物联网的未来畅想

物联网是一个充满活力的市场，它不仅推动变革，而且响应变革。每天都有新的应用出现，物联网生态系统也随之发展。让我们探讨未来推动物联网发展的关键因素及其面临的一些挑战。

消费者物联网

物联网最大的部分之一是在消费者领域。一切都变得“智能”。从门铃到锁和恒温器，物联网正在为我们的家庭带来安全和效率。缺少的是这些设备之间的集成和互操作性。虽然个人设备很有用，但它们最终会用自己的个人应用程序淹没用户。消费者物联网的未来包括互操作性和集成管理，有助于简化将进入我们家庭的大量物联网设备的使用。

商业物联网

物联网在未来使企业受益的主要方式之一是通过数据。数据使我们有机会了解客户如何使用产品，这反过来又可以带来新的服务或提高现有服务的效率。一个例子是使用视频和机器学习来了解客户行为或预测结果，例如在查看产品时解释表情。

物联网传感器

物联网传感器是物联网中一个不断发展的领域。传感器技术将从需要本地计算设备处理的简单、受管理的传感器转变为自主收集信息和智能共享信息的智能传感器。这将包括智能传感器之间共享信息的能力，以减少错误并改进收集、检测和预测。

车联网

远程信息处理——或将位置和通信与车辆诊断和外部传感器集成在一起——并不新鲜。但随着物联网的发展，尤其是交通传感器和机器学习应用于车辆诊断，可以提高驾驶效率和安全性的应用也在发展。5G 等高速通信技术将引入新功能，例如基于云的娱乐或车对车通信以优化交通流量。

5G

第五代无线技术将成为未来新物联网功能的重要推动力。与现有技术相比，5G 在一个区域内提供更大的带宽、更低的延迟和更高的设备密度。5G 将使物联网设备不仅能够与基于云的资源进行有效通信，而且能够在它们之间支持数据共享和协作处理（使用备用计算或存储容量）。这也将改进数据分析，从而允许实时优化物联网设备。

机器学习

机器学习是物联网发展的关键因素。物联网设备生成的结构化和非结构化数据量无法在人为控制下进行管理。因此，机器学习算法将收集和减少数据以找到其真正价值。这将在两个层面上完成：

在本地层面，机器学习将体现在物联网设备或网关中，以实时响应其收集的数据。

在全球层面，机器学习将在云中应用，以聚合数据并识别趋势或重要的全球细节，从而使消费者和供应商都受益。

大规模物联网

随着大量物联网设备的出现，出现了一些问题。大规模管理和监控设备变得非常重要，并且利用所提供的数据会造成瓶颈。如前所述，机器学习可以提供帮助。但除了机器学习之外，传感器融合等技术还可以通过融合不同来源来减少收集数据的不确定性。自主计算可以帮助设备变得更加自我管理，并减少处理潜在数十亿设备的云级开销。

安全

创新的成熟领域和物联网未来的摩擦点是安全性。这不仅包括数据安全，还包括潜在大量端点设备的访问安全和整体管理安全。物联网带来的一个根本问题是共享相同软件的大量设备。一旦发现漏洞，只需很少的额外工作就可以轻松地利用大量漏洞。这导致了僵尸网络，并且必须通过自主管理来应对，其中设备在创建更新时监控和保护自己。

关键点：

机器学习算法和大数据架构必须为物联网的增长而扩展。

数十亿的物联网设备将带来新的问题，并推动新的管理和安全解决方案。

新标准将推动管理、通信和安全（以及新法规）设备之间的互操作性。

审核编辑黄昊宇