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2021年的物聯網趨勢及未來
2021年的物聯網趨勢及未來
對于許多行業而言，2021年是充滿挑戰的一年，但物聯網技術已經在塑造業務和消費者趨勢方面發揮了積極作用。從醫療保健，零售到汽車和制造業，每個行業都通過物聯網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年物聯網增長的重要障礙。盡管2019年11月的預測到2020年物聯網支出將增長14.9％，但僅能增長8.2％。根據國際數據公司的預測，物聯網將在今年大步回歸，并從2020年到2024年實現11.3％的增長率。
半導體 和其他物聯網組件的短缺給物聯網在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，以展示最新的創新技術。根據活動中展示的技術，物聯網似乎還沒有消亡。在大流行期間，美國有成千上萬的人發現自己在家里，因此對智能家居產品的需求越來越高。DIY智能家居產品出貨量增長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年及以后的物聯網最重要的各種趨勢。
趨勢一：AIoT
到2021年，與物聯網相連的設備將攀升至驚人的 460億個。這些設備中大多數都只有一個處理器和最少的內存。物聯網遍布我們的社會。
物聯網設備的AI分析
物聯網設備的數據收集已達到前所未有的規模。數據科學和機器學習聯合起來，為先進的物聯網數據分析解決方案提供了一系列機會。大數據，人工智能和物聯網共同收集已經預先構建的數據，設置數據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，人工智能和物聯網的價值將超過260億美元。它們還表明，人工智能將物聯網數據的效率提高了25％，行業的分析水平提高了42％。人工智能在物聯網中心和邊緣網絡中都扮演著重要角色。在系統的中心，AI可以執行預測分析并向用戶發出異常警報。
從物聯網解決方案的數據中獲取見解只是第一步。人工智能在物聯網系統中的作用還有更多的潛力可以釋放。
管理物聯網設備和決策流程
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據來準確預測交通模式。然后，這些數據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，需要人類主管和數據科學家來幫助維護系統并解決不重要的任務。
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。而且，對智能物聯網設備，快速數據處理和數據安全性的需求也在不斷增長。
亞馬遜的第二代 AWS IoT Greengrass 服務已投入使用，使開發人員能夠在邊緣設備上使用Lambda功能。它允許開發人員在IoT設備內執行機器學習和計算任務。
更多的物聯網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據隱私和安全性。
趨勢3：物聯網帶來個性化體驗
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驗，以實現最佳的客戶滿意度。在CES 2021上，三星推出了 三星Bot Handy 和JetBot 90 AI +。借助AI和數據分析，可以實現家庭輔助機器人。
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。人工智能必須根據主人的習慣做出選擇。由于需要個性化，因此通用數據不足以訓練神經網絡。需要個人數據。但是，這些數據通?？赡苁欠浅Ｋ饺说?，用戶不愿共享它。
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據。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網技術時感到更安全。
趨勢4：物聯網連接
到2025年，物聯網互聯網連接可能會超過 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標準組織發布了最新的5G連接規范：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，但企業可以考慮通過有利可圖的業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網設備能夠以前所未有的速度發送和接收數據。這將使數據的分析和管理可以在較舊的4G網絡上無法達到的水平上發揮作用。
該技術的價值取決于幾個因素：基礎架構成本，數據傳輸成本以及某些用例是否實際需要5G速度。智慧城市，交通運輸和工業物聯網將成為受益于該技術的首批技術。
其他網絡標準也在不斷發展，例如 Wi-Fi 6，它允許更高的帶寬，更多的同步數據流以及更寬的頻譜，達到6 GHz。連接物聯網的另一項技術是低功耗廣域網（LPWAN）。LPWAN的低功耗和較大的有效范圍使其成為偏遠地區需要高使用壽命的小型設備的理想解決方案。LPWAN市場規模在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品之間兼容性的倡議，可以通過為互操作性設定行業標準，為用戶和物聯網產品制造商帶來真正的價值。
我們正在從技術向垂直行業邁進，其中物聯網將發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，智慧城市的發展有望在未來七年內實現增長。到2025年，這項技術的市場規模將達到2.5萬億美元。高通公司業務發展高級總監兼智慧城市負責人提到，集成生態系統比獨立解決方案更能集中精力。還需要克服另一個挑戰：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物聯網的第二代5G實施方案。這將提供具有足夠帶寬容量的穩定網絡。智慧城市解決方案的連接多樣性是技術的首要問題。
數據是最有趣的元素。智能城市數據大部分是公共的，并且可以比智能家居系統所需的數據更快地收集。因此，將機載人工智能與物聯網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，人工智能將根據數據創建建議和見解。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，洪水監控和視頻監控具有有益的意義。
趨勢6：醫療保健和物聯網
毫無疑問，由于持續的全球大流行，2020年最快的物聯網垂直領域是醫療保健。多年來，由于行業的高度監管性質和普遍的被動立場，在醫療保健中實施物聯網項目已被證明很麻煩。
越來越多的證據表明，COVID-19已導致醫院，尤其是醫院的數字爆炸。美國食品藥品監督管理局（FDA）于2020年5月發布了多項臨時政策，以在2020年支持數字化工具。德國于2020年10月首次允許醫生開具針對特定疾病的數字化醫療應用程序的處方（例如，可幫助治療焦慮癥）。
供應鏈監控開發商Controlant于2020年底開始 為輝瑞和美國政府提供疫苗分配的監控支持。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監控技術，Controlant能夠減少損壞和產品損失。
在大流行期間激增的應用之一是遠程醫療，其中醫生通過視頻會議治療患者。醫生報告說，遠程醫療通常被視為邁向數字診斷的第一步，而數字診斷依賴于可從遠處診斷患者的物聯網設備。數家醫院于2020年開始對其進行試驗。2020年12月，一個倫敦外科醫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。
物聯網技術將擴展其存在并影響行業。它將與醫療保健中的其他技術趨勢同時發生，從而為患者，醫生和管理人員帶來價值。
趨勢7：汽車
一個扇區被看到的了很大的進展在物聯網的應用是汽車行業。無線固件（FOTA）允許在嵌入式系統上更新無線固件。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網可以在汽車行業，尤其是自動駕駛汽車中蓬勃發展的另一種應用。
遠程信息處理 也是汽車物聯網中一個嚴肅的話題。遠程信息處理將您的車輛轉變為物聯網設備。緊急呼叫，GPS和藍牙只是通過遠程信息處理實現的一些連接。這是實現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據。
趨勢8：工業物聯網（IIoT）
制造商希望保持競爭力，并探索工業物聯網（IIoT）應用。由于嵌入式邊緣網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 工業物聯網用例之一。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勢。借助現有數據，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據和硬件，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在使用這項技術來確保其汽車零件的質量控制。
物聯網的未來
物聯網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，嵌入式系統和全面的IoT框架，企業將無法跟上日益互聯的世界。通過利用這些強大的技術，公司可以從互聯的物聯網生態系統中受益于智能功能，功能和生產力。