技術(shù)
導(dǎo)讀:以下預(yù)測探討了2019年物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展?fàn)顩r,內(nèi)容涵蓋物聯(lián)網(wǎng)對業(yè)務(wù)和技術(shù)等方面的影響,包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型、區(qū)塊鏈、人工智能(AI)和5G。
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到2020年,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)預(yù)計(jì)將產(chǎn)生3440億美元的額外收入,同時(shí)還會(huì)降低1770億美元的經(jīng)營成本。物聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備已經(jīng)在提高全球主要工廠的性能指標(biāo),并將生產(chǎn)率水平提高40-60%。
以下預(yù)測探討了2019年物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展?fàn)顩r,內(nèi)容涵蓋物聯(lián)網(wǎng)對業(yè)務(wù)和技術(shù)等方面的影響,包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型、區(qū)塊鏈、人工智能(AI)和5G。
物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測一、數(shù)據(jù)和設(shè)備的增長
在2019年,將有大約36億臺(tái)設(shè)備主動(dòng)連接到互聯(lián)網(wǎng),用于日常任務(wù)。隨著5G的推出,將為更多設(shè)備和數(shù)據(jù)流量打開大門。您可以通過增加邊緣計(jì)算的使用來應(yīng)對這種趨勢,這將使企業(yè)更容易、更快地在接近操作點(diǎn)處理數(shù)據(jù)。
物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測二、物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型
物聯(lián)網(wǎng)是多個(gè)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。傳感器、RFID標(biāo)簽和智能信標(biāo)已經(jīng)開始了下一次工業(yè)革命。市場分析師預(yù)測,2018年至2020年間,制造業(yè)中連網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將翻一番。
對于許多行業(yè)來說,這些設(shè)備完全改變了游戲規(guī)則,改變了從開發(fā)到供應(yīng)鏈管理和生產(chǎn)過程中的每一個(gè)環(huán)節(jié),制造商將能夠防止延誤、提高生產(chǎn)性能。另外,在2019年,87%的醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)將采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),對于醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)和物聯(lián)網(wǎng)智能藥丸、智能家居護(hù)理、個(gè)人醫(yī)療保健管理、電子健康記錄、管理敏感數(shù)據(jù)以及整體更高程度的患者護(hù)理來說,這種可能性是無窮無盡的。這種改進(jìn)可以應(yīng)用于許多垂直和水平行業(yè)。
物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測三、物聯(lián)網(wǎng)投資增加
物聯(lián)網(wǎng)無可爭議的影響已經(jīng)并將繼續(xù)吸引更多創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)資本家參與硬件、軟件和服務(wù)領(lǐng)域的高度創(chuàng)新項(xiàng)目。根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司(IDC)的數(shù)據(jù),到2021年,物聯(lián)網(wǎng)支出將達(dá)到1.4萬億美元。
物聯(lián)網(wǎng)是少數(shù)幾個(gè)被新興和傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)投資家感興趣的市場之一。智能設(shè)備的普及以及客戶越來越依賴于使用它們完成許多日常任務(wù),這將增加投資物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)公司的興奮感??蛻魧⒌却锫?lián)網(wǎng)的下一個(gè)重大創(chuàng)新,例如智能鏡子將分析您的面部,如果您看起來像生病了,它就會(huì)給您的醫(yī)生打電話;智能ATM機(jī)器將包含智能安全攝像頭、智能叉子將告訴您怎么吃和吃什么、智能床會(huì)在每個(gè)人睡覺時(shí)自動(dòng)關(guān)燈。
物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測四、智能物聯(lián)網(wǎng)的擴(kuò)展
物聯(lián)網(wǎng)完全是關(guān)于連接和處理的,沒有什么比智慧城市更好的例子了,但是智慧城市最近有點(diǎn)停滯不前。部署在社區(qū)的智能傳感器將記錄步行路線、共用汽車使用、建筑物占用、污水流量和全天溫度變化等所有內(nèi)容,目的是為居住在那里的人們創(chuàng)造一個(gè)舒適、方便、安全和干凈的環(huán)境。一旦模型被完善,它可能成為其他智慧社區(qū)和最終智慧城市的模板。
推廣智能物聯(lián)網(wǎng)的另一個(gè)領(lǐng)域是汽車行業(yè),在未來幾年,自動(dòng)駕駛汽車將成為一種常態(tài),如今大量車輛都有一個(gè)連網(wǎng)的應(yīng)用程序,顯示有關(guān)汽車的最新診斷信息。這是通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)完成的,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是連網(wǎng)汽車的核心。車輛診斷并不是我們將在未來一年看到的唯一物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)步,而連網(wǎng)應(yīng)用程序、語音搜索和當(dāng)前交通信息將是改變我們駕駛模式的其他一些東西。
物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測五、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)
人工智能是理解當(dāng)前收集的大量數(shù)據(jù)并提高其商業(yè)價(jià)值所需的基本要素。人工智能(AI)將在以下領(lǐng)域幫助物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、流數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)時(shí)間序列準(zhǔn)確性、預(yù)測和高級(jí)分析,以及實(shí)時(shí)地理空間和位置(物流)。這里有幾個(gè)例子。
1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:定義數(shù)據(jù)池并清理它們,這將帶我們了解暗數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)湖等概念。
2、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn):在定義的數(shù)據(jù)池中查找有用數(shù)據(jù)。
3、流數(shù)據(jù)可視化:通過定義、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)并以智能方式對其進(jìn)行可視化處理,從而使決策過程能夠毫不拖延地進(jìn)行。
4、數(shù)據(jù)時(shí)間序列準(zhǔn)確性:以數(shù)據(jù)高準(zhǔn)確性和完整性來保持對所收集數(shù)據(jù)的高度信任。
5、預(yù)測和高級(jí)分析:這是一個(gè)非常重要步驟,可以根據(jù)收集、發(fā)現(xiàn)和分析的數(shù)據(jù)做出決策。
6、實(shí)時(shí)地理空間和位置(物流):保持?jǐn)?shù)據(jù)的流暢和可控。
物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測六、霧計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)
霧計(jì)算是一種分配處理負(fù)載并將其轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的技術(shù)(物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器)。使用霧計(jì)算的好處對物聯(lián)網(wǎng)解決方案提供商非常有吸引力。其中一些優(yōu)勢使用戶可以最大限度地減少延遲、節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬、快速?zèng)Q策可靠運(yùn)行、收集和保護(hù)廣泛的數(shù)據(jù),并通過更好地分析和本地?cái)?shù)據(jù)洞察將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到最佳處理位置。微軟剛剛宣布投資50億美元在物聯(lián)網(wǎng)上,包括霧/邊緣計(jì)算。
思科、HPE、戴爾等硬件制造商正在為邊緣構(gòu)建特定的基礎(chǔ)設(shè)施。這些基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)得更加堅(jiān)固和安全,同時(shí)安全廠商將開始為其現(xiàn)有服務(wù)提供端點(diǎn)安全解決方案,以防止數(shù)據(jù)丟失,并深入了解網(wǎng)絡(luò)健康狀況和威脅防護(hù),包括高級(jí)用戶控制和應(yīng)用程序白名單及控制,這將有助于企業(yè)快速采用和推廣邊緣/霧計(jì)算。
物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測七、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈
當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)的集中式架構(gòu)是物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)易受攻擊的主要原因之一。隨著數(shù)十億設(shè)備的連網(wǎng)和更多設(shè)備的加入,物聯(lián)網(wǎng)將成為網(wǎng)絡(luò)攻擊的首要目標(biāo),這使得安全性變得極其重要。
區(qū)塊鏈為物聯(lián)網(wǎng)安全提供了新的希望,原因有幾個(gè)。首先,區(qū)塊鏈?zhǔn)枪驳?,參與區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的每個(gè)人都可以看到存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)塊和交易并批準(zhǔn)它們,盡管用戶仍然可以擁有私鑰來控制交易。其次,區(qū)塊鏈?zhǔn)欠稚⒌?,因此沒有單一的權(quán)威機(jī)構(gòu)可以批準(zhǔn)消除單點(diǎn)故障(SPOF)弱點(diǎn)的交易。第三,也是最重要的,它是安全的,數(shù)據(jù)庫只能擴(kuò)展,以前的記錄不能更改。
在未來幾年,制造商將認(rèn)識(shí)到將區(qū)塊鏈技術(shù)嵌入所有設(shè)備中的好處,并爭奪“區(qū)塊鏈認(rèn)證”等標(biāo)簽。
物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測八、物聯(lián)網(wǎng)和標(biāo)準(zhǔn)化
標(biāo)準(zhǔn)化是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展面臨的最大挑戰(zhàn)之一,它是希望在早期主導(dǎo)市場的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者之間的一場斗爭。包括HomePod、Alexa和Google Assistant在內(nèi)的智能助理設(shè)備是智能設(shè)備下一階段的未來樞紐,各個(gè)公司正在努力與消費(fèi)者建立“消費(fèi)者樞紐”,以使他們能夠更輕松地繼續(xù)添加設(shè)備,而不會(huì)遇到挫折和麻煩。
但是我們現(xiàn)在的情況是支離破碎的。一種可能的解決方案是讓有限數(shù)量的供應(yīng)商主導(dǎo)市場,允許客戶選擇其中一個(gè)使用,并在任何其他的連網(wǎng)設(shè)備上堅(jiān)持使用它,類似于我們現(xiàn)在使用的Windows、Mac和Linux操作系統(tǒng),而這是在沒有跨平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)的情況下進(jìn)行的。
要理解標(biāo)準(zhǔn)化的難度,我們需要處理標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程中的所有三個(gè)類別:平臺(tái),連接和應(yīng)用。在平臺(tái)的情況下,我們處理UX / UI和分析工具;而連接處理客戶與設(shè)備的接觸點(diǎn);最后,應(yīng)用程序是控制、收集和分析數(shù)據(jù)的家園。所有這三個(gè)類別都是相互關(guān)聯(lián)的,我們需要它們,缺失任何一個(gè)類別都將阻礙標(biāo)準(zhǔn)化的進(jìn)程。
如果沒有像IEEE或政府機(jī)構(gòu)這樣的組織大力推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的通用標(biāo)準(zhǔn),就無法解決分散問題。
物聯(lián)網(wǎng)預(yù)測九、物聯(lián)網(wǎng)技能短缺
IDC的數(shù)據(jù)顯示,到2020年,對物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的投資將超過1萬億美元,但對物聯(lián)網(wǎng)技能的需求可能會(huì)阻礙這種增長。事實(shí)上,根據(jù)Canonical報(bào)告顯示,68%的企業(yè)仍然在努力聘請物聯(lián)網(wǎng)專家;來自Experis最新的技術(shù)城市就業(yè)觀察報(bào)告顯示,自去年這個(gè)時(shí)間以來,技術(shù)技能需求增長了35%,因?yàn)槠髽I(yè)希望利用物聯(lián)網(wǎng)的力量。
科技城市就業(yè)觀察報(bào)告指出,物聯(lián)網(wǎng)大大增加了連網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量,并且已經(jīng)擴(kuò)大了企業(yè)必須處理的數(shù)據(jù)量,因此,大數(shù)據(jù)角色對于物聯(lián)網(wǎng)的成功至關(guān)重要。該報(bào)告發(fā)現(xiàn),企業(yè)愿意為這些技能付費(fèi),大數(shù)據(jù)專業(yè)人員的工資和日工資比任何其他技術(shù)學(xué)科都要高。
報(bào)告還發(fā)現(xiàn),由于連網(wǎng)設(shè)備還會(huì)為企業(yè)帶來更多的網(wǎng)絡(luò)安全漏洞,因此也需要安全技能。對IT安全承包商的需求增加了24%(同比)。企業(yè)正在緊急填補(bǔ)短期安全漏洞,并利用承包商培訓(xùn)整個(gè)企業(yè)的現(xiàn)有員工,同時(shí)將重點(diǎn)轉(zhuǎn)向更靈活的IT安全承包模式,以響應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)的需求。
大學(xué)跟不上需求,因此為了應(yīng)對這種短缺,公司需要建立內(nèi)部培訓(xùn)計(jì)劃,并建立自己的團(tuán)隊(duì),提升自己工程團(tuán)隊(duì)的技能,培養(yǎng)新的人才。這種趨勢將繼續(xù)下去,這對新工程師來說是一個(gè)機(jī)遇,但對公司來說可能就是一個(gè)挑戰(zhàn)了。