智能制造中“數據”的崛起，也會給硬件帶來了不少的商機。接下來，從工業(yè)4.0“數據流”的走向，可以更了解發(fā)掘出各個環(huán)節(jié)潛藏的硬件“錢途”。        現在，以工業(yè)4.0為代表的智能制造正改變著未來制造業(yè)的形態(tài)。在這新的制造體系中，數據是靈魂性的要素，位于核心地位。不過這并不意味著硬件在工業(yè)4.0中會被邊緣化，畢竟數據還是需要透過硬件作為載體，進而在現實世界中呈現其價值。因此，智能制造中“數據”的崛起，也會給硬件帶來了不少的商機。接下來，從工業(yè)4.0“數據流”的走向，可以更了解發(fā)掘出各個環(huán)節(jié)潛藏的硬件“錢途”。

       傳感
       在工業(yè)控制系統中，傳感器是數據采集端，它們負責將工業(yè)現場的大量非電量的物化參數轉化成電信號，再由系統從中解讀出關鍵的數據信息，作為控制決策的依據。智能制造對數據的依賴必然會刺激對傳感器的需求，未來工業(yè)市場對壓力、位移、加速度、角速度、溫度、濕度、氣體、光敏等多種傳感器的需求，會呈現整體提升的態(tài)勢。
       另一個值得關注的部份，還有機器視覺核心部件的CMOS圖像傳感器市場。根據IC Insights預測，全球工業(yè)用CMOS圖像傳感器市場將從2015年的3.96億美元成長到2020年的9.12億美元。此外，多目三維視覺在工業(yè)場景中的應用，可借助圖像傳感器收集的圖像數據也會更加豐富，作用也會更為顯著。圖像傳感器也將成為工業(yè)傳感器市場中不容小視的一塊“蛋糕”。

       互連
       智能制造系統生成的數據，需要經由一個快速、穩(wěn)定的網絡進行傳輸和共享。德國的《工業(yè)4.0研發(fā)白皮書》中將無線技術視為工業(yè)4.0網絡通訊技術研究的重點項目。無線互連技術與傳統的有線工業(yè)通訊相比，優(yōu)勢顯著：一、網絡建構與維護成本低，根據測試，使用無線的測控系統其安裝與維護成本可降低90%；二、提高生產線設備配置的靈活性，且更符合智能制造“大規(guī)模定制”愿景所需的“柔性”要求；三、可適應多樣性的組網應用場景需求，Mesh、星型等多種網絡的部署需求。
       因此，不論是工業(yè)領域原有的無線協議—如WIA-PA、Wireless HART和ISA，還是通用的無線協議—如Wi-Fi、Zigbee、NFC、Bluetooth、2G/3G/4G網絡通訊，都正影響、滲入工業(yè)領域。如何將NB-IoT等新興的LPWAN無線通信技術融合到工業(yè)應用中，也已被列入一些公司的考慮重點中。5G也在工業(yè)4.0的范疇，按照計劃2018年將實現公共5G網絡基礎設施的設計與標準，為工業(yè)提供廣域網服務。

       不過，工業(yè)應用對無線通信有更特殊的要求，特別是在可靠性和低延時等方面。因此，一些通用的無線技術短期內還是會用于設備和產品信息的采集、內部信息交互等非實時控制的場景，未來它們會與實時工業(yè)控制網絡形成復合的通訊系統，為數據架設高效可靠的管道。
       無線互連與傳感技術也在走向融合，具有無線數據通訊功能的無線傳感器也會成為一個新的市場增長點。無線傳感器網絡可以擺脫傳統傳感器總線的束縛，讓數據匯聚的方式更為靈活，成本也更低。在此基礎上，傳感器產品還可加迭其他如能量采集等技術，形成更加多元化的產品，擴展應用版圖。
       目前，無線互連與傳感技術也在走向融合，具有無線數據通信功能的無線傳感器也會成為一個新的市場增長點
       無線互連的藍圖固然讓人興奮，但是在工業(yè)領域有線連接這樣的“老司機”同樣不可或缺，特別是對于需要大帶寬、高可靠、快速響應的工業(yè)數據通訊應用。因此，也催生了高性能、高可靠的工業(yè)連接器需求。面對此高附加值的市場，連接器廠商也正不遺余力地耕耘，例如現今的M8/M12連接器已可支持高達1Gbps的網速。

       資料決策
       將資料匯集到云端進行分析和處理，并與既有的數據庫進行分析并提供決策建議，是工業(yè)4.0的核心關鍵。這會牽動工業(yè)應用對數據中心的需求，不論是使用公有云，還是構建私有云，數據中心總量的增加是必然趨勢，預計到2019年全球數據中心基礎設備的市場規(guī)模將達到440億美元。

       未來面對日益繁重的數據處理任務，需要更強大的處理器做支撐，新型的異構式的處理器架構正在登上舞臺，以解決多核通用處理器遇到的運算瓶頸。開發(fā)者們正在考慮CPU+GPU的模式，發(fā)揮GPU在浮點運算等能力的最大極限。同時，FPGA這種程序設計邏輯架構也備受矚目，FPGA與通用的處理器整合后有望成為未來數據中心服務器的主流架構。服務器處理器市場霸主Intel對全球第二大FPGA廠商Altera的收購，正印證了該趨勢。后續(xù)，高通也宣布與全球第一大FPGA廠商Xilinx，以及Mellanox結成同盟，與Intel形成市場對峙。

       值得注意的是，伴隨著數據中心運算能力的飆升，其功耗也越來越可觀，根據2015年的統計資料，全球數據中心總量已超過300萬座，其耗電量已占全球耗電總量的1.1%-1.5%。從單一數據中心運營成本分析，電費支出達70%，已遠超過硬件基礎設備的成本，數據中心的節(jié)能需求極大。因此，數據中心的電源架構也正在改變，比如通過中央變壓器將交流電直接轉為380V的高壓直流，并通過高壓直流總線分配到各個用電單元，簡化結構也提升效率。類似的改變，也為與數據中心相關的電源管理組件提供了市場機遇。根據了解，2015年中國數據中心節(jié)能改造規(guī)模為30億元左右， 預計未來5年內該數值會持續(xù)上升。
       不論是使用公有云，還是構建私有云，數據中心總量的增加是必然趨勢，預計到2019年全球數據中心基礎設施的市場規(guī)模將達到440億美元。

       執(zhí)行
       數據在云端分析處理后，形成的建議決策，將回傳給執(zhí)行端，進而造成機械動作，形成一個“從端到云，從云到端”的完整控制循環(huán)。制造業(yè)中的機械動作都是由電機驅動的，因此精密的電機控制將成為催生工業(yè)4.0的市場增長點，從硬件的角度來看，這也會為MCU、DSP、FPGA等核心數字控制芯片提供施展拳腳的機會。
       2010年后，中國工業(yè)機器人市場進入快速上升通道

       工業(yè)機器人是工業(yè)4.0體系中重要的“存在”，它是一個更加智慧、綜合的執(zhí)行設備。2015年全球工業(yè)機器人銷量為24萬臺，過去五年中的年成長率為15%。中國市場，被認為是下一個工業(yè)機器人將呈現大幅成長的地區(qū)，而以中國市場為例，其在2010年至2015年工業(yè)機器人市場的年成長率達到了35%，總量為6.6萬臺，若以此速度發(fā)展，預計到了2020年中國將占到全球工業(yè)機器人市場的40%。在市場拉動下，工業(yè)機器人所需的幾個核心部件—伺服系統、減速器、控制器—也將同步增長。特別是工業(yè)機器人控制器市場，業(yè)界逐漸認識到以往由機器人廠家自主設計研發(fā)的封閉的體系，已不能適應快速發(fā)展的市場需求，標準化和開放性正在成為趨勢，市場上已有一些獨立的機器人控制器廠商開始活躍，未來他們是否能夠借市場之力，改變工業(yè)機器人的生態(tài)，確實值得拭目以待。

       總之，數據驅動的工業(yè)4.0變革，給制造業(yè)帶來的不是簡單的線性產品迭代，而是伴生著新架構、新品類、新模式。現在我們僅僅是窺見其一斑，更多的硬件機會還需要應對市場的發(fā)展，不斷去發(fā)掘。