从事IoT工作的你，值得关注的 10 大物联网技术趋势

拟化技术（如 VM 和容器）支持跨计算硬件供应商的应用程序可移植性。这些技术被IT部门广泛采用，但许多OT部门仍然通过购买运行该应用程序的设备来获得该应用程序（例如，他们购买协议转换器以将一个以太网协议转换为另一个以太网协议，或购买PLC来运行某些控制逻辑工作负载）。 

冒着严重过度简化市场格局的风险，边缘平台供应商可以根据他们支持的硬件，云/物联网平台和边缘应用程序的类型进行分组。供应商也可以根据其核心业务进行分组：硬件供应商，云供应商和软件供应商。边缘平台，特别是工业领域的平台，将会是物联网平台竞赛中的企业突围的一年。

工程师倾向于将技术视为一种解决方案，而往往忽略问题的根源可能是什么。物联网的作用是通过提供有关维护资产的及时决策所需的数据，超越机器操作的 SCADA（监督控制和数据采集）。在最近的过去，物联网项目只是一个数字化过程。现在可以访问更多数据，物联网项目提供的数据现在可用于预测机器问题并自动引导技术人员找到可优化生产的解决方案。 

如今，越来越多的企业将云端应用与业务上云作为首要任务，这一趋势还将在未来几年内持续发展。那些已经在云上投入巨资的企业正在寻求提升效率、增加云端能力的方法，而其他企业则需要快速完成云端业务迁移。十年来，云计算市场一直以稳定的速度增长，疫情也加速了其整体应用与落地。

传统观点认为，人工智能是改变任何企业应用的关键，但实际情况却不然，目前，在多数行业中，人工智能需要深度挖掘数据价值才能使企业真正收益。AI只是企业转型的一部分，另一部分，也是经常被企业忽略的一部分是机器人流程自动化（RPA），当AI和RPA正确组合、应用时，结果就是超自动化。将AI集成到应用中，使其为RPA 做出决策，这是 IFTTT 的终极延伸。

新冠疫情创造了一个拐点，优先考虑工人的安全及其所需要的技术支持，而在新冠疫情爆发前就已经开始的劳动力短缺已经成为更具有挑战性的制约因素，这正在加速使用超自动化来优化从工厂车间到管理层的业务流程。

企业一直在思考将其人工智能部署在云端或边缘。到目前为止，人工智能在边缘侧的应用一直是运行在计算和功率密集型边缘设备上，例如工业计算机和边缘路由器。然而，有两个发展趋势正在推动人工智能向更加边缘侧转变：

• 随着低成本、低功耗的半导体领域的快速发展，人工智能可以更接近最小级别的设备。我们完全有理由相信，大量微控制器（MCU）将在近期部署设备端AI。

  
  

• 在过去的5年中，人工智能算法变得更加高效。例如，目前的人工智能算法对神经网络进行视觉对象识别所需的算力要远远低于几年前。据专家预测，其每16个月所需的计算能力将减少2倍。

我们将越来越多地看到人工智能应用程序转移到Thin Edge，在内存、计算能力和低功耗的MCU上运行的设备。

简而言之，IoT Analytics发布的10大趋势，集中在3个主要维度：

• 工业领域生产过程的数字化改革还将持续进行，并将越来越多地在边缘侧部署AI；

• 在物联网平台和软件相关领域，随着云计算能力的提升，云原生应用程序呈上升趋势，平台部署也在向边缘侧迁移；

• 业内对于物联网设备及数据的安全防护也将更加重视。