對于許多行業(yè)而言，2021年是充滿挑戰(zhàn)的一年，但物聯(lián)網(wǎng)技術已經(jīng)在塑造業(yè)務和消費者趨勢方面發(fā)揮了積極作用。從醫(yī)療保健，零售到汽車和制造業(yè)，每個行業(yè)都通過物聯(lián)網(wǎng)等技術變得越來越聰明。未能在該領域保持競爭力可能會導致重大損失。
全球大流行是2020年物聯(lián)網(wǎng)增長的重要障礙。盡管2019年11月的預測預測到2020年物聯(lián)網(wǎng)支出將增長14.9％，但僅能增長8.2％。根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（International Data Corporation）的預測，物聯(lián)網(wǎng)將在今年大步回歸，并從2020年到2024年實現(xiàn)11.3％的增長率。
最近， 半導體 和其他物聯(lián)網(wǎng)組件的短缺給物聯(lián)網(wǎng)在2021年的增長帶來了疑問。制造商將必須迅速適應以保持勢頭，以保持競爭力。盡管這種短缺不會持續(xù)很長時間，但會在短期內影響項目。
CES（消費電子展）于今年在線舉行，以展示最新的創(chuàng)新技術。根據(jù)活動中展示的技術，物聯(lián)網(wǎng)似乎還沒有消亡。在大流行期間，美國有成千上萬的人發(fā)現(xiàn)自己在家里，因此對智能家居產(chǎn)品的需求越來越高。DIY智能家居產(chǎn)品出貨量增長9％，出貨量為9900萬個，價值150億美元（增長3％）。
讓我們回顧一下對2021年及以后的物聯(lián)網(wǎng)最重要的各種趨勢。
趨勢一：AIoT
到2021年，與物聯(lián)網(wǎng)相連的設備將攀升至驚人的 460億個。這些設備中大多數(shù)都只有一個處理器和最少的內存。物聯(lián)網(wǎng)遍布我們的社會。
物聯(lián)網(wǎng)設備的AI分析
物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)據(jù)收集已達到前所未有的規(guī)模。數(shù)據(jù)科學和機器學習聯(lián)合起來，為先進的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析解決方案提供了一系列機會。大數(shù)據(jù)，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)共同收集已經(jīng)預先構建的數(shù)據(jù)，設置數(shù)據(jù)管道并在所有基礎之上構建人工智能組件。這種方法的重要性將在未來幾年保持相關性。
Research and Markets的一份報告預測，到2025年，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的價值將超過260億美元。它們還表明，人工智能將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的效率提高了25％，行業(yè)的分析水平提高了42％。人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中心和邊緣網(wǎng)絡中都扮演著重要角色。在系統(tǒng)的中心，AI可以執(zhí)行預測分析并向用戶發(fā)出異常警報。
從物聯(lián)網(wǎng)解決方案的數(shù)據(jù)中獲取見解只是第一步。人工智能在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的作用還有更多的潛力可以釋放。
管理物聯(lián)網(wǎng)設備和決策流程
想象一下一家工廠，該工廠利用IoT連接的裝配線，通過AI視覺檢查進行質量控制，從而降低了制造過程中的制造缺陷率 。例如，考慮到每次錯誤帶來的損失要高得多，請考慮使用自動駕駛汽車。它不僅可以安全地將乘客帶到目的地，而且可以使用該運輸數(shù)據(jù)來準確預測交通模式。然后，這些數(shù)據(jù)可用于將來建立更有效的道路和基礎設施。
面部和語音識別是用于生物特征驗證的其他基本要素。人工智能驅動的面部識別在各個領域都有幫助，例如檢測客人是否戴著口罩。
隨著智能家居，智能城市，自動駕駛汽車和制造任務利用該技術，人工智能在決策方面的能力越來越強。但是，需要人類主管和數(shù)據(jù)科學家來幫助維護系統(tǒng)并解決非平凡的任務。
趨勢2：使用IoT設備進行邊緣計算
云和本地服務器不是唯一可以執(zhí)行計算的地方。使用遠程服務器可能會導致傳輸延遲。因此，對于需要實時計算（例如自動駕駛汽車）的實施，云計算不是一個選擇。
Edge IoT在 交通攝像機中 用于行人檢測，自適應交通信號燈，車輛優(yōu)先級劃分，停車檢測和電子收費。微軟，IBM和亞馬遜也在邊緣計算技術上投入了大量資金。對智能物聯(lián)網(wǎng)設備，快速數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)安全性的需求不斷增長。
亞馬遜的第二代 AWS IoT Greengrass 服務已投入使用，使開發(fā)人員能夠在邊緣設備上使用Lambda功能。它允許開發(fā)人員在IoT設備內執(zhí)行機器學習和計算任務。
更多的物聯(lián)網(wǎng)解決方案將包括板載AI，并將一些計算從云推向終端設備。造成這種情況的三個主要原因是響應時間，每個云處理的成本以及數(shù)據(jù)隱私和安全性。
趨勢3：物聯(lián)網(wǎng)帶來個性化體驗
Google對我們的搜索趨勢的洞察力使我們寵壞了。Netflix和Spotify也非常了解我們的觀看和收聽習慣。但是，即使這些預測變量也可能會出錯，從而導致不相關的內容被放置在我們的屏幕上。這項技術在不斷改進。
智能家居技術是個性化必不可少的領域。管理日常家庭活動的技術需要高度的個人經(jīng)驗，以實現(xiàn)最佳的客戶滿意度。在CES 2021上，三星推出了 三星Bot Handy 和JetBot 90 AI +。借助AI和數(shù)據(jù)分析，可以實現(xiàn)家庭輔助機器人。
人工智能的增長和邊緣計算已準備好幫助這一領域的巨大發(fā)展。為了將智能家居技術提升到一個新的水平，人工智能的精度和決策需要提高。人工智能必須根據(jù)主人的習慣做出選擇。由于需要個性化，因此通用數(shù)據(jù)不足以訓練神經(jīng)網(wǎng)絡。需要個人數(shù)據(jù)。但是，這些數(shù)據(jù)通?？赡苁欠浅Ｋ饺说模脩舨辉腹蚕硭?。
解決此問題的關鍵可能是邊緣計算，即在用戶設備上本地保存和處理數(shù)據(jù)。這對于改善客戶對智能家居技術的認知可能至關重要。Statista的2019年報告顯示，有46％的智能家居用戶將其體驗描述為侵入性，而36％的智能家居用戶則將其體驗描述為令人恐懼。邊緣計算可以幫助客戶在使用智能家居物聯(lián)網(wǎng)技術時感到更安全。
趨勢4：物聯(lián)網(wǎng)連接
到2025年，物聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)連接可能會超過 300億，每人約有四臺設備。麥肯錫表示，在B2B領域中，到2030年，5G IoT模塊的總收入將從約1.8億美元增加到近100億美元。
2020年7月，3GPP標準組織發(fā)布了最新的5G連接規(guī)范：版本16。這對5G IoT具有重要意義，嵌入式設備的移動通信受益于大幅降低的延遲和可靠性。盡管5G距離主流采用還差很遠，但企業(yè)可以考慮通過有利可圖的業(yè)務計劃來進行這種相當昂貴的部署工作。
減少的延遲將使連接的物聯(lián)網(wǎng)設備能夠以前所未有的速度發(fā)送和接收數(shù)據(jù)。這將使數(shù)據(jù)的分析和管理可以在較舊的4G網(wǎng)絡上無法達到的水平上發(fā)揮作用。
該技術的價值取決于幾個因素：基礎架構成本，數(shù)據(jù)傳輸成本以及某些用例是否實際需要5G速度。智慧城市，交通運輸和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將成為受益于該技術的首批技術。
其他網(wǎng)絡標準也在不斷發(fā)展，例如 Wi-Fi 6，它允許更高的帶寬，更多的同步數(shù)據(jù)流以及更寬的頻譜，達到6 GHz。連接物聯(lián)網(wǎng)的另一項技術是低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）。LPWAN的低功耗和較大的有效范圍使其成為偏遠地區(qū)需要高使用壽命的小型設備的理想解決方案。LPWAN市場規(guī)模在2020年超過25億美元，預計在2021年至2027年之間的復合年增長率將超過60％。
在低距離連接領域， Zigbee 處于領先地位。通過免版稅連接標準來提高智能家居產(chǎn)品之間兼容性的倡議，可以通過為互操作性設定行業(yè)標準，為用戶和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品制造商帶來真正的價值。
我們正在從技術向垂直行業(yè)邁進，其中物聯(lián)網(wǎng)將發(fā)揮最大的影響可能會很有趣。
趨勢5：智慧城市
普華永道認為，智慧城市的發(fā)展有望在未來七年內實現(xiàn)增長。到2025年，這項技術的市場規(guī)模將達到2.5萬億美元。高通公司業(yè)務發(fā)展高級總監(jiān)兼智慧城市負責人提到，集成生態(tài)系統(tǒng)比獨立解決方案更能集中精力。還需要克服另一個挑戰(zhàn)：新解決方案通常具有必須集成的舊組件。
智慧城市是僅次于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的第二代5G實施方案。這將提供具有足夠帶寬容量的穩(wěn)定網(wǎng)絡。智慧城市解決方案的連接多樣性是技術的首要問題。
數(shù)據(jù)是最有趣的元素。智能城市數(shù)據(jù)大部分是公共的，并且可以比智能家居系統(tǒng)所需的數(shù)據(jù)更快地收集。因此，將機載人工智能與物聯(lián)網(wǎng)相結合的機會被證明是成功的。例如，迪拜的道路和運輸管理局利用 AI 在地鐵站進行人群管理。
在早期階段，人工智能將根據(jù)數(shù)據(jù)創(chuàng)建建議和見解。隨著技術的進步，更多的智慧城市決策將委托給AI。這對交通管理，水，洪水監(jiān)控和視頻監(jiān)控具有有益的意義。
趨勢6：醫(yī)療保健和物聯(lián)網(wǎng)
毫無疑問，由于持續(xù)的全球大流行，2020年最快的物聯(lián)網(wǎng)垂直領域是醫(yī)療保健。多年來，由于行業(yè)的高度監(jiān)管性質和普遍的被動立場，在醫(yī)療保健中實施物聯(lián)網(wǎng)項目已被證明很麻煩。
越來越多的證據(jù)表明，COVID-19已導致醫(yī)院，尤其是醫(yī)院的數(shù)字爆炸。美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）于2020年5月發(fā)布了多項臨時政策，以在2020年支持數(shù)字化工具。德國于2020年10月首次允許醫(yī)生開具針對特定疾病的數(shù)字化醫(yī)療應用程序的處方（例如，可幫助治療焦慮癥）。
供應鏈監(jiān)控開發(fā)商Controlant于2020年底開始 為輝瑞和美國政府提供疫苗分配的監(jiān)控支持。這一點特別重要，因為需要在運輸過程中仔細控制溫度，以保持這些疫苗的安全。借助AI監(jiān)控技術，Controlant能夠減少損壞和產(chǎn)品損失。
在大流行期間激增的應用之一是遠程醫(yī)療，其中醫(yī)生通過視頻會議治療患者。醫(yī)生報告說，遠程醫(yī)療通常僅被視為邁向數(shù)字診斷的第一步，數(shù)字診斷依賴于可從遠處診斷患者的物聯(lián)網(wǎng)設備。數(shù)家醫(yī)院于2020年開始對其進行試驗。2020年12月，一個倫敦外科醫(yī)生的視頻傳播了病毒，該視頻使用5G在加利福尼亞的一個香蕉上進行了遠程手術。
物聯(lián)網(wǎng)技術將擴展其存在并影響行業(yè)。它將與醫(yī)療保健中的其他技術趨勢同時發(fā)生，從而為患者，醫(yī)生和管理人員帶來價值。
趨勢7：汽車
一個扇區(qū)被看到的了很大的進展在物聯(lián)網(wǎng)的應用是汽車行業(yè)。無線固件（FOTA）允許在嵌入式系統(tǒng)上更新無線固件。這提供了一個平臺，可以輕松修復錯誤并替換舊版本的固件。道路狀況分析是物聯(lián)網(wǎng)可以在汽車行業(yè)，尤其是自動駕駛汽車中蓬勃發(fā)展的另一種應用。
遠程信息處理 也是汽車物聯(lián)網(wǎng)中一個嚴肅的話題。遠程信息處理將您的車輛轉變?yōu)槲锫?lián)網(wǎng)設備。緊急呼叫，GPS和藍牙只是通過遠程信息處理實現(xiàn)的一些連接。這是實現(xiàn)V2X（車輛到一切）技術的第一步。這可以啟用諸如空中更新之類的功能。
車對車通信對于自動駕駛汽車的未來也很重要。如果無人駕駛汽車可以相互通信，它們可以更好地保持安全距離并共享其他重要數(shù)據(jù)。
趨勢8：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）
制造商希望保持競爭力，并探索工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）應用。由于嵌入式邊緣網(wǎng)絡在由人工智能提供支持的同時能夠保持更高的效率，因此正在得到利用。這是許多 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)用例之一。實際上，到2026年，人工智能在該領域的作用預計將達到167億美元。
預測性維護也是機器學習和IoT技術帶來的另一個主要優(yōu)勢。借助現(xiàn)有數(shù)據(jù)，AI算法可以在機器需要維修之前確定何時實施預防措施。
用于視覺檢查的計算機視覺也是一項關鍵技術，可以降低成本并提高效率。如果給定正確的訓練數(shù)據(jù)和硬件，則ML算法在視覺檢查上比人類算法更有效。像寶馬這樣的公司已經(jīng)在使用這項技術來確保其汽車零件的質量控制。
物聯(lián)網(wǎng)是未來
物聯(lián)網(wǎng)技術的進步正推動著我們以前所未有的速度前進。盡管全球流行病和零部件短缺可能會在短期內減慢進度，但重要的是對這些不斷發(fā)展的技術進行投資，以長期保持競爭力。沒有人工智能，機器學習，嵌入式系統(tǒng)和全面的IoT框架，企業(yè)將無法跟上日益互聯(lián)的世界。通過利用這些強大的技術，公司可以從互聯(lián)的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中受益于智能功能，功能和生產(chǎn)力。
來源：千家網(wǎng)
在線咨詢
在線咨詢
0371-63319761