IoT正在悄悄改變著人們的生活，這六個發(fā)展方向值得關注！

人工智能（AI）和物聯(lián)網是（IoT）相輔相成，互相依賴的關系，當它們結合在一起時，就可以提供以前幾乎無法想象的洞察力，這種組合被稱為AIoT。

近幾年，隨著物聯(lián)網設備安裝基數(shù)的增長，其產生的數(shù)據，也為人工智能和機器學習的使用提供了必不可少的“訓練素材”。同時，人工智能也通過對物聯(lián)網設備收集的大量數(shù)據的解析，不斷地挖掘數(shù)據“金礦”，進而賦能物聯(lián)網，在提高效率的同時，也使之變得更加智能。

2019年，聯(lián)網設備產生了18.3ZB（澤字節(jié)，1ZB=1021字節(jié)）的數(shù)據，而根據Gartner的發(fā)現(xiàn)，只有約10%的物聯(lián)網項目利用AI來開發(fā)洞察力。到2025年，聯(lián)網設備將產生大約73.1ZB的數(shù)據，大約是2019年數(shù)據量的4倍。而如果沒有有效的人工智能加持，這些物聯(lián)網設備收集的巨量數(shù)據實際上是無用的，或者是浪費掉了。

目前在零售業(yè)，像沃爾瑪和亞馬遜這樣的公司正在使用物聯(lián)網和AI的結合來管理庫存，使供應鏈更加高效。聯(lián)邦快遞也在利用科技巨頭的人工智能力量，將其從送貨卡車配備的物聯(lián)網傳感器上收集的數(shù)據進行價值挖掘，提高整體的運營效率。雖然已經有了成功的案例，但是AIoT市場仍然處于早期階段，也必然在未來的發(fā)展方向。

隨著物聯(lián)網在各個領域的逐漸普及，聯(lián)網設備和供應商設備的多樣性也給運營和維護帶來了新的挑戰(zhàn)。同時，由于物聯(lián)網數(shù)據收集和分析的復雜性，不可避免地需要一些應用程序來幫助沒有經驗的企業(yè)來應對這種挑戰(zhàn)。據統(tǒng)計，在2021年，針對物聯(lián)網領域軟件的支出增長了24%以上。而實際硬件的支出只增長了5%左右。雖然物聯(lián)網硬件仍占整體支出的32%左右，但物聯(lián)網軟件支出正在迅速趕上，達到26%。

目前看來，容器化的應用程序是實現(xiàn)這一目標的主要方向之一。也就是說，通過將整個軟件生態(tài)系統(tǒng)虛擬化的方式，使開發(fā)人員能夠觀察和理解在一個組織內共同工作的不同操作系統(tǒng)。這對于大規(guī)模的物聯(lián)網應用部署顯得尤為重要。

不僅僅是初創(chuàng)企業(yè)或高科技公司在開發(fā)這些應用程序，像大眾這樣的汽車公司也在開發(fā)物聯(lián)網應用。比如他們的We Connect應用程序，是一種讓車主使用嵌入式物聯(lián)網設備來控制和監(jiān)測其汽車使用情況的應用軟件。同時，一些超大型的云計算公司（如微軟Azure和AWS）在市場上的發(fā)展也比我們想象的速度更快。

新冠疫情COVID-19也因其對醫(yī)療保健提供方式的影響，而對物聯(lián)網提出了新的需求和機會。僅以美國為例，在2020年之前，每年大約有3,600萬次線上健康咨詢。但這個數(shù)字在新冠疫情開始后迅速躍升，2020年底約有10億次遠程醫(yī)療咨詢。雖然這個數(shù)量隨著疫情的發(fā)展有所減緩，但仍遠高于大流行前的水平。

據麥肯錫估計，目前大約20%的門診和辦公室醫(yī)療訪問可以被數(shù)字化。我們可以從醫(yī)療物聯(lián)網（IoMT）的聯(lián)網設備數(shù)量，了解市場的發(fā)展速度。在2015年，大約有45億臺物聯(lián)網設備在流通。 

比如在IoMT一個成熟的領域，即老年患者的遠程監(jiān)控，就可以通過遠程監(jiān)測病人減少病人對醫(yī)生辦公室的無效訪問次數(shù)，并能夠在健康問題發(fā)生之前解決它們。這種對IoMT的突發(fā)需求為物聯(lián)網開辟了一系列全新的機會。

工業(yè)4.0（或第四次工業(yè)革命）指的是通過廣泛的自動化和提高效率對制造業(yè)和工業(yè)進行的巨大提升和改進。這個概念的一個主要組成部分是物聯(lián)網。沒有物聯(lián)網，提高工業(yè)能力所需的大規(guī)模數(shù)據收集和監(jiān)測將是不可能的。

而在工業(yè)4.0的四個主要組成部分（物聯(lián)網、人工智能、云基礎設施和大數(shù)據分析）中，數(shù)據收集和工廠監(jiān)控是各個組成部分的基礎，物聯(lián)網重要性更為顯而易見。

據預測，到2030年，工業(yè)4.0帶來的改進預計將為美國GDP增加約7.1萬億美元。這其中大部分將是物聯(lián)網廣泛采用的結果。

新冠疫情讓全球供應鏈變得越來越復雜和多變。在過去，運輸和交付方面都有了驚人的改善。例如，制造商和物流公司可以知道某些產品部件已經離開港口或正在前往某個國家的途中。但是疫情在一定程度打亂了全球供應鏈，而在重建的過程中，其對“顆粒度”和“精準度”提出了新的要求，也就是需要跟蹤這個復雜供應鏈的每一個環(huán)節(jié)，每批貨物都要被精確的跟蹤和監(jiān)控，以便縮短對失誤和異常的發(fā)現(xiàn)和處理時間，提升供應鏈的韌性，提高客戶滿意度。

也正是因于此，全球70%的零售商正試圖使他們的供應鏈符合物聯(lián)網的要求。比如國際快遞公司，DHL，已經在著手處理這些問題。該公司已經承諾，到2028年，它將擁有一支由10,000輛物聯(lián)網卡車組成的完整車隊。這些卡車將配備傳感器，能將送貨時間減少一半。同樣的，UPS在很大程度上依賴于物聯(lián)網設備，目前大約有10萬個物聯(lián)網跟蹤設備被安裝在UPS的運輸資產上。而這些設備每周產生6000萬條信息。

由于物聯(lián)網對一個國家的基礎設施或其公民的健康是如此不可或缺，它也受到了嚴重的網絡安全威脅。據估計，有57%的物聯(lián)網設備容易受到惡意行為的攻擊。另外，目前市場上高達83%的醫(yī)療成像設備運行在未更新或是過期的操作系統(tǒng)上，這使整個網絡容易受到攻擊。

物聯(lián)網設備收集了海量的數(shù)據，而由其處理的98%的數(shù)據甚至沒有加密。由于范圍太廣，消費者的隱私保護有可能成為一個隱患，特別是考慮到這些數(shù)據中有很多是敏感的醫(yī)療保健數(shù)據。

物聯(lián)網的發(fā)展，將不得不面對數(shù)據安全和隱私保護的問題。

以上是我們?yōu)榇蠹沂崂淼奈锫?lián)網發(fā)展的六個新動向。可以看到，物聯(lián)網正在迅速改變許多行業(yè)（如醫(yī)療領域）、制造業(yè)和供應鏈的許多部分。與此同時，物聯(lián)網行業(yè)將不得不面對日益復雜的網絡安全和數(shù)據隱私問題，以期待獲得更為高速的發(fā)展。