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物聯網的未來:值得關注的6個趨勢和預測

技術研究
千家網
2021-04-15
[ 導讀 ] 盡管物聯網安全性和數據隱私方面的挑戰依然存在,但在有針對性的商業目標和用于數據分析的人工智能的推動下,物聯網將繼續增長。就像人們很難想象沒有手機的世界一樣,物體不連接互聯網的未來也越來越難以想象。制造商已經將物聯網應用到智能家居設備、汽車、城市和工廠中,專家預測它們的使用將繼續增長。物聯網已經經歷了它的新興階段,一些組織想要成為炒作的一部分,但并不一定知道如何使用這項技術?,F在,組織以實現具體目標…

盡管物聯網安全性和數據隱私方面的挑戰依然存在,但在有針對性的商業目標和用于數據分析的人工智能的推動下,物聯網將繼續增長。

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就像人們很難想象沒有手機的世界一樣,物體不連接互聯網的未來也越來越難以想象。制造商已經將物聯網應用到智能家居設備、汽車、城市和工廠中,專家預測它們的使用將繼續增長。

物聯網已經經歷了它的新興階段,一些組織想要成為炒作的一部分,但并不一定知道如何使用這項技術。現在,組織以實現具體目標和更有效的支持技術開始物聯網計劃。

傳感器成本更低,組織有許多選擇連接,無論是Wi-Fi,低功率廣域網或蜂窩網絡。更強大的嵌入式處理能力適合更小的設備,數據處理可以在從傳感器到云的整個數據管道中進行。編制管理框架和平臺為組織提供了分析大量數據的能力。

“這就像我們過去參加會議時一樣,看到連接的填空是件很新奇的事??矗@是一個連在一起的水瓶;這是一個互聯廁所?,F在,如果你去消費電子展,發現有東西沒有連接上,這是一種異?,F象,”451research物聯網實踐研究總監克里斯蒂安·雷諾(ChristianRenaud)說?!爱斘覀儸F在有了這種(聯系),我們就再也無法撤銷了?!?br/>
高德納的物聯網研究副總裁兼分析師阿方索?維洛薩表示,未來幾年,物聯網將繼續以高于30%的速度增長。IDC數據顯示,研究人員預計,到2025年,物聯網設備的總數將增長到750億部,或800億部。

物聯網將在設備數量和用例方面繼續增長,但組織必須考慮安全性和互操作性挑戰,這些挑戰從一開始就困擾著市場。

 

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1.物聯網項目將由商業目標驅動,而不是技術

由于沒有明確目標的炒作,組織已經度過了購買物聯網的日子。物聯網的未來要求組織關注需要某種東西的團隊或過程,無論是物聯網應用程序還是用于跟蹤設備的產品。例如,醫院可以增加物聯網傳感器來定位輪椅或測量病人行走時的步態。

Velosa表示,物聯網市場并不是真正的物聯網市場,而是將物聯網應用于商業成果的垂直市場。

物聯網將成為人們工作的一部分,但其本身不一定是工作重點。相反,物聯網是組織完成目標的方式。例如,一個組織可能想要提高勞動生產率并優化供應鏈。物聯網設備可以幫助收集數據,找到提高效率的方法。業務團隊和IT人員將在使用物聯網的項目上進行交互。

2.物聯網架構基礎將創造更多的用例

要使物聯網蓬勃發展,供應商必須向前邁進,連接使物聯網成為可能的技術。供應商可能會將部分資本設備作為服務出售,但這只有在供應商具備所有連接、傳感器數據、存儲、分析和硬件的情況下才有可能實現。

物聯網部署有一些橫向適用的用例,如資產跟蹤或視頻分析。這些核心用例共享一個共同的物聯網框架,供應商可以采用該框架,并首先在整個行業垂直領域應用,然后將其應用于相鄰的行業垂直領域。同樣,組織可以通過快速ROI的資產跟蹤啟動物聯網計劃,一旦組織建立了物聯網架構,他們就可以創新并應用其他用例。雷諾表示,例如,汽車組織可以在他們的汽車中整合連接和傳感器,并通過軟件中的一個開關為客戶打開或關閉這些功能。

“這將非常有趣,因為我們現在開始看到很多人通過資產跟蹤和視頻分析進入物聯網領域。并將所有這些基礎設施放在其中,以便他們能夠利用每一個額外的增量用例,”雷諾說。

3.互操作性問題最終將從市場上篩選出供應商

組織將繼續面臨與供應商的互操作性挑戰,要么使用可用的集成功能和設備管理,要么構建自己的集成功能,并使用開源功能進行補充。

物聯網市場有許多使用不同架構和協議的供應商,但市場已經開始篩選使用最廣泛的供應商、協議和標準。數據采集、協議轉換和標準化平臺可以轉換遺留協議,以與專有的物聯網服務進行通信。許多制造商開發新的IP設備,它能夠在不斷發展的協議棧中說話。

但是組織總是有使用不同協議的遺留設備。在未來,它們可能會插入一個物聯網網關來調節通信。分析數據的物聯網平臺越來越集中于超大規模的云提供商,如微軟、亞馬遜、谷歌和IBM。物聯網的未來正朝著所有設備在數據級別上進行交互和互操作的方向發展,以供分析??蛻舨粫徺I不能互操作的產品,也不會購買使用其他設備和服務語言的產品,這將迫使互操作性實現某種標準化。

“到2025年,大型組織至少會有十幾個物聯網平臺供應商,這意味著它們將需要一個環來統治它們。在某一時刻,他們將有一個云或其他合作伙伴接入他們所有不同的物聯網平臺?!?br/>
4.物聯網數據分析將不可避免地帶來人工智能

雷諾表示,未來5年在基礎設施方面的一些最大支出將用于人工智能和機器學習,這只是分析的復雜程度。組織必須管理和分析大量的物聯網數據。他們將從機器學習開始,機器學習將不斷發展和消亡,以支持人工智能。傳統的分析將逐漸消失,組織將越來越多地使用人工智能。

“這有點像消費電子展上的聯網廁所。一切都將具有連通性。所有東西都會有傳感器。一切都必須有某種形式的人工智能,”雷諾說。這就是那些賣給你游戲的人如何將其作為一種服務來盈利,或者他們只是通過你使用游戲的數據來進行二次盈利。”

5.物聯網將繼續充滿安全挑戰

Velosa表示,安全被認為是擴展物聯網部署的第二大障礙,但如果能獲得商業交易,供應商就會有動力為安全做計劃。

客戶想要增加安全性,但當他們發現這樣做的成本時,它就被擱置了。盡管供應商在安全方面進行了投資,但他們并不總是規劃出整個體系結構視圖或威脅表面拓撲,并不是所有供應商或合作伙伴都具備正確的安全技能。

此外,組織在擴展時往往沒有完全加入必要的安全措施。物聯網的未來將始終包含安全元素,因此it管理員、cio和業務團隊必須共同努力,確保他們推動和支持物聯網安全的政策和程序,并推動供應商開發更好的安全實踐。

6.隱私問題會一直存在,直到突發事件推動更嚴格的監管

許多供應商已經圍繞貨幣化數據開發了業務模型。除非在數據貨幣化方面出臺更多法規,否則這一趨勢將繼續下去。與普通個人客戶相比,企業對自己的數據有更強的意識和敏感性,而且針對企業的法規也更多,比如數據主權法。

例如,如果供應商將機器人作為服務出售給工廠,并且必須從其中提取數據進行維護,那么根據該國的法律,遙測數據必須留在該國。即使來自機器人的數據量有限,人們也可以推斷出組織可能想要保密的信息,比如根據機器人執行特定功能的次數計算一年生產的汽車數量。

當組織不希望信息被知道時,他們必須與供應商合作,將收集的數據限制在供應商操作其服務所需的最低限度。邊緣計算還可以在組織的網絡中保存更多的數據。保護數據的主要法規將需要重大的突發事件,例如損害客戶和專有數據的網絡攻擊。

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