<2018年的五大技術趨勢>
工業物聯網（IIoT）的大規模部署，機器學習以及測試越來越多的連接和電氣化系統的即將到來的挑戰。
1.成功管理IIoT工作的三項任務
95％的公司將在未來三年內採用IIoT，以最大限度地延長正常運行時間，優化性能，推動產品和流程創新。 智能和關聯的“事物”為企業提供了提高性能和降低成本的機會，但管理這些分佈式系統往往是一個被忽視的挑戰。
所有行業的公司都在採用新一代顛覆性平台和生態系統，通過利用智能技術將企業轉化為創新和發展的引擎。 借助IIoT技術，他們可以利用這些最先進的平台的優勢，最終降低維護成本並提高資產利用率。 要成功管理IIoT策略，公司必須管理數據，軟件配置和遠程系統。
2.5G的進展打亂了測試過程
5G標誌著世代轉型，將深刻影響全球企業和消費者。 它承諾許多消費者都渴望的體驗：更快的數據，更短的網絡響應時間（更低的延遲），隨時隨地的即時訪問以及數十億設備的容量。
儘管測試和測量解決方案將成為商業化週期的關鍵，但5G將會破壞測試過程，因為它需要與前幾代無線技術不同的測試方法。 基於平台的方法靈活且軟件可配置，對於這個生態系統的發展至關重要。
3.打破摩爾定律
最近的出版物說摩爾定律（意指集成電路上的晶體管數量每兩年增加一倍）已經死了。雖然它可能正在經歷一些健康挑戰，但現在還沒有時間開始挖掘半導體和電子市場的墳墓。現有技術的新計算技術和新應用繼續提高高速輸入/輸出（I / O）和處理能力。正如之前的架構飛躍，如多核處理器，已經表明，乘風破浪的關鍵是利用多元化計算元素的軟件工具和框架 。
4.汽車電氣化：擾亂汽車工業及其他
十年前，方向盤和前輪之間的全機械耦合是常見的。然而，線控技術的爆炸式增長，加上政府對全電動動力的要求，已經改變了這種模式 - 它不僅僅影響汽車行業。
對電力電子和電動機驅動裝置的依賴增加了控制系統的複雜性，並且將這些控制系統組合在一起使得複雜度呈指數級增長。直接地，這些因素增加了車輛的複雜性。間接地，他們立即需要基礎設施的增長。實現這一目標需要跨學科的方法來建立安全可靠的控制系統和其他需求。
5.通過機器學習實現工程見解自動化
機器學習已經在某些領域取得了有益的成果，但是由於各行各業對於廣泛的見解和效率的需求，它有可能產生更大和更長久的影響。
隨著機器學習應用程序從開發平台與開發平台的遷移以及IIoT邊緣節點技術的融合，業務領導者正在尋求工程師和下一波機器學習，以幫助在海量模擬大數據中找到正常運行時間，產量和效率的提升。
隨著這些進步成為現實，跟上這些發展如何影響許多行業，這一點很重要。
