簡而言之：

IoT Analytics 的顧問確定了塑造 2022 年物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)世界的 10 大趨勢

工業(yè)趨勢包括生產(chǎn)過程的持續(xù)數(shù)字化/自動化，包括在邊緣越來越多地采用“隱形人工智能”。

在物聯(lián)網(wǎng)平臺和軟件相關(guān)領(lǐng)域，云變得越來越強大，云原生應(yīng)用正在興起，平臺炒作正在走向邊緣

保護所有物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和數(shù)據(jù)將長期成為主要問題

這些趨勢為什么很重要?

對于供應(yīng)商和最終用戶來說，了解他們?nèi)绾卫米钚碌奈锫?lián)網(wǎng)技術(shù)趨勢并利用最新的物聯(lián)網(wǎng)進步非常重要。

1. 物聯(lián)網(wǎng)正在發(fā)展成為可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)

在物聯(lián)網(wǎng)社區(qū)中，智能連接設(shè)備支持和推進環(huán)境監(jiān)測、區(qū)域管理和能源優(yōu)化等應(yīng)用的能力是眾所周知的。 然而，這些應(yīng)用的商業(yè)價值一直受到限制，并且迄今為止被大多數(shù)主要的物聯(lián)網(wǎng)參與者邊緣化。 隨著人們越來越關(guān)注建設(shè)綠色經(jīng)濟和減緩氣候變化，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)用程序，包括降低能源成本、實現(xiàn)遠程部署、監(jiān)控故障點等，將很快從邊緣案例轉(zhuǎn)變?yōu)槲锫?lián)網(wǎng)擴展的驅(qū)動力。 物聯(lián)網(wǎng)社區(qū)的一個關(guān)鍵目標(biāo)應(yīng)該是強調(diào)將物聯(lián)網(wǎng)整合到可持續(xù)全球經(jīng)濟的任何可行模型中。

案例：

通過物聯(lián)網(wǎng)進行環(huán)境監(jiān)測的例子有很多，例如 Libelium，以及基于物聯(lián)網(wǎng)的地域管理(例如用于火災(zāi)管理的 Dryad Networks 或 Kerlink 和 NetOp，或用于洪水管理的 Opti)。 從政策的角度來看——這里的政策很重要，因為我們主要談?wù)摰氖枪操Y金——歐盟委員會提出的工業(yè) 5.0 理念，其中 1.0 比現(xiàn)有 4.0 更多不是關(guān)于新技術(shù)，而是關(guān)于 工業(yè)可持續(xù)發(fā)展的先進技術(shù)。 除此之外，歐盟下一代歐洲的投資近 8000 億歐元，重點關(guān)注綠色(約 30%)和數(shù)字化(約 30%)。

2. 平臺炒作正在從云端轉(zhuǎn)向邊緣

正如之前的物聯(lián)網(wǎng)分析研究所表明的那樣，在 2015 年開始的瘋狂物聯(lián)網(wǎng)平臺競賽中已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的領(lǐng)導(dǎo)者。邊緣平臺，特別是工業(yè)領(lǐng)域的平臺，還處于起步階段，2022 年將標(biāo)志著競爭對手試圖從包中分離出來。

虛擬機和容器等虛擬化技術(shù)支持跨計算硬件供應(yīng)商的應(yīng)用可移植性。這些技術(shù)被 IT 部門廣泛采用，但許多 OT 部門仍然通過購買運行該應(yīng)用的盒子來采購應(yīng)用(例如，他們購買協(xié)議轉(zhuǎn)換器將一種以太網(wǎng)協(xié)議轉(zhuǎn)換為另一種，或購買 PLC 來運行一些控制邏輯工作負(fù)載)。

冒著過度簡化市場格局的風(fēng)險，邊緣平臺供應(yīng)商可以根據(jù)他們支持的硬件、云/物聯(lián)網(wǎng)平臺和邊緣應(yīng)用的類型進行分組。供應(yīng)商也可以根據(jù)其核心業(yè)務(wù)進行分組：硬件供應(yīng)商(包括西門子、菲尼克斯電氣、博世等 OT 硬件供應(yīng)商和 Cisco、HPE 等 IT 硬件供應(yīng)商)、云供應(yīng)商(如 AWS、 Azure)和軟件供應(yīng)商(例如，Zededa、CPLANE 等)。

與大多數(shù)技術(shù)土地爭奪一樣，客戶最終將決定誰贏得這場競賽。云提供商會在這個領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，還是硬件供應(yīng)商和軟件初創(chuàng)企業(yè)有空間?如果有非云玩家的空間，客戶會更喜歡與硬件無關(guān)的平臺，并提供單一管理平臺來管理所有類型設(shè)備上的所有工作負(fù)載，還是更喜歡擁有特定于硬件的平臺(即邊緣工作負(fù)載只能在邊緣平臺供應(yīng)商提供的硬件上運行)提供硬件和管理平臺之間更緊密的集成以及在出現(xiàn)問題時提供單點聯(lián)系?

如果后者是真的，我們可能會看到物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的趨勢是更多的供應(yīng)商鎖定在邊緣平臺上，這些平臺只能與特定供應(yīng)商的硬件一起使用。如果前者是真的，那么構(gòu)建這些邊緣平臺的與硬件無關(guān)的軟件公司仍需要與運行邊緣應(yīng)用程序的硬件供應(yīng)商合作。

案例：

作為 2021 年底針對邊緣應(yīng)用的一系列舉措的一部分，戴爾宣布與靈活且可擴展的物聯(lián)網(wǎng)平臺 Litmus 建立合作伙伴關(guān)系，以幫助企業(yè)在整個 IIoT 邊緣(包括設(shè)備、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù))上以具有彈性的方式運營以及“從工廠車間到企業(yè)云”的安全連接。

3. IIoT 計劃正在改變制造業(yè)

工程師傾向于將技術(shù)視為一種解決方案，而往往忽略問題的根源可能是什么。物聯(lián)網(wǎng)的作用是通過提供有關(guān)維護資產(chǎn)的及時決策所需的數(shù)據(jù)，超越機器操作的 SCADA(監(jiān)督控制和數(shù)據(jù)采集)。在最近的過去，物聯(lián)網(wǎng)項目只是一個數(shù)字化過程?，F(xiàn)在可以訪問更多數(shù)據(jù)，制造專業(yè)人士需要提出這樣一個問題：“我們要解決什么具體的業(yè)務(wù)問題?”

案例：

許多營銷人員將預(yù)測性維護稱為物聯(lián)網(wǎng)的“殺手級應(yīng)用”。在 2021 年國際維修大會上，與會者和演講者之間的討論并不是一些模糊的預(yù)測性維修策略。相反，他們在預(yù)測分析應(yīng)用程序中使用從 IIoT 項目生成的數(shù)據(jù)。分析預(yù)測的問題通常會自動提供給工作流引擎，從而導(dǎo)致維護和可靠性活動，從而避免計劃外停機，從而優(yōu)化生產(chǎn)。例如，當(dāng)巴斯夫通過施耐德電氣為其其中一家工廠添加預(yù)測性維護時，它首先專注于監(jiān)控為工廠供電的變電站，以及消耗該電力的電機及其控制中心的運行狀況。有一個特定的業(yè)務(wù)問題，即為繁忙的工廠保持不間斷的電力，為預(yù)測性維護解決方案提供了一個狹窄且可實現(xiàn)的范圍。

4. 云原生應(yīng)用正在興起

企業(yè)現(xiàn)在將云采用和遷移作為近期的首要任務(wù)，至少在未來幾年內(nèi)是這樣。那些已經(jīng)在云上投入巨資的企業(yè)正在尋求提高效率和增加能力的新方法，而其他企業(yè)則需要快速制定遷移計劃。十年來，云市場一直以穩(wěn)定的速度增長，但就整體采用率和用例數(shù)量而言，大流行顯著加速了這種增長。隨著云在基礎(chǔ)架構(gòu)、平臺或軟件級別成為許多人的標(biāo)準(zhǔn)，行業(yè)將看到針對云規(guī)模和性能開發(fā)和優(yōu)化的全新應(yīng)用浪潮，這反過來將有助于提高可靠性并縮短上市時間，這意味著可以更快、更靈活地部署軟件應(yīng)用程序，同時降低基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性和成本。

案例：

在第一波 Covid-19 大流行之后，工作模式立即發(fā)生了巨大變化，包括全球電信運營商、寬帶互聯(lián)網(wǎng)提供商和衛(wèi)星廣播服務(wù)提供商在內(nèi)的通信服務(wù)提供商 (CSP) 被迫快速升級其云服務(wù)以應(yīng)對需求空前增長，包括來自相對新穎的用例，例如社交視頻聚會。他們必須進行這些大規(guī)模的結(jié)構(gòu)升級，同時還要將除最重要的員工之外的所有員工都從家里派遣出去，這意味著需要改善基礎(chǔ)設(shè)施以減少維護和監(jiān)督。這反過來又是云原生應(yīng)用程序擴展的巨大推動力，這些應(yīng)用程序本質(zhì)上事半功倍。 TM Forum 的一項調(diào)查報告稱，38% 的 CSP 處于 2021 年實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的中期，同比增長 50%，其中 45% 的戰(zhàn)略涉及引入云原生應(yīng)用程序。例如，去年年底，沃達豐與 Vmware 建立了合作伙伴關(guān)系，為沃達豐在歐洲的所有業(yè)務(wù)提供單一通用平臺，從 5G Standalone 開始。

5. 超自動化正在改變運營

當(dāng)前的傳統(tǒng)觀點認(rèn)為，人工智能是改變?nèi)魏纹髽I(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵，但現(xiàn)實情況是，目前，大多數(shù)人工智能需要認(rèn)真“挖掘數(shù)據(jù)溝”才能使企業(yè)受益。人工智能只是轉(zhuǎn)換方程的一部分，第二個(也是經(jīng)常缺失的)部分是機器人過程自動化或 RPA。當(dāng) AI 和 RPA 正確結(jié)合和應(yīng)用時，結(jié)果就是超自動化。

大流行創(chuàng)造了一個拐點，優(yōu)先考慮工人的安全和支持他們所需的技術(shù)，而在大流行之前開始的勞動力短缺已成為更具挑戰(zhàn)性的限制因素，這正在加速使用超自動化來改進流程從車間到頂層的性能。

案例：

在巴西，德勤使用 IBM 的人工智能增強型 RPA 解決方案來改變他們的月度報告周期，自動生成和檢查來自數(shù)十個來源的報告，并直接鏈接到中央銀行的數(shù)據(jù)，以便不斷更新貨幣兌換數(shù)據(jù)。報告生成所花費的總時間從近兩個工作周減少到每月僅一個小時，而每月相同的 Smart RPA 將每月差旅費用報告的準(zhǔn)備工作從三小時減少到十分鐘。

6.人工智能越來越多地出現(xiàn)在邊緣

企業(yè)組織一直在重新考慮將 AI 工作負(fù)載放置在云端還是邊緣。到目前為止，人工智能邊緣應(yīng)用已經(jīng)在計算和功率密集型邊緣設(shè)備上運行，例如工業(yè)計算機和邊緣路由器。然而，有兩個發(fā)展正在推動向薄邊的轉(zhuǎn)變。

半導(dǎo)體的發(fā)展，尤其是低成本、低功耗的半導(dǎo)體發(fā)展，意味著人工智能可以越來越接近最小級別的設(shè)備。有充分的理由相信，大量微控制器 (MCU) 將在短期內(nèi)擁有設(shè)備端 AI。

在過去的 5 年里，人工智能算法變得更加高效。例如，與幾年前相比，當(dāng)前的人工智能算法需要的計算能力要少得多，才能訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行視覺對象識別。一些專家假設(shè)每 16 個月所需的計算能力減少 2 倍。

案例：

2021 年，MCU 巨頭瑞薩電子為其廣受歡迎的 RZ/V 系列推出了新產(chǎn)品，配備用于邊圖像處理的 GPU，為機器視覺應(yīng)用提供基于 AI 的實時色彩校正和降噪，所有這些都來自入門產(chǎn)品級產(chǎn)品。

7. “隱形人工智能”的采用正在我們眼皮底下發(fā)生

復(fù)制人類認(rèn)知的目標(biāo)已經(jīng)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項技術(shù)。它本身也不是發(fā)明。沒有一天我們可以標(biāo)記為它的開始，我們很可能不知道它什么時候結(jié)束。然而，它基本上已經(jīng)無處不在了!受到其他技術(shù)進步的推動，例如計算能力、計算資源成本、互聯(lián)網(wǎng)、傳感器，以及最重要的是復(fù)雜機器學(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;朝著創(chuàng)造智能的目標(biāo)而努力的旅程，因此它在不斷改進、擴展和變化。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。天空是它所能做的極限。

人工智能在其應(yīng)用中極為通用——它跨越了每個行業(yè)，影響了幾乎所有的工作職能——從入門小白到 CEO。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，由于許多人難以準(zhǔn)確理解它是如何工作的，一部分人害怕使用人工智能來幫助決策，絕大多數(shù)人不愿讓人工智能代表他們執(zhí)行決策。

案例：

2021 年，美國制藥公司 Charles River Laboratories 宣布與基于 AI 的藥物設(shè)計集團 Valence Discovery 建立合作伙伴關(guān)系。該合作伙伴關(guān)系的目標(biāo)是利用 Valence 的 REACTOR 技術(shù)，該技術(shù)能夠?qū)λ幬锿ㄟ^高級 AI 服用后發(fā)生的一系列單個化學(xué)反應(yīng)進行建模。開藥的醫(yī)生和服用藥物的患者永遠不會知道這種藥物是使用人工智能開發(fā)的。

8. 沉浸式現(xiàn)實(VR/AR)正在進入企業(yè)環(huán)境

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企業(yè)的重要關(guān)注點。這意味著提高工作環(huán)境的運營效率和質(zhì)量，同時還需要開發(fā)遠程運營管理。 Covid-19 大流行加強了對后者的關(guān)注。為此，物聯(lián)網(wǎng)與沉浸式現(xiàn)實技術(shù)和環(huán)境模擬技術(shù)(如數(shù)字孿生)的融合是必要的?？紤]到這種融合需要大量數(shù)據(jù)，5G 的興起——以及隨之而來的邊緣計算——將加速企業(yè)和工業(yè)應(yīng)用的 VR 和 AR 應(yīng)用的開發(fā)。

案例：

Lufthansa Technik 與沃達豐和諾基亞的合作將物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境與 5G、AR 和數(shù)字孿生結(jié)合在一起。這家航空巨頭的服務(wù)部門在兩個獨立的維護園區(qū)部署了兩個獨立的私有 5G 網(wǎng)絡(luò)。增強視頻流的 AR 疊加允許客戶遠程觀察和診斷問題，同時還允許該集團在全球范圍內(nèi)與使用 AR 和數(shù)字孿生的合作伙伴進行協(xié)商。

9. 5G 正在成為“IoT ready”

面向消費者的專家認(rèn)為 5G 只是一種加快下載速度的機制。工業(yè)和商業(yè)用途的真正力量在于建立在 5G 之上的專用網(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)，而只是為了解決問題。一旦他們開始，這將只是另一項提高生產(chǎn)和質(zhì)量的工程工作。

案例：

諾基亞已在大眾汽車位于德國沃爾夫斯堡的主要工廠為大眾汽車部署了一個私有 5G 獨立無線網(wǎng)絡(luò)。私有園區(qū)網(wǎng)絡(luò)使用諾基亞數(shù)字自動化云 (DAC) 解決方案提供可靠、安全、實時的連接，并使大眾汽車能夠試用新的智能工廠用例。大眾汽車網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃部的 Klaus-Dieter Tuchs 表示：“可預(yù)測的無線性能和 5G 的實時能力在不遠的將來為智能工廠帶來巨大潛力。通過這次試點部署，我們正在探索 5G 提供的可能性，并正在建立我們在工業(yè)環(huán)境中運營和使用 5G 技術(shù)的專業(yè)知識。”

10. 資產(chǎn)的安全遠程訪問變得越來越重要

啟用遠程訪問其機器的企業(yè)將獲得多項好處，包括設(shè)備供應(yīng)商提供更好的支持，可以遠程排除故障和實時分析機器數(shù)據(jù)，以及訪問遠程主題專家和低成本勞動力(例如，來自低工資國家的高技能工人)

但隨著訪問量的增加，網(wǎng)絡(luò)安全攻擊媒介也增加了，因此企業(yè)隨后增加了在網(wǎng)絡(luò)安全方面的支出來解決這個問題。 2022 年網(wǎng)絡(luò)安全的三個關(guān)鍵用例是資產(chǎn)可見性、深度數(shù)據(jù)包檢查和零信任架構(gòu)。資產(chǎn)可見性軟件提供有關(guān)連接到網(wǎng)絡(luò)的所有節(jié)點和用戶的詳細(xì)信息，使管理員能夠快速識別可疑用戶或設(shè)備。當(dāng)在運行這些網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)協(xié)議中發(fā)現(xiàn)可疑活動時，深度數(shù)據(jù)包檢測可以提醒工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的運營商。零信任架構(gòu)本質(zhì)上是零信任網(wǎng)絡(luò)是安全的，并且(根據(jù) NIST)“……將防御從基于網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)邊界轉(zhuǎn)移到用戶、資產(chǎn)和資源上。”

案例：

SANS 2021 OT/ICS 網(wǎng)絡(luò)安全報告發(fā)現(xiàn)，遠程訪問服務(wù)是受訪者的主要威脅媒介，37% 的受訪者將遠程訪問作為初始訪問點。由于隨著遠程點數(shù)量的增加，緩解這些攻擊的需求急劇增加，物聯(lián)網(wǎng)安全公司 Claroty 將其員工人數(shù)從大流行前的水平增加了 75%，直到 2021 年 12 月。