在對物聯(lián)網(wǎng)進行分析時,不僅要依賴于專業(yè)分析師團隊的調(diào)查結(jié)果,專家和顧問的意見也很重要。以下為我們收集到的專家和顧問對2022年10大物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展趨勢的意見:
1. 物聯(lián)網(wǎng)正在發(fā)展成為可持續(xù)發(fā)展中的一項關(guān)鍵技術(shù)
在物聯(lián)網(wǎng)社區(qū)中,智能連接設(shè)備在實現(xiàn)和推進環(huán)境監(jiān)測、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。隨著人們對建設(shè)綠色經(jīng)濟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、實現(xiàn)遠(yuǎn)程部署、監(jiān)控故障點等,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)擴張的驅(qū)動因素。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)整合到任何可行的可持續(xù)全球經(jīng)濟模式中。
示例:
通過物聯(lián)網(wǎng)進行環(huán)境監(jiān)測的例子很多,例如 Libelium和基于物聯(lián)網(wǎng)的領(lǐng)土管理(例如Dryad Networks或用于火災(zāi)管理的Kerlink和NetOp,或用于洪水管理的Opti)。
從政策角度來看, 歐盟委員會提出工業(yè)5.0理念,而其中多出來的1.0比現(xiàn)有4.0多的并不是新技術(shù),而是關(guān)于先進技術(shù)在工業(yè)可持續(xù)發(fā)展中的作用。除此之外,歐盟對下一代歐洲投資的近8000億歐元中,主要集中在綠色發(fā)展(約30%)和數(shù)字化(約30%)上。
顧問引述:
通過收集到的數(shù)據(jù),物聯(lián)網(wǎng)繪制了空間和領(lǐng)土的環(huán)境條件。物聯(lián)網(wǎng)成為我們應(yīng)對氣候變化的天文臺。讓我們明智地使用它,讓我們傾聽它!
— 薩維里奧·羅密歐
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,自2015年開始的物聯(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,但2022年將會是物聯(lián)網(wǎng)平臺競賽中的企業(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部門仍然通過購買運行該應(yīng)用程序的設(shè)備來獲得該應(yīng)用程序(例如,他們購買協(xié)議轉(zhuǎn)換器以將一個以太網(wǎng)協(xié)議轉(zhuǎn)換為另一個以太網(wǎng)協(xié)議,或購買PLC來運行某些控制邏輯工作負(fù)載)。
冒著嚴(yán)重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)用程序的類型進行分組。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,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)土地爭奪戰(zhàn)一樣,客戶最終將決定誰贏得這場競賽。到底是云提供商會主導(dǎo)這個領(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的設(shè)備上的所有工作負(fù)載?還是更愿意擁有一個特定于硬件的平臺(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),該平臺在硬件和管理平臺之間提供更緊密的集成,以及單點聯(lián)系出現(xiàn)案例問題?
如果后者屬實,我們則可能會看到當(dāng)下物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的又一趨勢,即在邊緣平臺上有更多的供應(yīng)商被鎖定,這些平臺僅適用于特定供應(yīng)商的硬件。
如果前者屬實,那么構(gòu)建這些邊緣平臺的與硬件無關(guān)的軟件公司仍然需要與運行邊緣應(yīng)用程序的硬件供應(yīng)商合作。
示例:
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合作,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))上運行,并具有"從工廠車間到企業(yè)云"的彈性和安全連接。
顧問引述:
在任何結(jié)果中,云提供商肯定不會在競爭中排名最后,因為許多公司將在其邊緣平臺上實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化,大多數(shù)公司最終將至少將一些數(shù)據(jù)從邊緣發(fā)送到云提供商,無論他們使用哪個邊緣平臺。
— 馬修·沃帕塔
3. IIoT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)進行機器操作,提供及時做出維護資產(chǎn)決策所需的數(shù)據(jù)。在不久的過去,物聯(lián)網(wǎng)項目只是一個數(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問題:"我們正在解決什么特定的業(yè)務(wù)問題?
示例:
許多營銷人員將預(yù)測性維護視為物聯(lián)網(wǎng)的"殺手級應(yīng)用"。在2021年國際維護大會上,與會者和演講者之間的討論不是一些模糊的預(yù)測性維護策略。相反,他們正在預(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增加預(yù)測性維護時,它首先關(guān)注的是監(jiān)控為工廠供電的變電站,以及電機及其控制中心消耗該電力的健康狀況。存在特定的業(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。
顧問引述:
物聯(lián)網(wǎng)項目提供了現(xiàn)在用于預(yù)測機器問題的數(shù)據(jù),并自動指導(dǎo)技術(shù)人員找到解決方案,從而優(yōu)化生產(chǎn)。
— 加里·明切爾
4. 云原生應(yīng)用正在興起
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劃。十年來,云市場一直以穩(wěn)定的速度增長,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。隨著云成為許多基礎(chǔ)設(shè)施、平臺或軟件級別的常態(tài),業(yè)界將看到一波針對云規(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間,這意味著軟件應(yīng)用程序可以更快、更靈活地部署,同時降低基礎(chǔ)架構(gòu)的復(fù)雜性和成本。
示例:
在疫情的第一波浪潮急劇并立即改變了工作模式之后,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)對前所未有的需求增長,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,同時還要將除最必要的員工以外的所有員工都從家中派出,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)用程序擴展的巨大驅(qū)動力,從本質(zhì)上講,云原生應(yīng)用程序能用更少的資源做更多的事情。TM Forum的一項調(diào)查報告稱,38%的CSP在2021年處于實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的中途點,同比增長50%,其中45%涉及引入云原生應(yīng)用程序。例如,去年年底,沃達(dá)豐與Vmware建立了合作伙伴關(guān)系,為沃達(dá)豐在歐洲的所有業(yè)務(wù)提供一個單一的通用平臺,從5G獨立開始。
顧問引述:
我在云原生應(yīng)用程序開發(fā)中看到的兩個主要驅(qū)動因素是無服務(wù)器計算和容器化,主要是因為兩者都將提高云原生應(yīng)用程序的部署速度 - 更快的部署,加上更高的可靠性,將使采用成為何時而不是是否采用大量用例的情況。
— 杰夫·溫特
5. 超自動化正在改變運營
目前的傳統(tǒng)觀點認(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(經(jīng)常缺失的)缺失部分是機器人流程自動化或RPA。當(dāng)AI和RPA正確組合和應(yīng)用時,結(jié)果是超自動化。
疫情創(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),并且在疫情之前開始的勞動力短缺變得更加具有挑戰(zhàn)性,這是一個需要處理的約束,這加速了使用超自動化來改善從車間到頂層的過程性能。
示例:
在巴西,德勤使用IBM的AI增強型RPA解決方案來改變其每月報告周期,自動生成和錯誤檢查從數(shù)十個來源獲得的報告,并直接鏈接到中央銀行數(shù)據(jù),以便貨幣兌換數(shù)據(jù)不斷更新。在報告生成上花費的總時間從幾乎兩個工作周增加到每月一個小時,而每月相同的智能RPA將每月的差旅費用報告準(zhǔn)備工作從三小時減少到十分鐘。
顧問引述:
兩年前,我寫了一篇關(guān)于制造業(yè)中"機器人帶來的沖擊"的文章,重點關(guān)注機器人流程自動化如何消除大量重復(fù)性任務(wù),從而提高生產(chǎn)率并幫助消除錯誤?,F(xiàn)在,您可以將AI分層到等式中,并使用它來為RPA做出這些決策。這是IFTTT的最終延伸。
— 克里斯托弗·霍梅克
6. AI越來越多地出現(xiàn)在(薄)邊緣
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)用程序已在計算和功耗密集型邊緣設(shè)備上運行,例如工業(yè)計算機和邊緣路由器。然而,兩個發(fā)展正在推動向薄邊的轉(zhuǎn)變。
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。
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算法需要的計算能力要少得多,無法訓(xùn)練用于視覺對象識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一些專家假設(shè)每16 個月所需的計算能力會降低 2 倍。
示例:
2021年,MCU巨頭瑞薩電子在其廣受歡迎的RZ/V產(chǎn)品陣容中推出了一款新產(chǎn)品,該產(chǎn)品采用GPU進行薄邊圖像處理,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級產(chǎn)品。
顧問引述:
我們將越來越多地看到AI應(yīng)用轉(zhuǎn)向Thin Edge,即在MCU上運行的設(shè)備、內(nèi)存、計算能力和低功耗。
— 托馬斯·杜斯特
7. “隱形AI”的采用正在我們的眼皮底下發(fā)生
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,它也不是一項發(fā)明。不知道它源于何時,我們也很可能不知道它何時結(jié)束。然而,它幾乎已經(jīng)無處不在了!由其他技術(shù)的進步驅(qū)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。
這是一個朝著創(chuàng)造智能的目標(biāo)努力的旅程,因此它不斷改進,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,它跨越每個行業(yè),幾乎影響著每個工作職能——從入門級工作到首席執(zhí)行官級別。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施決策時會猶豫不決。
示例:
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REACTER技術(shù),該技術(shù)能夠模擬一旦藥物通過先進的AI服用后發(fā)生的一系列單個化學(xué)反應(yīng)。開藥的醫(yī)生和服用藥物的患者永遠(yuǎn)不會知道這種藥物是使用AI開發(fā)的。
顧問引述:
因為人工智能無處不在,它開始以比我們意識到的更多的方式滲透到我們的生活,往往就在我們的眼皮底下。當(dāng)大多數(shù)人與人工智能互動或計劃使用人工智能時,他們這樣做的目的非常慎重,以解決特定問題。我喜歡稱之為"有意的AI"。然而,現(xiàn)在有這么多公司將AI納入其產(chǎn)品、平臺和服務(wù)中,無論我們是否意識到這一點,AI都被用來幫助我們。這被稱為"看不見的AI",如果完全理解,可以幫助解決那些猶豫是否使用AI的人的信任障礙。與其經(jīng)歷一個人工智能的大用例,我們都會定期進行100多次互動。
— 杰夫·溫特
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公司的重要關(guān)注點。這意味著提高工作環(huán)境中的運營效率和質(zhì)量,同時也要開發(fā)遠(yuǎn)程運營管理。疫情加強了對后者的關(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]到這種融合將需要大量的數(shù)據(jù),5G的興起以及邊緣計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。
示例:
漢莎技術(shù)公司與沃達(dá)豐和諾基亞的合作將物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境與5G、AR和數(shù)字孿生體結(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人5G網(wǎng)絡(luò)。增強視頻流的AR疊加層使客戶能夠遠(yuǎn)程觀察和診斷問題,同時還允許該小組使用AR和數(shù)字孿生與全球合作伙伴進行磋商。
顧問引述:
由于物聯(lián)網(wǎng)與AR和VR等技術(shù)的融合,人與機器之間智能關(guān)系的時代即將到來。所有這些都是為了提高效率以及遠(yuǎn)程和內(nèi)場工作的新的和安全形式。
— 薩維里奧·羅密歐
9. 5G正在成為"物聯(lián)網(wǎng)就緒"
以消費者為導(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,這將是另一項提高生產(chǎn)和質(zhì)量的工程工作。
示例:
諾基亞已經(jīng)為大眾汽車在德國沃爾夫斯堡的主要工廠部署了一個私有的5G獨立無線網(wǎng)絡(luò)。專用園區(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Klaus-Dieter Tuchs博士說:"可預(yù)測的無線性能和5G的實時功能在不久的將來對智能工廠具有巨大的潛力。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。
顧問引述:
"我們甚至不記得猜測5G是否會發(fā)生。我們將忙于使用它來解決網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)安裝問題。
— 加里·明切爾
10. 資產(chǎn)的安全遠(yuǎn)程訪問越來越重要
能夠遠(yuǎn)程訪問其機器的公司將實現(xiàn)多項好處,包括設(shè)備供應(yīng)商的更好支持,這些設(shè)備供應(yīng)商可以實時遠(yuǎn)程排除和分析機器數(shù)據(jù),以及訪問遠(yuǎn)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)包檢測和零信任架構(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。深度數(shù)據(jù)包檢測可以在運行工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)協(xié)議中發(fā)現(xiàn)可疑活動時向工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的運營商發(fā)出警報。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。”
示例:
SANS 2021 OT/ICS網(wǎng)絡(luò)安全報告發(fā)現(xiàn),遠(yuǎn)程訪問服務(wù)是受訪者的主要威脅媒介,37%的人認(rèn)為遠(yuǎn)程訪問是初始訪問點。由于隨著遠(yuǎn)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到2021年12月的75%。
顧問引述:
在疫情期間,“遠(yuǎn)程”成為一個家喻戶曉的術(shù)語,因為數(shù)百萬人首次開始在家工作,包括管理OT網(wǎng)絡(luò)和資產(chǎn)的人員,但這種遠(yuǎn)程性增加了不安全的遠(yuǎn)程設(shè)備可能構(gòu)成的威脅規(guī)模。
— 馬修·沃帕塔