物聯(lián)網(wǎng)（IOT）正在積極塑造工業(yè)生產(chǎn)和消費(fèi)世界，從零售到醫(yī)療保健，從金融到物流，智能技術(shù)已遍及每個(gè)業(yè)務(wù)和消費(fèi)者領(lǐng)域。2020年將影響物聯(lián)網(wǎng)模型的所有四個(gè)組成部分：傳感器，網(wǎng)絡(luò)（通信），分析（云）和應(yīng)用程序，并將產(chǎn)生不同程度的影響。

人機(jī)交互性增強(qiáng)的數(shù)據(jù)和設(shè)備增長(zhǎng) 到2019年底，將有約36億臺(tái)設(shè)備主動(dòng)連接到Internet并用于日常任務(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。

人工智能再次成為物聯(lián)網(wǎng)的重要參與者 充分利用數(shù)據(jù)，需要通過人工智能提供計(jì)算機(jī)幫助。人工智能是理解收集的大量數(shù)據(jù)并提高其業(yè)務(wù)價(jià)值所必需的基本要素。人工智能將在以下領(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)的可視化，數(shù)據(jù)的時(shí)間序列準(zhǔn)確性，預(yù)測(cè)和高級(jí)分析以及實(shí)時(shí)地理空間和位置（后勤數(shù)據(jù)）。 包括亞馬遜，微軟和谷歌在內(nèi)的主要云供應(yīng)商越來越多地希望基于其AI功能進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。各種初創(chuàng)企業(yè)希望通過能夠利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的AI算法使企業(yè)能夠從不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量中提取更多的價(jià)值。

VUI：語音用戶界面將成為現(xiàn)實(shí)

在物聯(lián)網(wǎng)上的更多投資

物聯(lián)網(wǎng)是少數(shù)新興和傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)投資家都感興趣的市場(chǎng)之一。智能設(shè)備的普及以及客戶越來越依賴于使用它們執(zhí)行許多日常任務(wù)，將增加對(duì)物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)投資的興趣。客戶將等待物聯(lián)網(wǎng)的下一個(gè)重大創(chuàng)新，例如可以對(duì)您的面部進(jìn)行分析的智能鏡，如果您生病了，可以打電話給您的醫(yī)生;將結(jié)合智能監(jiān)控?cái)z像頭的智能ATM機(jī);可以告訴您如何進(jìn)食和飲食的智能叉子。吃什么，以及每個(gè)人都在睡覺時(shí)會(huì)關(guān)燈的智能床。、

物聯(lián)網(wǎng)的無可爭(zhēng)議的影響已經(jīng)并將繼續(xù)吸引更多的初創(chuàng)風(fēng)險(xiǎn)投資家在硬件，軟件和服務(wù)方面高度創(chuàng)新的項(xiàng)目上進(jìn)行投資。到2021年，物聯(lián)網(wǎng)支出將達(dá)到1.4萬億美元。

各種規(guī)模的城市都在探索物聯(lián)網(wǎng)如何帶來更高的效率和安全性，并且這種基礎(chǔ)設(shè)施正在全球范圍內(nèi)不斷推廣。交通運(yùn)輸將有可能引領(lǐng)這一變化，因?yàn)槭聦?shí)證明，將連通性，智能和自動(dòng)化技術(shù)引入道路和公共交通將大大提高效率和體驗(yàn)。而預(yù)計(jì)5G將是在智慧城市發(fā)展中發(fā)揮作用的一個(gè)因素。

智能物聯(lián)網(wǎng)的另一個(gè)發(fā)展領(lǐng)域是汽車行業(yè)，無人駕駛汽車將在未來幾年內(nèi)成為一種常態(tài)，如今，成千上萬的汽車都已連接了可顯示有關(guān)汽車診斷信息的應(yīng)用程序。這是通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)完成的，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是互聯(lián)汽車的核心。診斷信息并不是我們將看到的唯一物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。連接的應(yīng)用程序，語音搜索和當(dāng)前的路況信息等其他一些信息將改變我們的駕駛方式。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字孿生技術(shù)的興起

另一個(gè)越來越流行的概念是“數(shù)字孿生”技術(shù)。通過使用它，組織可以清楚地了解其IoT設(shè)備如何與制造過程進(jìn)行交互。這使敏銳的企業(yè)洞悉其機(jī)器的生命周期如何運(yùn)行，并使他們能夠提前預(yù)測(cè)可能需要的更改。根據(jù)Gartner的一項(xiàng)調(diào)查，有48%的智能制造采用者已計(jì)劃使用數(shù)字孿生概念

更多地向邊緣移動(dòng)

邊緣計(jì)算是一種分配處理負(fù)載并將其移至更靠近網(wǎng)絡(luò)邊緣（在IoT情況下為傳感器）的技術(shù)。使用戶可以最大程度地減少延遲，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬，通過快速?zèng)Q策可靠地運(yùn)行，收集并保護(hù)大量數(shù)據(jù)，以及通過更好地分析和了解本地?cái)?shù)據(jù)將數(shù)據(jù)移至最佳位置進(jìn)行處理。近年來，邊緣計(jì)算一直在增長(zhǎng)，但是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的范圍不斷擴(kuò)大，將使這一舉措更加明顯。導(dǎo)致這一變化的因素有兩個(gè)：各種尺寸的功能強(qiáng)大的邊緣設(shè)備正變得越來越便宜；集中式基礎(chǔ)架構(gòu)越來越受壓力。

邊緣計(jì)算還使設(shè)備上的AI成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)樗试S公司利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)集，而不必實(shí)時(shí)篩選集中式云中的TB級(jí)數(shù)據(jù)。在未來甚至幾十年內(nèi)，技術(shù)可能會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)樵婆c更多分布式，邊緣供電設(shè)備之間的平衡。

標(biāo)準(zhǔn)化是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展面臨的最大挑戰(zhàn)之一，這是行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者之間的一場(chǎng)斗爭(zhēng)，他們希望在初期階段就主導(dǎo)物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)。但是，我們現(xiàn)在所面臨的是零散的情況。一種可能的解決方案是讓數(shù)量有限的供應(yīng)商主導(dǎo)市場(chǎng)，讓客戶選擇一個(gè)并堅(jiān)持使用它來連接其他任何連接的設(shè)備，類似于我們的操作系統(tǒng)。
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