在2017年，Gartner預測到2020年將會有204億臺連網設備。隨著上一年發生的所有新創新，業內人士知道這不僅觸手可及，而且在2020年還有更多的創新值得期待。以下是公司對未來一年物聯網的期望：

 

物聯網將連接更多不可連接的事物

 

如果物聯網解決方案沒有顯示出足夠快的投資回報，那么企業就不會采用它。歷史上，物聯網設備經常屬于此類。由于設備采購、安裝和維護的高成本，物聯網解決方案對于許多公司和用例來說不太實用，而且這還沒有考慮到網絡訂閱和漫游費用的成本。這些額外的成本使公司很難看到快速、充分的投資回報。

 

然而，到2020年，新的和廉價的物聯網設備以及更實惠的安裝、維護和網絡選項將繼續擴展。物聯網還將通過增加對擴展網絡的投資，特別是低功耗廣域網(LPWAN)，如Sigfox，來開始朝著更實惠的模式發展，以使物聯網在全球范圍內更廣泛地可用。這些網絡將創造更廣泛的選擇和低成本解決方案，使物聯網的采用對各種規模和需求的組織來說都是值得的。因此，公司將能夠充分利用物聯網帶來的好處。

 

物聯網安全將變得至關重要

 

與數據安全一樣，物聯網安全仍然是整個科技界以及政府內部的頭等大事。在整個2020年，這種情況將繼續發展和成熟。

 

為了發展，需要暴露當前實踐中的漏洞。只有在數據泄露發生后，我們才能看到數據安全性的成熟。同樣，也只有在出現安全漏洞后，才會出現對更安全物聯網設備和網絡的需求，該漏洞會刺激廣泛的行動，并促使物聯網解決方案提供商開發新的產品，以更有效和更高效地預防和檢測漏洞。此外，還將圍繞物聯網的經濟實惠、基于價值的安全性展開對話，如果只有少數人才能負擔得起，那么防止攻擊的高科技的解決方案對不斷增長的物聯網用戶來說是沒有好處的。

 

美國聯邦和州法律將為物聯網安全解決方案的持續發展做出貢獻。1月1日，加州將成為第一個制定法律的州，該法律要求在該州銷售的所有物聯網設備都必須嵌入“合理的網絡安全措施”。在接下來的一年里，我們可以期待其他州或者其他國家和地區，也會討論類似的措施。

 

物聯網將通過人工智能(AI)和機器學習(ML)推動更好的決策

 

組織將越來越多地轉向物聯網來提供數據，以支持他們的人工智能和機器學習解決方案。數據收集是確保人工智能和機器學習應用程序產生準確和有洞察力結果的重要部分，數據過少通常會導致人工智能項目失敗或有偏見的結果。

 

為了真正利用現有數據，并允許較小的運營公司獲得與較大企業相同的洞察力，就必須大規模采用物聯網。物聯網產生大量數據，如果利用得當，這些數據可以為企業的運營、資產管理和其他方面提供有價值的洞察力。當這些數據被輸入到機器學習和人工智能模型中時，就可以提供洞察力，從而使企業領導者和高管人員能夠對其組織做出更明智的決策。

 

隨著新網絡和便宜的物聯網設備在2020年變得越來越普遍，小型公司可以使可擴展的物聯網成為現實。由于傳感器的成本低至1美元，因此各種規模的企業將能夠收集比以往任何時候都多的數據，從而將大量數據輸入人工智能/機器學習模型中，進而推動更準確的決策制定。

 

物聯網將推動智慧城市發展

 

智慧城市的概念并不新鮮。也就是說，到目前為止，大多數智慧城市應用程序都致力于在盡可能多的地方提供基于WiFi的網絡連接。這使得人們能夠方便地獲取重要信息，例如公共汽車的到來，但對于大多數物聯網系統能夠提供的深入信息卻無能為力。這主要是由于WiFi的高成本。雖然WiFi連接可以連接人們，但它成本太高、能耗太高，無法成為物聯網設備的可行網絡，這意味著城市往往錯過了能夠真正使其更智能的寶貴見解。

 

到2020年，市政當局和政府可以轉向更實惠的網絡連接選項，使他們能夠在城市范圍內更大規模地部署物聯網設備。像Sigfox網絡一樣，低功耗廣域網旨在將物聯網設備簡單、低功耗和低成本地連接到互聯網。像這樣的網絡覆蓋范圍很廣，但只使用少量的能源，使它們成為城市在更大規模引入物聯網時可以利用的完美(和實用)網絡。在接下來的一年里，在低功耗廣域網(LPWAN)上運行的物聯網將使智慧城市能夠擴展并提供更好的城市服務，例如更好地管理垃圾收集或更快地發現犯罪。

 

物聯網將在2020年走向增長和成熟。通過這種擴展，物聯網將通過向用戶提供有價值的見解，來繼續改善企業和個人生活。盡管行業利益相關方在應對新的市場挑戰和增長機遇的過程中可能會遇到挫折，但2020年將是物聯網真正大規模起飛的一年——每個人都應該為此做好準備。