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 1738-APB驅動器  

    在無任何原理圖狀況下要對一塊比較陌生的電路板進行維修，以往的所謂“經驗”就難有作為，盡管硬件功底深厚的人對維修充滿信心，但如果方法不當，工作起來照樣事倍功半。那么，怎樣做才能提高維修效呢？根據我公司進口設備維修中心統計出來的資料，應遵循以下幾個步驟、按順序有條不紊的進行。 
方法一：先看后量 
使用工具：萬用表、放大鏡 
當手拿一塊待修的電路板，良好的習慣首先是應對其進行目測，必要時還要借助放大鏡，看什么呢？ 
主要看： 
1、是否有斷線； 
2、分力元件如電阻、電解電容、電感、二極管、三極管等時候存在斷開現象； 
3、電路板上的印制板連接線是否存在斷裂、粘連等； 
4、是否有人修過？動過哪些元器件？是否存在虛焊、漏焊、插反等操作方面的失誤； 
在確定了被修無上述狀況后，首先用萬用表測量電路板電源和地之間的阻值，通常電路板的阻值都在70-80？以上，若阻值太小，才幾個或十幾個歐姆，說明電路板上有元器件被擊穿或部分擊穿，就必須采取措施將被擊穿的元器件找出來。具體辦法是給被修板供電，用手去摸電路板上各器件的 
溫度，燙手的講師重點懷疑對象。若阻值正常，用萬用表測量板上的阻、二極管、三極管、場效應管、撥段開關等分力元件，其目的就是首先要確保測量過的元件是正常的，我們的理由是，能用萬用表解決的問題，就不要把它復雜化。 
 

 1738-APB驅動器  

 正因為感知層和傳輸層的革命性進步，最終迎來物聯網應用層的飛躍。

  需要注意，IoT時代，數據通道越來越重要，甚至成為處理前哨，但過去算力匱乏，企業只能依靠自身單維度線性感知、聯網、計算，當AI釋放計算力，網絡化的計算智能大幅提升計算速度，人工智能加持IoT，行業才可能實現數據感知到數據認知的飛躍。

  阿基米德曾說過一句名言：“給我一個支點，我就能撬起地球” ，從這一點看，AI技術正是IoT的支點，有了這一支點，AI、云和大數據構建的數字孿生，用戶得以在數字空間提升機器智能化，讓覆蓋全球物聯網數據從“原石”轉化為可用的“珍貴礦產，驅動知識生產革命跟進一步。

  目前來看，感知層、傳輸層、應用層的技術經歷過底層技術的漫長發展，有更深的積淀，必然也會迎來更長更有力的爆發期。

  根據Markets and Markets報告顯示，全球數字化轉型市場規模將將從2021年的5215億美元增長到2026年的1.2萬億美元，復合年增長率高達19.1%。

  基礎設施搭建日益完善，市場需求已然升溫，物聯網還在快速生長、連接，物信融合正在進行中。

  顯然，此時，正是進入AIoT行業的時期。從傳統安防企業到互聯網巨頭、AI公司，陸續進入到這個行業。

  以一向低調的安防圈為例，近些年，紛紛明確提出AIoT的戰略，這既是由于在AIoT上技術能力的積累不斷成熟，也是因為其業務已經從傳統的安防走向了更廣的智能物聯業務，故而從安防公司向AIoT公司進化成為一件水到渠成的事。

  海康威視CEO胡揚忠曾表示，如果說過去20年，海康威視成為全球最大的安防廠商，未來10年，海康威視將成為全球最大的AIoT廠商之一。

  不像互聯網行業追求“唯快不破”，每一家進入AIoT行業的企業必須明了并接受的前提是：這是一個有廣闊前景的大行業，但卻是一個慢賽道。