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自动驾驶汽车、无人机、可穿戴设

当前栏目:新闻|发布者:阿坚|来源:自动化网|发布时间:2020-08-15 09:58:02|阅读:

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自动驾驶汽车、无人驾驶飞机、可穿戴设备、虚拟现实,谁是下一个计算技术产品周期的宠儿?在技术产品的开发过程中,平台和项目相互影响,相互加强。新平台催生新程序,反过来又会让新平台获得更高的价值,让用户积极参与。在科学技术发展的过程中,一些小的技术周期不断出现。从过去的经验来看,每隔一段时间,大约10-15年,就会出现一个重要的新周期,从而彻底改变计算机行业的格局。

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在技术产品开发过程中,平台和程序相互影响,相互加强。新平台催生新程序,反过来又会让新平台获得更高的价值,让用户积极参与。在科学技术发展的过程中,一些小的技术周期不断出现。从过去的经验来看,每隔一段时间,大约10-15年,就会出现一个重要的新周期,从而彻底改变计算机行业的格局。

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在大多数情况下,财政周期和产品周期将相互独立进行

个人电脑的出现促使企业家开发文字处理器、电子表格处理器和其他我们现在已经习惯的程序。互联网的出现催生了搜索引擎、电子商务、电子邮件、即时消息、社交媒体、saas企业程序等工具。,这在数字生活中是不可或缺的。智能手机出现后,我们进入了移动时代,手机即时通讯和移动社交媒体比比皆是,智能手机改变了我们的日常生活,如汽车共享等点播服务,极大地方便了我们的生活。今天,我们处于移动计算时代。人类的创新能力将继续发展,我们将迎来更多的创新。

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每个产品时代都可以分为两个部分。首先是酝酿阶段。现阶段,新平台出现在我们的视野中,但它并不完美,有时甚至不容易使用,经常伴随着价格高的问题。第二阶段是成长阶段。进入这一阶段后,新产品开始出现,这些新产品解决了酝酿阶段的各种问题。这项技术开始被更多的人接受,并最终获得了快速发展。

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苹果公司的apple ii电脑早在1977年就推出了(altair甚至在1995年推出),但个人电脑的真正增长是在1981年。直到1981年ibm推出个人电脑,计算机才真正开始流行起来。

个人电脑年销售量(单位:千)

互联网的酝酿阶段是从20世纪80年代到90年代初。当时,互联网基本上是一个基于文本的工具,只被学术机构和政府使用。1993年,马赛克浏览器的推出使互联网进入了一个成长阶段。那一年之后,互联网用户的数量逐年增加,直到今天。

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互联网用户年增长率表

在20世纪90年代,市场上只有一些功能手机。在21世纪初,我们看到了一些早期的智能手机,比如sidekick和黑莓。但是智能手机真正流行是在2007年,当时苹果发布了震惊世界的iphone。然后,在2008年,安卓的出现降低了智能手机的使用成本,并使智能手机进一步占领了世界。从那以后,智能手机的受欢迎程度一直在上升,现在世界上大约有20亿智能手机用户。据预测,到2020年,80%的世界人口将拥有智能手机。

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如果这个周期持续10-15年,这意味着我们将在未来几年迎来下一个计算时代。首先,当然,我们将首先迎来酝酿阶段。

如今,我们可以观察到软件市场和硬件市场的一些新趋势,因此我们可以想象下一个计算时代会是什么样子。接下来,我将讨论这些趋势,然后预测下一个计算时代。

硬件:体积小、价格低、无处不在

在大型机时代,只有大型企业才买得起计算机。此后,微型计算机降低了计算机成本,一些较小的企业可以在办公室使用它。后来,个人电脑进入了家庭和小公司。此后,在当今世界的许多地方,基本上只有一部智能手机。

计算机越来越小了

我们正在进入一个新时代。在这个时代,处理器和传感器的尺寸越来越小,价格也越来越低。世界上将会有越来越多的计算机,最终将超过世界总人口。

这种情况有两个主要原因。首先,是半导体行业在过去50年的稳步发展。另一个原因是智能手机的成功,这使得处理器和传感器行业得到了大量的关注和投资。如果你手边有无人机、虚拟现实头盔或其他一些物联网设备,你会发现原来的智能手机基本上是在拆卸后使用的。

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在当前的半导体时代,人们不再关注以前的独立cpu,而是关注一些芯片的组合,这通常被称为片上系统。

计算机的销售价格逐年下降

典型的系统单片集成了更多的节能arm cpu和各种专用芯片,负责图形处理、通信、能源管理、视频处理等。

这种新的系统架构将基本计算系统的成本从以前的大约100美元降低到现在的10美元。例如,运行在1千兆赫的linux电脑覆盆子pi zero售价仅为5美元。同样的价格,你也可以买一个支持wifi和运行python的微控制器。用不了多久,这些芯片的价格就会降到1美元以下。随着原始设备的价格不断下降,单个计算设备的功能将变得越来越强大,各种芯片将被放置在计算设备中。

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与此同时,高端处理器的性能也在迅速发展。其中,图形处理器是最重要的一个。在gpu市场,nvidia是最好的。Gpu不仅用于传统的图像处理任务,而且一些新兴技术也很大程度上依赖于这种芯片,如机器学习算法、虚拟现实和增强现实设备。Nvidia的路线图显示,他们将在未来几年继续大幅提高gpu性能。

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