在物聯(lián)網(wǎng)社區(qū)中，智能連接設(shè)備在實(shí)現(xiàn)和推進(jìn)環(huán)境監(jiān)測(cè)、地域管理和能源優(yōu)化等應(yīng)用領(lǐng)域的突出能力是有目共睹的。然而，這些智能連接設(shè)備的商業(yè)價(jià)值卻一直在被低估。

迄今為止，物聯(lián)網(wǎng)在可持續(xù)發(fā)展中的作用被大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)公司所忽略。隨著人們對(duì)建設(shè)綠色經(jīng)濟(jì)和減緩氣候變化的日益關(guān)注，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有可能為企業(yè)、城市和社區(qū)提供綠色解決方案。

這些應(yīng)用可以包括降低能源成本、實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程部署、監(jiān)控故障點(diǎn)等，這將使得物聯(lián)網(wǎng)能很快地從邊緣案例轉(zhuǎn)變?yōu)槲锫?lián)網(wǎng)擴(kuò)張的驅(qū)動(dòng)因素。物聯(lián)網(wǎng)社區(qū)的一個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)應(yīng)該是強(qiáng)調(diào)將物聯(lián)網(wǎng)整合到任何可行的可持續(xù)全球經(jīng)濟(jì)模式中。

正如之前的物聯(lián)網(wǎng)分析研究所表明的那樣，自2015年開始的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)競(jìng)賽中，已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的領(lǐng)導(dǎo)者。邊緣平臺(tái)，特別是工業(yè)領(lǐng)域的平臺(tái)，還處于起步階段，但2022年將會(huì)是物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)競(jìng)賽中的企業(yè)突圍的一年。

虛擬化技術(shù)（如 VM 和容器）支持跨計(jì)算硬件供應(yīng)商的應(yīng)用程序可移植性。這些技術(shù)被IT部門廣泛采用，但許多OT部門仍然通過購(gòu)買運(yùn)行該應(yīng)用程序的設(shè)備來獲得該應(yīng)用程序（例如，他們購(gòu)買協(xié)議轉(zhuǎn)換器以將一個(gè)以太網(wǎng)協(xié)議轉(zhuǎn)換為另一個(gè)以太網(wǎng)協(xié)議，或購(gòu)買PLC來運(yùn)行某些控制邏輯工作負(fù)載）。

冒著嚴(yán)重過度簡(jiǎn)化市場(chǎng)格局的風(fēng)險(xiǎn)，邊緣平臺(tái)供應(yīng)商可以根據(jù)他們支持的硬件，云/物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和邊緣應(yīng)用程序的類型進(jìn)行分組。供應(yīng)商也可以根據(jù)其核心業(yè)務(wù)進(jìn)行分組：硬件供應(yīng)商（包括西門子，鳳凰電氣和博世等OT硬件供應(yīng)商以及IT硬件，如思科，HPE等），云供應(yīng)商（例如AWS，Azure）和軟件供應(yīng)商（例如Zededa，CPLANE等）。

與大多數(shù)技術(shù)土地爭(zhēng)奪戰(zhàn)一樣，客戶最終將決定誰贏得這場(chǎng)競(jìng)賽。到底是云提供商會(huì)主導(dǎo)這個(gè)領(lǐng)域？還是硬件供應(yīng)商和軟件初創(chuàng)企業(yè)有空間？如果為非云參與者提供了空間，客戶會(huì)更喜歡與硬件無關(guān)的平臺(tái)，并提供單一管理平臺(tái)來管理所有類型的設(shè)備上的所有工作負(fù)載？還是更愿意擁有一個(gè)特定于硬件的平臺(tái)（即，邊緣工作負(fù)載只能在邊緣平臺(tái)供應(yīng)商提供的硬件上運(yùn)行），該平臺(tái)在硬件和管理平臺(tái)之間提供更緊密的集成，以及單點(diǎn)聯(lián)系出現(xiàn)案例問題？

如果后者屬實(shí)，我們則可能會(huì)看到當(dāng)下物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的又一趨勢(shì)，即在邊緣平臺(tái)上有更多的供應(yīng)商被鎖定，這些平臺(tái)僅適用于特定供應(yīng)商的硬件。

如果前者屬實(shí)，那么構(gòu)建這些邊緣平臺(tái)的與硬件無關(guān)的軟件公司仍然需要與運(yùn)行邊緣應(yīng)用程序的硬件供應(yīng)商合作。

工程師傾向于將技術(shù)視為一種解決方案，而往往忽略了問題的根源。物聯(lián)網(wǎng)的作用是超越SCADA（監(jiān)督控制和數(shù)據(jù)采集）進(jìn)行機(jī)器操作，提供及時(shí)做出維護(hù)資產(chǎn)決策所需的數(shù)據(jù)。在不久的過去，物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目只是一個(gè)數(shù)字化過程。而現(xiàn)在，更多的數(shù)據(jù)可以得到訪問，制造專業(yè)人員需要問這樣一個(gè)問題："我們正在解決什么特定的業(yè)務(wù)問題？

公司現(xiàn)在正將云采用和遷移作為短期內(nèi)的首要任務(wù)，至少在未來幾年內(nèi)是這樣。那些已經(jīng)在云上投入巨資的公司正在尋求提高效率和提高功能的新方法，而其余的則需要快速制定遷移計(jì)劃。十年來，云市場(chǎng)一直以穩(wěn)定的速度增長(zhǎng)，但就整體采用和用例數(shù)量而言，疫情顯著加速了這一增長(zhǎng)。隨著云成為許多基礎(chǔ)設(shè)施、平臺(tái)或軟件級(jí)別的常態(tài)，業(yè)界將看到一波針對(duì)云規(guī)模和性能開發(fā)和優(yōu)化的全新應(yīng)用程序浪潮，這反過來將有助于提供更高的可靠性并縮短上市時(shí)間，這意味著軟件應(yīng)用程序可以更快、更靈活地部署，同時(shí)降低基礎(chǔ)架構(gòu)的復(fù)雜性和成本。

目前的傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，人工智能是改造任何企業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵，但現(xiàn)實(shí)情況是，目前，大多數(shù)人工智能都需要認(rèn)真的"數(shù)據(jù)挖掘"才能使企業(yè)受益。人工智能只是轉(zhuǎn)型方程式的一部分，第二個(gè)（經(jīng)常缺失的）缺失部分是機(jī)器人流程自動(dòng)化或RPA。當(dāng)AI和RPA正確組合和應(yīng)用時(shí)，結(jié)果是超自動(dòng)化。

疫情創(chuàng)造了一個(gè)拐點(diǎn)，優(yōu)先考慮工人的安全和支持他們所需的技術(shù)，并且在疫情之前開始的勞動(dòng)力短缺變得更加具有挑戰(zhàn)性，這是一個(gè)需要處理的約束，這加速了使用超自動(dòng)化來改善從車間到頂層的過程性能。

組織一直在重新思考將AI工作負(fù)載放置在云中或邊緣的位置。到目前為止，AI邊緣應(yīng)用程序已在計(jì)算和功耗密集型邊緣設(shè)備上運(yùn)行，例如工業(yè)計(jì)算機(jī)和邊緣路由器。然而，兩個(gè)發(fā)展正在推動(dòng)向薄邊的轉(zhuǎn)變。

1. 半導(dǎo)體的發(fā)展，特別是在低成本、低功耗的頻譜端，意味著人工智能可以更接近最小的設(shè)備水平。有充分的理由相信，在不久的將來，大量的微控制器（MCU）將擁有設(shè)備上的AI。

2. AI算法在過去5年中變得更加高效。例如，與幾年前相比，當(dāng)前的AI算法需要的計(jì)算能力要少得多，無法訓(xùn)練用于視覺對(duì)象識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一些專家假設(shè)每16 個(gè)月所需的計(jì)算能力會(huì)降低 2 倍。

復(fù)制人類認(rèn)知的目標(biāo)已經(jīng)被討論和追捧了數(shù)千年。人工智能不是產(chǎn)品。你可以說它甚至不是一種技術(shù)。就其本身而言，它也不是一項(xiàng)發(fā)明。不知道它源于何時(shí)，我們也很可能不知道它何時(shí)結(jié)束。然而，它幾乎已經(jīng)無處不在了！由其他技術(shù)的進(jìn)步驅(qū)動(dòng)，例如計(jì)算能力，計(jì)算資源成本，互聯(lián)網(wǎng)，傳感器，以及最重要的復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型的開發(fā)。最重要的是，人工智能是一種追求。

這是一個(gè)朝著創(chuàng)造智能的目標(biāo)努力的旅程，因此它不斷改進(jìn)，擴(kuò)展和變化。人工智能與大多數(shù)其他工業(yè)4.0技術(shù)的不同之處在于它能夠利用創(chuàng)造力和想象力。天空是它能做什么的極限。

人工智能在應(yīng)用中非常通用，它跨越每個(gè)行業(yè)，幾乎影響著每個(gè)工作職能——從入門級(jí)工作到首席執(zhí)行官級(jí)別。它具有神秘的科幻魅力，吸引著人們的好奇心和想象力。然而，由于許多人難以確切地理解它是如何工作的，一部分人會(huì)害怕使用人工智能來幫助決策，絕大多數(shù)人在讓人工智能代表他們實(shí)施決策時(shí)會(huì)猶豫不決。

雖然人類已經(jīng)在智能環(huán)境中生活和工作，但在這些空間中尋找更有效的共存方式已成為研究人員和公司的重要關(guān)注點(diǎn)。這意味著提高工作環(huán)境中的運(yùn)營(yíng)效率和質(zhì)量，同時(shí)也要開發(fā)遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)管理。疫情加強(qiáng)了對(duì)后者的關(guān)注。為此，物聯(lián)網(wǎng)與沉浸式現(xiàn)實(shí)技術(shù)和環(huán)境模擬技術(shù)（如數(shù)字孿生）的融合是必要的。考慮到這種融合將需要大量的數(shù)據(jù)，5G的興起以及邊緣計(jì)算的興起將加速企業(yè)和工業(yè)應(yīng)用的VR和AR應(yīng)用的發(fā)展。

以消費(fèi)者為導(dǎo)向的權(quán)威人士認(rèn)為5G只是一種更快下載的機(jī)制。工業(yè)和商業(yè)用途的真正力量在于基于5G的專用網(wǎng)絡(luò)。到2022年底，5G將被視為另一種工具。工程師使用它不是為了成為先驅(qū)者，而只是為了解決問題。一旦他們開始，這將是另一項(xiàng)提高生產(chǎn)和質(zhì)量的工程工作。

能夠遠(yuǎn)程訪問其機(jī)器的公司將實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)好處，包括設(shè)備供應(yīng)商的更好支持，這些設(shè)備供應(yīng)商可以實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程排除和分析機(jī)器數(shù)據(jù)，以及訪問遠(yuǎn)程主題專家和低成本勞動(dòng)力（例如，來自低工資國(guó)家的高技能工人）。

但隨著訪問的增加，網(wǎng)絡(luò)安全攻擊媒介也隨之增加，因此公司隨后增加了在網(wǎng)絡(luò)安全方面的支出以解決這個(gè)問題。2022年網(wǎng)絡(luò)安全的三個(gè)關(guān)鍵用例是資產(chǎn)可見性、深度數(shù)據(jù)包檢測(cè)和零信任架構(gòu)。資產(chǎn)可視性軟件提供有關(guān)連接到網(wǎng)絡(luò)的所有節(jié)點(diǎn)和用戶的詳細(xì)信息，使管理員能夠快速識(shí)別可疑用戶或設(shè)備。深度數(shù)據(jù)包檢測(cè)可以在運(yùn)行工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)協(xié)議中發(fā)現(xiàn)可疑活動(dòng)時(shí)向工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)商發(fā)出警報(bào)。零信任架構(gòu)基本上給予零信任，即網(wǎng)絡(luò)是安全的，并且（根據(jù)NIST）“......將防御從靜態(tài)的、基于網(wǎng)絡(luò)的邊界轉(zhuǎn)移到專注于用戶、資產(chǎn)和資源。”