生物化学领域应用成果明显。

乐天智谷

国际智能 科技 创新谷

乐天智谷是广州市攻城拔寨重点项目、2019年广州市提质增效试点园区、广州市中小企业服务站。项目位于广州市海珠区科韵南路与新滘东路交界处，区域所在是广州人工智能与数字经济试验区琶洲核心片区、琶洲高新区，是粤港澳大湾区 科技 创新走廊重要的支点。

园区以人工智能、5G技术、数字经济、物联网为主导产业，为入园企业提供全生命周期创新孵化服务和资源协同对接服务，并促进相关产业的资源共享、共融、互生。

“粤港澳青创湾”创新创业基地（以下简称：青创湾基地）于2018年9月开始在海珠区委统战部、区科工商信局的指导下筹建，由澳门青年领袖周王安先生发起，整合广州、深圳及港澳台地区30多个社团与港澳地区高校和科研院所、专家团队建立战略合作及密切协作关系，汇聚了包含宏观经济政策、 科技 创新服务、智能 科技 产业、新商业社群运营的各领域的核心优势资源。

1999 年，麻省理工学院（MIT）的 Kevin Ashton 在他关于 RFID 标签的演讲中提出了“物联网”一词。他这样描述自己的愿景：现在的计算机和互联网几乎完全依赖人类来获取信息然而问题是，人们的时关的复杂数据。假如计算机能在不依赖我们任何帮助的情况下收集数据，了解一切事物的话，那么我们就可以用它们来跟踪并计算每一个‘物’，从而大大减少浪费和损失，降低成本。我们就能知道什么时候需要对‘物’进行更换、修理或是召回；就能知道这些‘物’是否处于最佳状态。”

在当时，物联网（IoT）上的“物”被设想为可以计数的东西。它们存在于一系列相对简单的应用中，比如运输箱上的 RFID 标签；用于掌握车位是否停满的停车场出入口系统；以及酒店的迷你吧，可以记录您晚上消费的零食并自动将费用计入您的账单。最初，单独的计数系统只是作为自主的独立应用而运行。

而现在的 IoT 则具有更广泛的视角，更强调对累积数据的后期处理。因此，这就需要把单独的应用与云存储保持连接，并通过互联网实现远程控制。IoT 所需的网络规模可能难以想象，而要让这种情况成为现实需要绝对可靠的连接，从一开始就设计在产品中，并在整个产品生命周期都要经过充分测试。

传统的产品开发工作中经常会遇到一个个孤岛、一次次返工和碰壁。PathWave 平台可以支持敏捷的互联设计工作流程。它在一个平台之上集成了是德科技值得信赖的设计和测试软件，可以让您加快进行产品开发。在产品开发路径中，每个步骤都是相互连通和集成的。

定义“物”的性质和规模

自 1999 年以来，IoT 已经扩展到机器对机器（M2M）通信和应用领域，例如制造行业和公用事业（天然气和电力）。虽然自动化在制造业中已有一席之地，但 IoT 和所谓的工业互联网都支持更高程度的自动化，同时也提高了制造流程的灵活性和效率。支持远程和前瞻性维护的新工具就是其中的例子，它们可以降低成本，提高竞争力。

这些趋势影响了对 IoT 实施规模的预测，预计到 2020 年，各行各业中互联的“物”将达到 150 亿至 500 亿之巨。针对颠覆性的新型 IoT 相关业务的进一步预测表明，其潜在收入将比 IoT 硬件和网络供应的收入高出许多倍。

2018 年 2 月，IoT Analytics 根据已组装和分类的 IoT 项目对 IoT 前十大细分市场进行了排名。排名前三的细分市场均属于工业物联网（IIoT）应用领域。

1 其中，智慧城市由 2016 年的排名第二跃升至第一位。智慧城市中最受欢迎的应用有智能交通、公用设施、照明、环境监控和公共安全。

2 排名第二的细分市场是互联行业。最受欢迎的应用是设备监控和互联机械的远程控制，如起重机、叉车，乃至整个矿山和油田。

3 互联建筑是 2016 年以来增长最大的细分市场。大多数应用涉及设施自动化，有助于降低能源成本。

从工作的角度来定义，物联网中的“物”可以是任何固定或移动的自然物体或人造物体，能够通过网络传输数据。以货物运输、车队管理和船运为例，在这些行业中，智能 BLE 标签使得物流公司能够对位置、速度、运输和存储情况进行跟踪。另一个例子是火炬气监控。无线声学传感器可以监控阀门，控制流向炼油厂火炬烟囱的气流阀门，从而提高合规性，降低由于未能及时检测并修复故障阀门而导致的碳氢化合物损失。

2018 年 IoT 十大细分市场

IoT 支持技术

按照近期趋势，可能只有一部分器件会使用有线连接（如 USB、以太网、光纤），大多数的 IoT 器件将会采用无线技术。这包括用于移动支付的近场通信（NFC），用于无人值守远程气象站的地球同步卫星，以及蓝牙®、无线 LAN（WLAN）、ZigBee、点对点无线电、蜂窝等等。

网络将需要应对具有不同通信要求的各种独特器件。一方面是简单的无线器件，如电池供电的传感器和执行器，它们可在无人值守的情况下连续运行数年，传输非常少的数据。而在另一方面，对于频谱的使用，那些高带宽、任务关键型业务和器件（如电力系统或医疗器件）无论如何都需要有持续、可靠和超级安全的连接。

要给每个器件提供唯一标识，需要巨大的 IP 地址空间。由于 IPv4 寻址空间非常有限，目前需要使用集中器（如路由器和网关），因此端到端地使用 IPv6 寻址将会是 IoT 器件的关键推动因素。IPv6 具有几乎无限的地址空间，支持为数十亿器件提供唯一地址。

访问云网关

对于大多数 IoT 业务模型而言，基于服务器/云的大数据分析和机器学习非常关键。IoT 使用 M2M 通信来收集数据，并在分布广泛的“物”（如传感器或执行器）和云智能之间路由控制消息。许多拓扑结构将网关节点作为“物”和“云”之间的聚合点（图 2）。

网关的复杂程度各不相同。例如，Wi-Fi 接入点包括 IP 路由器，并且还可能包括从以太网和 Wi-Fi 到 ADSL 或其他固定线路协议的转换。更复杂的网关则可能包括使用“边缘”或 “雾”应用来进行编程的重要计算资源，这些应用能够进行本地决策。

在通信成本比较低，时延可以容忍的情况下，IoT 实施倾向于使用简单的网关，然后将大部分数据路由至“云”，以便进行分析和制定决策。在通信成本比较高或者具有严格时延要求的情况下，通常会指定复杂的网关节点。这些网关可以远程进行维护和配置，并且它们会监控本地的一系列“物”。路由到云的流量可能包括偶发的状态更新，或是超过本地监控阈值时触发的警报（例如，温度超过最高值或有入侵者时触发的警报）。

许多可穿戴应用和一部分家居自动化应用利用智能手机来提供用户界面或充当网关节点。由于 Wi-Fi 几乎无所不在，因此它成为了许多 IoT 应用的首选。如果无法使用固定线路或 Wi-Fi  链接，那么通常会使用蜂窝协议。可穿戴应用和围绕智能手机的家居自动化应用中经常用到蓝牙。如果需要通过缩短距离来提升安全性，那么可以选择 NFC。ZigBee、Z-Wave 和 Thread 为家居自动化和智能能源器件可以提供强大的低功耗网状网络。

ISA10011a 和 WirelessHART 中包括跳频技术，可意提高安全关键型 IIoT 应用的d性。新兴的低功耗广域（LPWA）技术（如 LoRa 和 SIGFOX）不仅具有 ZigBee 等技术的成本、低复杂性和低功耗优势，而且能通过窄带、低数据速率协议支持更长距离的传输。

IoT映射技术与工作范围

图 3 所示为按工作范围划分的 IoT 技术。无线标准社区使用邻近（proximity）、WPAN、 WHAN、WFAN、WLAN、WNAN、LPWA 和 WWAN 等术语来指示范围。

许多制式可用于器件与网关之间的短距离连接。为了促进未来的发展，在连接新器件的同时，新的标准也在迅速形成和演进。目前，有超过 60 种传统制式和新射频格式用于 M2M 和 IoT 相关应用。其中一些制式，如蓝牙、WLAN 和蜂窝，已经被广泛使用。而另一部分制式，如 ZigBee 和 Thread 也在特定的市场领域崭露头角。

为了加速将产品推向市场，一些公司开发了相对容易创建的专有解决方案，因为这些解决方案具有低数据速率、低功耗传输和低互 *** 作性要求。这种方法可能逐渐会被淘汰，因为市场的全球化正在推动器件通信从采用专有设计转为采用标准化解决方案。

物联网垂直市场和产品

1 智慧城市-精心优化物联网物联网设备

无论是在智慧城市还是在任何其他物联网应用中，物理设备都发挥着核心作用。智慧城市项目
需要成千上万的物联网设备。这些设备必须具有更低的能耗和出色的性能，同时能够抗干扰，
安全可靠。在智慧城市中，所有物联网设备与基础设施之间都必须随时随地保持无线连通性。这种连通性必须没有任何间隙，安全可靠，并能同时提供高质量的语音和数据业务。在智慧城市中，物联网设备将可能通过低功耗广域网（LPWAN）进行 *** 作。该网络中既包括专有选件，也包括开放标准选件。如此多的无线连通性技术混杂使用，让智慧城市中的物联网设备在设计与测试上充满挑战

网络是智慧城市的支柱，其性能和容量极限至关重要。是德科技的测试解决方案帮助您利用逼真的流量在实验室中进行极限测试。此外，网络的安全性也非常关键。

打造智慧城市，需要作为中心智能网络枢纽的混合网络与大量物联网设备进行复杂的交互。将这些互联对象放在单一网络中，会给黑客留下可趁之机。利用是德科技的网络可视性解决方案，让智慧城市中的家居用品、电话等基础设施和设备全面得到安全保障。

2 医疗物联网-确保智能医疗设备高度可靠；经过优化，安全放心

医疗物联网设备的联网数量正在不断攀升。尤其在医院里的部署更为密集，其中大部分设备都是拥挤在 24-GHz 频段运行。在这个频段内，还有大量 Wi-Fi 和非 Wi-Fi 设备与医疗物联网设备争夺频谱资源，干扰连通性，导致网络经常掉线，以及在传输关键警报时故障频发。这对于医疗物联网设备来说，问题非常严重。因为这些设备必须要时时刻刻保持正常运转，不能受任何干扰，甚至在传输过程中哪怕是丝毫的数据中断，都有可能会对患者的生命造成威胁。这张信息图概述了干扰对医疗物联网设备的影响，以及可以采取哪些步骤把干扰其降到最小。

3  工业物联网（IIoT）解决方案

工业物联网（IIoT）正在改变工业生产的方式。工厂过去给人的印象是拥有大量机器、人员和制造产品的复杂体系，现在它们正在向自动化和智能化迈进。工人正在被机器人所取代。

工业物联网产品需要能完成更艰苦、更长久的工作，在某些情况下使用寿命要达到 10 年以上。无论在怎样的环境条件下运行，它们都必须无缝协作。由此带来的挑战是，如何为工业物联网设计产品，以满足包括可靠性和安全性在内的这些要求。无论您设计的是哪种物联网产品，是德科技都能为您提供帮助，确保对它进行全面优化，以便在工业物联网中生存和发展。我们的解决方案能够让您更迅速、更准确、更经济高效地设计和测试工业物联网产品。

4 智能家居

提供性能值得信赖的低功耗物联网设备，打造令消费者倾心不已的互联家居

智能家居正在成为大众生活中的主流。很多传统家庭在日常生活中已经使用了至少一件或多件物联网设备。许多新建住宅从一开始就采用物联网技术进行了设计。据 Gartner 公司预测，到 2022 年，典型的家庭居室内可能包含 500 多件智能设备。

各种智能家居设备的功能虽然各不相同，不过作为工业物联网设备，它们遵守着很多相同的连通性和低功耗要求，智能家居物联网设备也存在许多相同的技术挑战。是德科技拥有卓越的解决方案和专业技术，可以帮助您将智能家居物联网设备从设计转化为成功的产品。

5 物联网可穿戴设备

在优秀的电池使用寿命与强大的功能之间实现良好平衡

可穿戴设备随处可见。根据预测，仅在 2020 年可穿戴设备的销量就将高达 411 亿件。物联网设备的数量如此巨大，竞争将会异常激烈。

成功的可穿戴设备必须做到不只是 “酷”，还要价格经济，性能可靠。在工作时，它不能干扰其他设备，自身也不能受干扰的影响。它必须在功能和能效之间达到绝佳的平衡，以确保更持久的电池使用寿命。当您致力于创造下一个 “热门” 的可穿戴设备时，是德科技正在努力确保您的产品具有出色的功能和能效，在同类产品中脱颖而出。

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