1738-APB驱动器  

    在无任何原理图状况下要对一块比较陌生的电路板进行维修，以往的所谓“经验”就难有作为，尽管硬件功底深厚的人对维修充满信心，但如果方法不当，工作起来照样事倍功半。那么，怎样做才能提高维修效呢？根据我公司进口设备维修中心统计出来的资料，应遵循以下几个步骤、按顺序有条不紊的进行。 
方法一：先看后量 
使用工具：万用表、放大镜 
当手拿一块待修的电路板，良好的习惯首先是应对其进行目测，必要时还要借助放大镜，看什么呢？ 
主要看： 
1、是否有断线； 
2、分力元件如电阻、电解电容、电感、二极管、三极管等时候存在断开现象； 
3、电路板上的印制板连接线是否存在断裂、粘连等； 
4、是否有人修过？动过哪些元器件？是否存在虚焊、漏焊、插反等操作方面的失误； 
在确定了被修无上述状况后，首先用万用表测量电路板电源和地之间的阻值，通常电路板的阻值都在70-80？以上，若阻值太小，才几个或十几个欧姆，说明电路板上有元器件被击穿或部分击穿，就必须采取措施将被击穿的元器件找出来。具体办法是给被修板供电，用手去摸电路板上各器件的 
温度，烫手的讲师重点怀疑对象。若阻值正常，用万用表测量板上的阻、二极管、三极管、场效应管、拨段开关等分力元件，其目的就是首先要确保测量过的元件是正常的，我们的理由是，能用万用表解决的问题，就不要把它复杂化。 
 

 1738-APB驱动器  

 正因为感知层和传输层的革命性进步，最终迎来物联网应用层的飞跃。

  需要注意，IoT时代，数据通道越来越重要，甚至成为处理前哨，但过去算力匮乏，企业只能依靠自身单维度线性感知、联网、计算，当AI释放计算力，网络化的计算智能大幅提升计算速度，人工智能加持IoT，行业才可能实现数据感知到数据认知的飞跃。

  阿基米德曾说过一句名言：“给我一个支点，我就能撬起地球” ，从这一点看，AI技术正是IoT的支点，有了这一支点，AI、云和大数据构建的数字孪生，用户得以在数字空间提升机器智能化，让覆盖全球物联网数据从“原石”转化为可用的“珍贵矿产，驱动知识生产革命跟进一步。

  目前来看，感知层、传输层、应用层的技术经历过底层技术的漫长发展，有更深的积淀，必然也会迎来更长更有力的爆发期。

  根据Markets and Markets报告显示，全球数字化转型市场规模将将从2021年的5215亿美元增长到2026年的1.2万亿美元，复合年增长率高达19.1%。

  基础设施搭建日益完善，市场需求已然升温，物联网还在快速生长、连接，物信融合正在进行中。

  显然，此时，正是进入AIoT行业的时期。从传统安防企业到互联网巨头、AI公司，陆续进入到这个行业。

  以一向低调的安防圈为例，近些年，纷纷明确提出AIoT的战略，这既是由于在AIoT上技术能力的积累不断成熟，也是因为其业务已经从传统的安防走向了更广的智能物联业务，故而从安防公司向AIoT公司进化成为一件水到渠成的事。

  海康威视CEO胡扬忠曾表示，如果说过去20年，海康威视成为全球最大的安防厂商，未来10年，海康威视将成为全球最大的AIoT厂商之一。

  不像互联网行业追求“唯快不破”，每一家进入AIoT行业的企业必须明了并接受的前提是：这是一个有广阔前景的大行业，但却是一个慢赛道。