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    物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代即將來(lái)臨 傳感器將無(wú)處不在

    [2017/7/5]

        前不久，由中國電子元件行業(yè)協(xié)會(huì )敏感元器件與傳感器分會(huì )主辦的“2016傳感器產(chǎn)業(yè)高峰論壇暨中國電子元件行業(yè)協(xié)會(huì )敏感元器件與傳感器分會(huì )2016年會(huì )”召開(kāi)，與會(huì )專(zhuān)家與企業(yè)家普遍認為，敏感元器件和傳感器具有廣闊應用前景和發(fā)展空間。

    物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代即將來(lái)臨 傳感器將無(wú)處不在
    　　
    　　不久的將來(lái)，我們身邊的電器，從洗衣機、電燈到恒溫器都會(huì )安裝傳感器連接物聯(lián)網(wǎng)，傳感器無(wú)所不在的未來(lái)不遠了。據報導，未來(lái)每項裝置至少都有1個(gè)傳感器，世界經(jīng)濟論壇(World Economic Forum)預測，未來(lái)幾年連網(wǎng)裝置的數量會(huì )成長(cháng)1倍多，從2016年229億個(gè)變成2020年500多億個(gè)，相當于每個(gè)人有將近5個(gè)連網(wǎng)裝置。
    　　
    　　這是因為傳感器、運算能力和寬帶的成本下降，得以建立廣大的網(wǎng)絡(luò )，收集前所未見(jiàn)的大量數據，透過(guò)分析這些資料，產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖可望做出更明智的決策。
    　　
    　　如今大數據已是全球數字經(jīng)濟的驅動(dòng)力。機器學(xué)習(machine learning)和深度學(xué)習(deep learning)也有助于理解和分析背后的訊息和模式，企業(yè)投資相關(guān)技術(shù)可望提升競爭力，帶來(lái)更有效率和響應力的商業(yè)流程，以及更聰明的決策流程。
    　　
    　　SAP委托牛津經(jīng)濟研究院(Oxford Economics)進(jìn)行一項研究，發(fā)現81%全球商業(yè)領(lǐng)袖都認為物聯(lián)網(wǎng)攸關(guān)組織的未來(lái)。物聯(lián)網(wǎng)顯然有強大的吸引力，畢竟現在仍有不少決策是憑直覺(jué)，但商業(yè)領(lǐng)袖其實(shí)需要實(shí)時(shí)數據作為決策參考。
    　　
    　　物聯(lián)網(wǎng)讓商業(yè)領(lǐng)袖有機會(huì )改革他們規劃物流、維護和安全等的方式。市調機構麥肯錫(McKinsey)指出，工廠(chǎng)借助智能裝置建立實(shí)時(shí)分析能力，可延長(cháng)機器的使用壽命，進(jìn)而減少3~5%的設備資本投資，設備維護成本也會(huì )降低10~40%，設備停機時(shí)間降低50%，2025年可望創(chuàng )造6,300億美元經(jīng)濟價(jià)值。
    　　
    　　不過(guò)，商業(yè)領(lǐng)袖必須想出有效的策略，才能夠真正享受物聯(lián)網(wǎng)大數據的好處，可是麥肯錫研究卻發(fā)現，僅25%商業(yè)領(lǐng)袖有清楚的物聯(lián)網(wǎng)策略。
    　　
    　　為了發(fā)揮智能裝置的潛力，關(guān)鍵在于建立支持物聯(lián)網(wǎng)應用的數字平臺，例如SAP Leonardo平臺縮短研發(fā)周期，帶來(lái)更多創(chuàng )新。資產(chǎn)智慧化能夠創(chuàng )造新的營(yíng)收來(lái)源，傳感器結合預測分析，前景無(wú)可限量，全球產(chǎn)業(yè)、工業(yè)和政府正開(kāi)始面臨智慧轉型，當數十億的傳感器融入日常生活，這個(gè)世界也會(huì )變得更有智慧。
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