打造面向工业物联网的创新应用平台

，到 2020 年市值有望达到 1，170 亿美元。保健可穿戴产品和智能手表等设备刚刚进入市场，研究人员正在积极开发用于居家康复乃至智能假肢的技术。

　　在这个市场上的 Cyberlegs 项目是一个由意大利圣安娜高等学校生物机器人研究所的 Paolo Dario 教授牵头的欧洲 FP-7 级项目。该项目的目的是为膝上截肢患者开发用于下肢功能替换的人工认知系统。其目标是开发出一种多自由度系统，能够替换下肢并以其他方式辅助病患。

　　负责开发和集成 Cyberlegs 系统的 Nicola Vitiello 博士曾广泛地使用 CompactRIO 开发最初的原型和验证子系统和控制算法，以预测不同患者的准确行走步态（见图 3）。在 NI SOM 中利用 Zynq SoC 的可扩展性，可显地缩小所需封装尺寸和功耗。Vitiello 充分利用该平台的自适应性，让传感器和执行器更具智能，从而为假肢配备了一个可以完全活动的膝盖。这一发展让患者活动更自如一些，比如上下楼梯和上下坡。

　　机器对机器 （M2M） 通信

　　Gartner 估计很快地球上的联网设备的数量就会超过人类的数量。到 2022 年，每个家庭都会拥有超过 500 个联网设备，通信基础设施必须能够处理其产生的 35ZB 数据。随着新的智能设备不断推向市场以及新的通信标准和协议层出不穷，企业需要确保采用一种可扩展的框架来设计这些M2M通信解决方案，并对其进行原型设计和测试，才能在竞争中始终稳居领先地位。

　　传统的自动测试设备 （ATE） 经优化后，可用来测试遵循了摩尔定律的技术，而且在这方面它做得非常好。但在过去的几十年里，发生了一种微妙的变化，在 IC 中集成越来越多的模拟技术，导致测试挑战远远超出摩尔定律范畴。针对 IoT 的创新要求，测试工程师的任务包括对混合信号系统（同时包括来自传感器、RF天线等的数字和模拟信号）进行验证，并且要在消费品数量级上确保尽可能低的价格。面对未来的测试挑战，传统ATE难以应付。对于 IoT 的智能设备，测试工程师将需要智能 ATE。ST-Ericsson 就是其中的典范。

　　图3 - 意大利的 Cyberlegs 项目已开发出一套人工识别系统，用以替代下肢并进行康复训练。

　　ST-Ericsson 在智能电话和平板电脑的半导体开发领域堪称业界领先者。它的开发和测试中心遍及世界各地，并且拥有多个特性描述实验室，用于测试和验证公司产品中使用的RF组件和平台。这些平台通常内置多种无线电，例如 GPS、蓝牙、3G 和 4G 等。对单个测试设备，平台大约需要进行 80 万次测量。由于 ST-Ericsson 开发的芯片极其复杂，这不仅要求验证实验室拥有能够支持各种RF标准的高灵活度，而且还具有足够高的性能来完成非常严格的测试。甚至与这些芯片实现接口连接也需要多重标准和定制数字协议。传统的盒式仪器，如RF分析仪、生成器和数字模式发生器不但体积大、成本高，而且不够灵活。

　　ST-Ericsson 的测试工程师已经用NI PXI平台更换了他们的传统盒式仪器，并选择使用内置 Xilinx Virtex®-5 FPGA 的 NI FlexRIO 与各种不同数字标准进行通信，例如串行外设接口 （SPI）和内部集成电路 （I2C） 等通信。当数字适配器模块不可用时，团队可迅速进行自有开发，而无需担心连接 PC 的后端以及与 FPGA 的通信。该公司报告称，总体而言，基于 PXI 的系统与前代解决方案相比速度快 10 倍，成本锐降三倍。此外，PXI 平台还可提供能满足多种数字和 RF 标准要求的灵活性。

　　未来工厂

　　在飞机制造领域居领先地位的空中客车 （Airbus） 正在发起一项旨在推广新兴技术的研究技术项目，以进一步加强空中客车公司在制造工艺（手工操作如今仍占主导地位）领域的竞争力。空中客车的"未来工厂"意味着广泛使用基于 COTS 模块、具有高度抽象层次的模块化平台，如图 4 所示。在"未来工厂 （Factory of the Future）"中，更智能的工具是提升效率至关重要的组件。这些智能设备可与主要的基础设施或在本地与操作人员进行通信，但仅在需要的时候提供状态感知，并根据网络中的本地和分布式智能制定实时决策。

　　在生产设备中，智能工具能够通过避免使用物理数据日志和手册，帮助简化生产流程，提高效率。操作人员必须集中精力执行自己的作业任务，在这个过程中他们需要腾出手来使用合适的工具。大多数空中客车之前的无纸化项目措施旨在限制纸张使用，或是用平板电脑取代纸张。但他们仍然在使用被动的"死"数据。

　　图 4 - "未来工厂"将要求具备分布式联网处理能力和 I/O 功能，以便为制造中需要使用的工具和设备增添智能化的功能。

智能工具提供了一种替代方案，即情景数据。