2019年的物聯網市場將如何發展?我們將通過一系列不斷擴展的物聯網預測來回答這個問題。
似乎在每年年底時，總會有一些科技專家預測：未來一年將成為“物聯網年”。不過在經歷了連續幾年的興奮而非快速增長后，認為2019年也是如此的專家貌似少了很多。雖然這看起來像是一個索然無味的預測，但2019年對于物聯網來說可能是喜憂參半。一方面，供應商正在努力使物聯網更易于部署，這可以加速采用;另一方面，包括5G和區塊鏈在內的能讓物聯網受益的并行技術，在未來一年中很可能仍不成熟。要了解關于2019年物聯網預測的更多信息，請繼續閱讀：
多元化市場將刺激物聯網增長
物聯網市場有望繼續擴大，市場也正逐步變得更容易駕馭。雖然在2018年，基于物聯網的應用服務并不短缺，以幫助企業啟動物聯網項目，但對于許多最終用戶來說，大規模部署物聯網項目并隨著時間推移進行管理仍然比較困難。Forrester預計，隨著服務量的增加，明年情況將有所改善，以幫助最終用戶“管理、監控和運營分散的物聯網設備、網絡和資產”。Forrester還預計，在制造、醫療、零售和公用事業領域部署物聯網的公司將與供應商簽訂數億美元的合同，以幫助他們“運營”物聯網項目。
天線供應商Taoglas也有類似的物聯網預測，Taoglas集團聯合首席執行官德莫特奧謝(DermotO'Shea)表示：“供應商將開始看到他們在物聯網方面堅持不懈取的成果，從物聯網初期就已經存在的供應商終于開始賺錢了”。
雖然物聯網專家對2019年的物聯網市場是穩定增長還是快速增長持有不同意見，但德莫特奧謝(DermotO'Shea)仍處于樂觀的陣營中。他表示：“2019年，我們將看到多年來預測的市場真正增長。” “原因?許多行業終于開始看到物聯網應用的規模，而新的應用正在迅速擴張，無人能預測。”作為證據，他指出物聯網天線的需求激增，他說：“雖然1萬個單位的物聯網天線曾經是一個大訂單，但現在10萬個單位的訂單很常見。”
雖然在物聯網采用的早期階段，很難找到實現廣泛應用的連網項目，但現在已經完全不一樣了。智能音箱正在逐漸成為許多消費者的選擇，而支持物聯網的電動滑板車也正在快速增長。奧謝說：“街道照明、電表、以及其他公用事業和智慧城市應用也將在2019年呈指數級增長。預計在2010年下半年發生的物聯網海嘯從未實現過，但相反，一系列小浪潮將大大增加物聯網部署數量。”
智能家居市場將會看到增長和多元化
在智能家居經過一段模糊的不確定時期之后，消費者提出了一些問題，比如：“我為什么想要一個連網的烤面包機”，消費者和供應商開始明白什么才是吸引人的智能家居技術。
特別是智能音箱功能非常強大，代表了熱門的消費者技術。根據Business Insider的調查數據顯示，亞馬遜已經說服60%的vip會員購買至少一臺Amazon Echo智能音箱，而且30%的非VIP會員也擁有亞馬遜智能音箱。盡管亞馬遜智能音箱的銷量似乎接近飽和，但谷歌HOME智能音箱和語音助理的銷量卻在2018年的競爭中飆升。
ARM物聯網服務集團戰略副總裁Charlene Marini表示，所有跡象顯示智能家居市場將繼續增長。Marini預計“隨著主流家用品牌消費者產品的擴展，物聯網家用產品的可用性將會大大提高。”Marini表示，潛在的增長領域包括照明、灌溉、供暖和制冷，并補充說，這項技術將為日常工作帶來更多的自動化。
ARM委托第三方針對2000名消費者進行的獨立調查顯示，在2018年底，智能科技的假日消費將強勁增長，54%的消費者預計在科技禮品上的消費將超過去年。
如果在智能家居技術上的假日消費支出確實激增，那么對整個2019年的市場可能會是一個福音。
5G將不會在2019年大踏步前進
毫無疑問，5G炒作正在升溫。當5G技術廣泛發揮作用時，無疑會對許多物聯網部署帶來福音。但到2018年12月為止，已經有跡象表明早期的5G實施不能滿足其營銷需求。據Verge報道稱，最近在夏威夷舉行的高通公司Snapdragon技術峰會上，這項技術的演示并不令人印象深刻。Verge高級新聞編輯Sean Hollister寫道：在活動中演示的5G連接速度“并不像5G那樣快”，它甚至比我家里的網絡連接速度都要慢。
根據Taoglas首席執行官德莫特奧謝(DermotO'Shea)的說法，5G將不會在2019年大踏步前進。他說：“許多引起轟動的5G公告都只是營銷宣傳，早期的5G部署是預先標準的，并且該領域太不成熟，無法清楚地預測該技術何時會達到主流部署”。雖然三星正在與Verizon和AT&T合作準備生產一款5G手機，但蘋果可能會等到2020年才會這么做。
Gartner在2018年估計，5G的采用將在兩到五年內達到主流采用。奧謝說：“在2019年，5G硬件將繼續在基站站點安裝，但軟件根本沒有準備好。支持5G的手機可能會在2019年中期準備就緒，但在其余部分到位之前，這并不代表任何東西。而物聯網至少要到2020年才需要擔心5G”。
更加集中化的區塊鏈應用將會到來
就2018年領先的技術趨勢而言，在2018年年初，區塊鏈出現了某種繁榮，然后全年都在逐步降溫。2018年8月，Gartner在一份報告中估計，這項技術正陷入幻滅的低谷，距離主流采用還有5到10年時間。
雖然區塊鏈支持者的聲音依然堅定地致力于這項技術最初的反權威承諾，但區塊鏈開始看起來更像企業的商業工具。區塊鏈得到了摩根大通和伯克希爾·哈撒韋等知名金融公司的大力支持。它還得到SAP、微軟、Alphabet和Apple等科技公司的支持，以及殼牌、豐田和沃爾瑪等其他著名公司的支持。此外，博世、富士通和大眾等公司正在與以分布式分類賬為主的IOTA基金會合作，共同探索商業區塊鏈應用。有了這些公司的支持預示著該技術的長期商業潛力。
但是，正如《紐約時報》最近在一篇題為“區塊鏈的希望和背叛”的文章中所描繪的那樣，該技術作為分布式信任推動者的聲譽正在逐漸消失，因為隨著區塊鏈采用的逐漸成熟，該技術正在變得更加集中化。一方面，基于集中式私有區塊鏈的B2B分布式分類帳應用程序有所增長;另一方面，正如《紐約時報》所指出的，公共點對點應用程序“基于公共區塊鏈網絡——這些網絡都是集中式的”。
隨著可能出現的經濟衰退，數字化轉型將放緩
數字轉換有一個令人不快的秘密，許多數字化轉型工作未能兌現其改變客戶體驗并推動業務和運營效益的承諾。據Forrester稱，2018年，超過一半的數字化轉型工作陷入停滯。同樣，IDC去年指出，59%的組織處于“數字僵局”。
2019年“數字化轉型”旗幟的作用還不確定。在過去幾年里，這個流行語主要是關于高風險、高回報的項目，這些項目創造了全新的市場。常見的例子包括亞馬遜將自己重塑為云計算領導者，蘋果公司在數字音樂領域的開創性工作，Uber重新創造出租車體驗以及Airbnb將私有財產改造成酒店等。
但隨著經濟衰退的恐懼逼近，2019年數字化轉型可能會在運營效率方面更加保守，而在徹底轉型方面則更少。包括美聯儲在內的10位經濟學家預計2019年美國經濟將以2.4%的低迷速度增長。Natixis美洲區首席經濟學家約瑟夫·拉沃格納(Joseph LaVorgna)等多位經濟學家預測，2020年將出現經濟衰退，因此許多企業可能會控制雄心勃勃的數字轉型計劃，并將注意力轉移到短期投資回報的項目上。
陷入困境的實體零售行業的情況可能會有所不同，該行業正在被迫投資數字技術以與在線商家競爭。IDC預計到2019年底，將有一半以上的實體零售商部署數字核心平臺。正如在我們接下來的文章所述，包括亞馬遜和沃爾瑪在內的零售巨頭開始雄心勃勃地在實體店中部署數字技術，以幫助改善客戶體驗。
無人商店將開始迅速普及
我們可能處于在零售環境中廣泛使用自動化的早期階段，但這種轉型正在加速。亞馬遜已經在西雅圖、芝加哥和舊金山開設了幾家無收銀臺的Amazon Go 商店，而且還計劃在倫敦再開一家。雖然為零售環境配備必要的傳感器可能價值不菲，但在節省顧客時間方面，這顯然有潛在的好處。沃爾瑪也加入了這場游戲，并在得克薩斯州達拉斯開設了一家無收銀員的“山姆會員商店”，顧客可以通過應用程序掃描并付款，而無須經過收銀員或排隊進行結賬。零售商店中的顧客也可以使用應用程序中的商品導航功能，該功能將引導顧客找到購物清單上的商品。說到購物清單，商店的應用程序將使用機器學習來嘗試預測消費者需要什么。沃爾瑪在達拉斯的無人收銀商店中的經驗可以為更廣泛使用該技術奠定了基礎。同樣，Venture Beat表示，亞馬遜正在尋求在機場推出自己的無人商店，而Grubstreet報告說，亞馬遜正在更大的零售環境中測試該技術。
雖然亞馬遜自動跟蹤顧客的購買情況令人印象深刻，但沃爾瑪讓顧客通過智能手機應用程序掃描購買情況的體驗，也可以為其他零售商提供參考，讓他們在大舉投資傳感器和計算機視覺技術以完全實現自動化這一過程之前效仿。
網絡犯罪分子將加大基于機器學習的攻擊
機器學習似乎在2018年幾乎無處不在，而且大多數擁有數字項目的公司要么已經在使用機器學習，要么在計劃啟用機器學習。雖然機器學習在網絡安全中的作用正在迅速加強，但人們也擔心犯罪分子可能會利用機器學習來定位易受攻擊的目標，并制定策略，使攻擊更具破壞性。RiskIQ公司的首席技術官Adam Hunt預測犯罪分子也會加大對抗機器學習的使用，從而避免被機器學習模型發現。Adam Hunt在博客中寫道：好人的機器學習模型需要快速發展，并通過整合基于實例的方法來應對這些威脅，這些方法使用的模型可以從提供頻繁反饋的數據科學家那里逐步學習。
智能建筑領導者將專注于提高生產力
投資管理公司仲量聯行(JLL)有一個經驗法則，即3-30-300等式，該等式認為與商業建筑相關的每平方英尺成本大約是水電費3美元，租金30美元，工資300美元。迄今為止，許多智能建筑項目的主要重點是通過優化暖通空調和提高照明效率的技術來降低能耗和簡化維護。ARM的物聯網服務集團戰略副總裁Charlene Marini預測，2019年的重點將轉向提高生產力。她說：“智能建筑將越來越多地借助先進技術，如定位、計算機視覺和混合現實，朝著空間優化、安全/安保對象檢測、尋路和資產跟蹤的方向發展”。
智能音箱將在醫療機構中變得更加普遍
智能音箱可以為消費者提供一種異想天開的方式來了解天氣、播放音樂和調節其連接的恒溫器，但該技術在醫院中有著更強的應用前景。傳統上，護士響應患者要求調整照明、加熱或制冷、并偶爾幫助控制房間內的電視，而智能音箱的使用可以使患者自己更容易執行此類任務。雖然智能音箱在該領域可能尚不普及，但IHS預測到2021年將有90萬臺智能音箱用于醫療保健機構。雖然《健康保險可攜帶性與責任法案》可能會為某些使用案例的采用設置障礙，但護士和醫生也可以受益于智能音箱，智能音箱可以回答諸如同事或設備在醫院中的問題。基本的語音聽寫軟件已經可以幫助醫生和護士在電子病歷中輸入臨床記錄，并且在2017年，Nuance Communications公司推出了具有這種功能的以醫療保健為主的智能音箱。隨著時間推移，以臨床醫生為中心的智能音箱的功能集必然會增加。在重癥監護室和手術室中，智能音箱可以通過減少使用物理觸摸來控制醫療設備的需求，為護理人員提供一種最大限度減少感染的方法。
電動滑板車和電動自行車市場將繼續保持快速增長
2018年出現的最令人驚訝和爭議的技術之一是通過智能手機應用程序使用共享電動滑板車。幾乎在一夜之間，電動滑板車出現在從柏林到舊金山的所有城市，引發了人們對它們造成混亂的憤怒。但是，根據Schaller Consulting的一項調查顯示，在2018年結束時，連網電動滑板車以及連網的傳統自行車和電動自行車看起來更像是一個更好的解決方案，可幫助交通擁堵的城市減少壓力，而Uber或Lyft似乎在惡化交通。相比之下，電動滑板車和電動自行車理論上可以幫助許多城市利用自行車道利用率低的優勢。但挑戰依然存在，例如，共享的電動滑板車故障率極高，激發了商家對更耐用替代品的研究。盡管存在缺陷，但對許多城市來說，部署有序的共享電動滑板車車隊似乎比部署新的或翻修現有的公共交通網絡更容易。它們相對容易部署和為用戶提供的便利性正在幫助推動技術投資。在2018年中期，該行業突然被估值達數十億美元，預計對這項技術的興趣以及對它的更多監管將持續到2019年。
個性化送貨概念將逐漸流行
電子商務的普及使得許多消費者幾乎在網上購買所有東西。但是這種受歡迎程度的激增也導致了所謂“門廊偷盜”現象上升，在這種情況下，小偷會將快遞放在家門口的貨物偷走。因此，在配送高價值貨物時，快遞公司會要求客戶親自到場簽收包裹，以此來避免這種盜竊行為。然而，如果連續三次上門送貨失敗，客戶必須自己抽出時間去當地倉庫提貨。
包括亞馬遜在內的多家公司已經針對該問題推出了基于物聯網的解決方案。亞馬遜智能鎖套件為消費者提供了在家中交付包裹的能力，該服務可以讓消費者遠程查看亞馬遜送貨員打開房門并將包裹放在屋內。
面部識別技術取得進展
近年來，面部識別技術獲得了主流認可。諸如較新的iPhone或三星Galaxy手機等智能手機提供了用戶面部解鎖設備的功能。而華盛頓杜勒斯國際機場等機場正在利用該技術確認乘客的身份。
該技術也正在迅速擴展到監控應用。在某些國家，該技術在許多領域都是必不可少的，有助于鞏固其統治權威，例如，利用這項技術跟蹤敏感人士。《經濟學人》指出，具有獨裁傾向的國家也可以將這項技術用于類似的手段，同時也承認第一世界國家也有可能濫用這項技術。
在一份相關的報告中，美國特勤局正在白宮使用人臉識別系統掃描附近人的面部，以確定他們是否是“感興趣的人”。正如美國ACLU最近寫的那樣，“在公共人行道上對美國人進行毫無理由的審查，已經跨越了重要界限，這有必要問一問該機構如何擴大面部識別的使用，以及它所引起的憲法問題。”
雖然圍繞這項技術的相關隱私問題很明顯，但它對已定義的應用程序的潛在好處也是如此。Gartner預計，與2018年相比，到2023年，支持人工智能的面部識別技術將使發達國家失蹤人口減少80%。
這項技術的迅速發展引起了諸如AI Now這樣團體的警告，AI Now是紐約大學附屬研究院所，它與微軟和谷歌有成員關系。AI Now認為：“政府需要通過擴大機構特定權力來監管AI(人工智能)，以便按領域監督、審計和監控這些技術”。
隨著這項技術侵犯隱私的影響變得越來越明顯，預計這種不安情緒將在2019年開始上升。美國伊利諾伊州和得克薩斯州已經對面部識別應用有了一些限制。
另一個可能推動監管的因素是，一些面部識別系統也面臨著不準確的問題，例如，一些系統在分析深色皮膚的人和女性時顯示出較高的錯誤率。
隨著面部識別技術的進步，它可能會越來越多地用于“根據面部圖像或視頻來檢測個性、內心感受、心理健康和‘員工參與度’之類的事情”。AI Now報告的一部分這樣寫道：“這些主張并沒有得到強有力的科學證據支持，并且正以不道德和不負責任的方式應用，這些方式常常讓人想起顱相學和相術的偽科學。”
面部識別技術正受到越來越多的關注，這可能會刺激民主國家對其進行監管。這些努力是否在下一年成為法律還不太確定。
規范性維護的訴求增長
想象一下，您必須每天晚上從圣何塞開車到舊金山——在任何一個工作日。這兩個城市相距50英里，晚上開車需要50分鐘，但如果您下午4 : 40離開，而且根據地圖數據測算，開車可能需要1小時40分鐘到2小時40分鐘。但是僅僅知道路程可能需要兩個小時或更長時間可能不是最有用的信息。如果您的汽油不足怎么辦?哪里有加油站，而且不會有交通堵塞?或者如果您餓了?哪里可能是避開交通擁堵的好地方，您打算在那里呆多久。想象一個應用程序，它能考慮到您所有的精確條件，并根據您的特定需求規范您可以采取的選擇。
這個例子粗略地概述了規范性而非預測性分析的好處。在工業領域，預測性維護可幫助企業了解資產(設備)何時可能出現故障。而規范性維護更進一步，它可以通過一個或者多個動態指標顯示每一個決策的結果。規范性維護的每個環節、每個步驟、每個流程、每個崗位，都有一定的規矩和標準，信息更具準確性，業務決策者可以直接使用。正如Frost&Sullivan解釋的那樣：“與預測性維護不同，規范性維護不僅僅局限于預測故障——它是一種戰略性維護流程，允許在需要時應用解決方案。”
FogHorn首席技術官Sastry Malladi承認，對許多組織來說，采用預測性維護仍然是陌生的，早期采用者將在2019年接受規范性維護的概念。他說：“例如，電梯制造商希望解決日常問題，比如電梯門的摩擦。解決這一問題的預測性維護方法是使用邊緣計算來分析傳感器數據，然后制造商可以在異常影響電梯性能之前高效地安排維修服務。隨著規范性維護的出現，在制造商出發維修電梯之前，他們將獲得最需要維修區域的建議數據，并已經向維修人員核實了可用于維修的專業知識、工具和零件”
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