来自沃达丰全球的市场调研显示，全球17个国家，1096企业高管的访谈的结果是三大趋势明显：1、越来越多的企业部署IoT业务，今年60%的企业正在使用或即将部署IoT业务，前三年的数据是12%，22%，36%，几乎每年翻一番;2、越来越多的企业将预算放到IoT，今年24%的企业被用于投资IoT业务，这与云、移动通信和大数据都相关。3、越来越多的企业从IoT业务中获得投资回报，63%的企业部署IoT获得了显著的投资回报。其中24%的企业从IOT中带来了10%的业务增长。
华为运营商BG MarkeTIng部副总裁樊黎峰指出，NB-IoT已经成为窄带场景的唯一标准，后续演进路径清晰。在物联网应用中，数量最多的是低功率、广覆盖的应用场景，3GPP标准化组织针对这样的应用场景开发出了NB-IoT和eMTC。NB-IoT覆盖更好，功率和成本低;eMTC和NB-IoT相比速率更高，移动性好，支持语音和定位功能，两者都可以在LTE网络上升级，能够最大限度地提升布网速度。NB-IoT成为窄带场景的标准，eMTC不会向下延伸，NB-IOT也不会相上延伸。大家分工明确，未来向5G共同演进。
由于NB-IoT的大力宣传，很多人以为它将成为其他低功耗广域网络技术发展路上的“终结者”，并为此感到害怕，其实不然。NB-IoT的发展，使得整个市场对于低功耗广域网络的需求被激发了，LoRa这项低功耗广域网络技术反而更快速、更大限度地被市场意识到了。
在中国NB-IoT也确实得到产业生态的支持。几乎每天都有NB-IoT在不同领域的应用、基于NB-IoT各类终端推出的新闻，从此前的抄表、停车、资产追踪等少量案例，到共享单车、农业、安防等更多行业。
LoRa尽管不如NB-IoT关注度高，但无疑也是热门的LPWAN无线技术。LoRa工作在免授权的Sub-Ghz频段上，受益于其免费的频谱资源，企业都可以参与到LoRa的产品应用和网络的建设。而且LoRa因其先发优势在行业/企业级专网中占据一定优势。
市场
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MCU是开发嵌入式系统的关键器件，广泛应用于消费电子、工业控制、汽车电子和通信等领域。随着物联网的发展，MCU在复杂嵌入式系统中发挥越来越重要的的作用，但要适应这些新应用，MCU需具有灵活性。
MCU市场仍处于成长阶段，各级别的MCU的需求量持续攀升，应用范围持续扩大。目前8位MCU应用广泛，32位MCU已成主流。通常在大量数据运算与图像影音处理等方面，以32位MCU为主;在控制类应用方面，进入市场较早的8位MCU产品则具备诸多竞争优势，例如 8位MCU产品很早进入消费类、医疗用品、工业控制、汽车电子等市场应用，产品稳定，性价比满足需求，至今仍占主导地位。这些已稳定量产的产品，由于安全可靠与成本优势，也成为8位 MCU之市场的发展基石。
技术
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作为嵌入式开发重要一部分，FPGA由六部分组成：可编程输入/输出单元、基本可编程逻辑单元、嵌入式块RAM、丰富的布线资源、底层嵌入功能单元和内嵌专用硬核。
自Xilinx在1984年创造出FPGA以来，这种可编程逻辑器件凭借性能、上市时间、成本、稳定性和长期维护方面的优势，在通信、医疗、工控和安防等领域占有一席之地，在过去几年也有极高的增长率。而近几年，由于云计算、高性能计算和人工智能的繁荣，拥有先天优势的FPGA的关注度更是到达了前所未有的高度。
方案
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随着微电子技术和软件技术的发展，嵌入式处理器、专用数字器件、外设和DSP算法正在以IP核的方式嵌入到FGPA中，以单芯片可编程FPGA完成整个嵌入式系统设计已成为现实。众多FPGA公司都具有这样的芯片产品，并在通信、工业控制等领域具有广泛的应用。
FPGA处理器整合SoC以其低功耗、高性能、低成本、高可靠性等优点成为嵌入式系统的发展趋势。不过，对于一些设计者来讲这还是新鲜事物。
高端访谈
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FPGA在一些关键的机器人应用中发挥极大的价值。英特尔通过Xeon+FPGA平台和XeonPhi系列产品来推动异构计算的实施。新的Arria10系列FPGA和SoC功耗比前一代FPGA和SoC低40%，具有业界唯一的硬核浮点数字信号处理(DSP)模块，其速率高达每秒1.5万亿次浮点运算(1.5TFLOPS)。
其实，学习技术不难，ARM+LINUX路线，主攻嵌入式Linux操作系统及其上应用软件开发目标：
(1) 掌握主流嵌入式微处理器的结构与原理(初步定为arm9)
(2) 必须掌握一个嵌入式操作系统 (初步定为uclinux或linux，版本待定)
(3) 必须熟悉嵌入式软件开发流程并至少做一个嵌入式软件项目。
资料
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从事嵌入式软件开发的好处是：目前国内外这方面的人都很稀缺。这一领域入门门槛较高，所以非专业IT人员很难切入这一领域;另一方面，是因为这一领域较新，目前发展太快，大多数人无条件接触。
随着人工智能领域的演进非常快速，具备可重组以及支持所有形式链接等优势的FPGA，可以很轻松地进行各种修改或升级，以便在最短时间内支持新的人工智能算法。类神经网络、算法、传感器技术与接口标准都会持续加速演进，可重组特性对于“支持未来需求”的智能视觉系统至关重要。