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2017年关于物联网的五大预测

2017-01-31 14:48:56

物联网将继续证明其在企业数字转型战略中的重要性。2016年，大大小小的公司都对其进行了投资，并意想到扩大物联网使用领域对加强客户关系和推动业务增长所带来的机会。

全部2016年，各种范围的技术供应商开始真正意想到同盟对减缓市场分散是相当重要的，他们不需要通过“具有”完全的物联网解决方案来取得显著价值和成功。 2017年物联网将继续为市场带来更多的复杂性，但公司要寻觅他们的独特性，让我们1起关注来年的实际问题。

下面是2017年关于物联网的5大预测。

衡量业务影响和安全耽忧将成为物联网项目和解决方案的最大抑制因素

毫无疑问，物联网对业务有着巨大的影响潜力，但终端用户需要理解预期的ROI，才能超出制造商项目和概念论证，进行真实的投资。如果不了解业务价值和潜伏的ROI，物联网的实行将会被抹杀和抑制。在初期阶段，会有1些矛盾因素，由于那些已成功部署物联网解决方案的公司通常不愿意与竞争对手分享他们成功的指标。我们在这方面看到1些进步，有愈来愈多的公司愿意在案例研究中分析可衡量的优势，但这需要时间才能成为常态。

1旦客户对业务价值有足够的信心，并且知道如何衡量，那末，第2大抑制因素就是安全耽忧。2016年，有史以来最大的DDoS攻击由物联网装备的1个僵尸网络完成，在1个月后，美国关闭了1600个网站。这1针对Dyn的重大攻击致使美国境内和部份西欧地区的大范围互联网中断。分析师和业内专家表示，这只是1个开始。迄今为止的大多数黑客都是通过有限的或零安全措施的消费装备进行攻击，这些装备将易用性和即时性置于安全性之上。也就是说，随着物联网的业务价值和相干的攻击面提升，攻击者的利益也在增加。

2017年，黑客们将继续利用物联网装备的漏洞发动大范围的攻击。为了应对这类攻击，分散的物联网市场需要团结起来，共同制定安全措施，使装备在默许情况下更加强大，在保证可用性的同时，选择最好部署方案。毕竟，物联网解决方案的成功，业务价值要远大于部署和保护的复杂性。

通过大范围协作整合物联网平台

物联网市场是分散的，这已不是甚么秘密。目前有超过400个平台——这让客户很困惑，并且减缓了研究和开发的流程。市场需要整合，这样客户更容易选择技术，而且不会由于将所有的数据集成基础都构建在1个毛病的平台，产生釜底抽薪的感觉。我们在2016年发现1个明显的趋势，公司已不再强调他们必须“具有”1切才能成功。事实上，很多人都意想到，要涵盖物联网解决方案的所有方面是不可能的。为了让行业扩大，我们需要建立1个更普遍的基础，这样我们可以关重视点的差异化领域，比如分析、先进的安全、垂直市场的专业知识和服务。

1个能够加速相互协作的关键因素就是开源协作。开源平台在工业、智能城市和公用事业项目上被愈来愈多地利用。我认为，在2017年，传统守旧行业将继续增加开源平台的使用。我们将看到1个主流的开源平台项目的出现，并作为数据集成的1个重心。这将减缓物联网标准之间的分散性。随着愈来愈多的开源工具的开发和成熟，它们会成为研究和开发流程中的重要1部份。

更加重视垂直市场的用例

很多物联网的热潮来自于消费者部份——婴儿监视器、冰箱和厕所。我们1直专注于商业和工业领域的更广泛市场，已开始意想到那才是真实的ROI。2017年，市场会有关于工业垂直用例开发的深入对话。通过创建和分享这些用例的蓝图和解决方案架构，我们会相互学习，更快地获得更大的进步。我之条件到的整合，会让我们更接近1个开放的、灵活的垂直物联网平台，可以利用特定的工具和垂直领域知识，解决针对性的用例。同时，专注于高度特定的用例的专有平台和服务供应商将收获吸引力，而万能平台将没有大作为。

供应商将关注认证，助力物联网发展

在无数的物联网平台中，成为1位认证专家意义其实不大。但是，随着行业对数据集成构成事实上的标准（而领导人将这1基础利用于各自的平台），这1行业内将会设立特定的认证，以努力保持1个高的标准，并确保认证是有份量的。这些证书将帮助顶尖人材准备所需的物联网技能，涵盖行业标准的工具和特定的平台，并将它们和领域专业知识利用于安全、分析或特定行业和用例。

因此，大公司和创新的初创企业将开始大力投资低本钱或免费的培训认证。这类趋势已在IBM 的Watson IoT Academy和PTC University的ThingWorx Certification中体现，企业们都应当做好准备，留意他们的物联网供应商在认证方面的举措。

人工智能将愈来愈多地被用于发掘物联网装备数据

随着物联网在边界和云的散布，使用通过容器部署的AI将推动数据分析。人工智能已通过实时决策能力而申明远扬。人工智能的未来，将开发更自然的语言能力，将有助于进1步意想到物联网世界的潜力，由于基于自然语言的数据描写将提供1种通用的方式来理解各种类型的装备之间的数据。这类方法不但会打破数据孤岛，同时也允许人们通过语音或文本直接与物联网沟通。

这会带来挑战，特别是劳动文化。在传统产业占主导的国家，比如巴西的制造业，我们的Future Workforce Study发现，41%的员工表示他们担心机器人会取代自己的工作。1些公司正在利用这个机会，重新培训员工，教他们新的技能。例如，数据科学家将开始训练机器在大数据池以外寻觅洞察和答案。这将有助于机器发展在数据层之间浏览的能力。人工智能能够用不同的方式解读数据，更简洁地进行分解，并辨认和同享会被忽视的细微差别。

在新的1年，你有甚么想法？你对物联网有甚么预测？

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