物聯(lián)網(wǎng)的未來包括邊緣計算人工智能和區(qū)塊鏈

物聯(lián)網(wǎng)支出正在盛開，而且它將會更大。IDC的研究預(yù)測，2017年至2022年期間的物聯(lián)網(wǎng)投資將達到1.2萬億美元。這是一個超過13%的年增長率(CAGR)。IDC的全球半年度物聯(lián)網(wǎng)支出指南預(yù)測新興的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)市場。預(yù)計其中很大一部分將涉及工業(yè)應(yīng)用。離散制造和運輸在2022年將超過1500億美元，使其成為物聯(lián)網(wǎng)支出的兩大產(chǎn)業(yè)。

去年秋天，在巴塞羅那的物聯(lián)網(wǎng)世界大會上，該指南的作者 - IDC的物聯(lián)網(wǎng)和移動副總裁Carrie MacGillivray解釋了物聯(lián)網(wǎng)擴散背后的力量。她指出物聯(lián)網(wǎng)的來源和發(fā)展方向，并指出了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)開發(fā)和部署的不同階段 - 從早期有限系統(tǒng)到今天的預(yù)測數(shù)據(jù)分析，以及邊緣計算，人工智能(AI)的未來，區(qū)塊鏈安全和視頻系統(tǒng)。

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MacGillivray解釋說，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展遵循了三個明確的章節(jié)：“M2M時代”，它背后是我們，當(dāng)前時代，以及即將到來的篇章。在第一章中，有不同的端點，解決方案是具體和有針對性的，并且有機會主義使用云。還有最低限度的智能和分析本質(zhì)上是描述性的。目前，物聯(lián)網(wǎng)連接中的端點之間的關(guān)聯(lián)越來越多。隨著云計算成為關(guān)鍵推動因素，邊緣計算的相關(guān)性正在提高。此外，分析已成為檢測未來結(jié)果的預(yù)測因素。

MacGillivray看到了這些元素的變化。在下一章中，她認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)端點變得相互依賴。此外，邊緣計算將成為主流。云將成為重型計算和分析的地方。預(yù)測分析將轉(zhuǎn)變?yōu)樘幏椒治?，在確定未來結(jié)果后提供正確的解決方案。

“在物聯(lián)網(wǎng)的早期，我們有不同的端點沒有進行大量的數(shù)據(jù)分析。相反，它是描述性的：開/關(guān)或熱/冷，“MacGillivray告訴設(shè)計新聞。“現(xiàn)在，終端正在互相交談。我們看到計算處于邊緣，這剛剛成為物聯(lián)網(wǎng)的一部分，云仍然扮演著重要角色。在下一章中，我們將看到設(shè)備之間的相互依賴性以及邊緣設(shè)備的獨立性，少量數(shù)據(jù)將返回云端。“

至于未來，MacGillivray預(yù)計物聯(lián)網(wǎng)和其他技術(shù)之間將趨同，包括區(qū)塊鏈和人工智能(AI)。她還看到更多地依賴邊緣計算，而云只用于最復(fù)雜的分析。“邊緣計算可以實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)的計算分配。它取決于用例。有時，數(shù)據(jù)需要在設(shè)備上進行處理，而不需要轉(zhuǎn)移回云端，“MacGillivray說。“有時，連接只需要間歇性，這在連接不總是可用時很有用。我們所看到的是邊緣和云計算之間的混合。“

她也看到了技術(shù)的融合。“人工智能將成為物聯(lián)網(wǎng)的重要來源。起初，人工智能只是跟蹤流程和商品的問題，但現(xiàn)在人工智能正在幫助人們做出決策，“麥吉利夫雷說。至于安全性，MacGillivray認(rèn)為區(qū)塊鏈很有前途。“區(qū)塊鏈可以為物聯(lián)網(wǎng)帶來信任。物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)需要是安全的，它需要是事實的一個例子。它需要大量數(shù)據(jù)才能進行交易。該領(lǐng)域的設(shè)備現(xiàn)在具有區(qū)塊鏈所需的計算能力。“她還將視頻視為一種新興的物聯(lián)網(wǎng)功能。“視頻正在成為物聯(lián)網(wǎng)中的殺手級應(yīng)用，因為它可以捕捉到該過程的背景。”

至于剩余的物聯(lián)網(wǎng)障礙，MacGillivray引用了IDC研究，揭示了對工業(yè)企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)部署障礙的見解。51%的受訪者表示，首要的障礙是部署前需要進行更廣泛的基礎(chǔ)設(shè)施升級。接下來是47%的技術(shù)可擴展性問題。第三是引用安全漏洞的風(fēng)險占45%，而擴張的成本問題排在第四位，占41%。