2023 年將影響物聯網模型的所有 4 個組成部分：
- ·傳感器，
- · 網絡（通訊），
- · 分析（雲）
- · 應用
具有不同程度的影響。
物聯網趨勢 1：數據和設備的增長伴隨著更多的人機交互
到 2019 年底，大約有 3.6億個設備 有 積極地 連接到互聯網並用於 每天的任務。 通過引入 5G 這將為更多設備和數據流量打開大門。
您可以在這種趨勢中增加對 邊緣計算 這將使企業更容易更快地處理數據並接近行動點
物聯網趨勢 2：人工智能（再次）在物聯網中扮演重要角色
充分利用數據，甚至在基本層面上了解現代基礎設施的運作方式，都需要通過人工智能的計算機輔助。
主要的雲供應商，包括 亞馬遜、微軟和谷歌, 越來越期待 根據他們的 AI 能力進行競爭.
各種初創公司希望通過能夠利用機器學習和深度學習的 AI 算法來增加市場份額，從而使企業能夠從不斷增長的數據量中提取更多價值。
人工智能是理解當今收集的大量數據並增加其商業價值所需的基本要素。 人工智能將在以下領域幫助物聯網數據分析：
• 數據準備，
• 數據發現，
• 流數據的可視化，
• 數據的時間序列準確性，
• 預測和高級分析，
• 實時地理空間和位置（物流數據）
物聯網趨勢 3：（VUI）語音用戶界面將成為現實
這是一場行業領導者之間的較量，他們希望在早期階段主導物聯網市場。
數字助理設備，包括 Alexa、Siri 和 Google Assistant，是未來 集線器 對於下一階段的智能設備，公司正試圖與消費者建立“他們的樞紐”，讓他們更容易地不斷添加設備，減少困難，沒有挫折感
語音代表 企業排放佔全球 80% 在我們的日常交流中，借用科幻電影中的一章，與機器人交談是常見的交流方式，R2D2、C-3PO 和 Jarvis 等等。
在設置設備、更改設置、發出命令和接收結果時使用語音不僅在智能房屋、工廠，而且在汽車、可穿戴設備等領域都將成為常態。
物聯網趨勢 4：更多的物聯網投資
物聯網無可爭議的影響已經並將繼續吸引更多初創風險投資家投向硬件、軟件和服務領域的高度創新項目。
物聯網支出將受到衝擊 1.4萬億 到 2023 年美元。
物聯網是少數幾個對物聯網感興趣的市場之一 新興的 以及 傳統的 風險資本家。
智能設備的普及以及客戶越來越依賴於使用它們來完成許多日常任務，這將增加投資物聯網初創公司的熱情。
客戶將等待物聯網的下一個重大創新——例如
- · 智能鏡子會分析你的臉，如果你看起來不舒服，會打電話給你的醫生，
- · 配備智能安全攝像頭的智能 ATM 機，
- · 智能叉子會告訴你怎麼吃和吃什麼，
- · 智能床會在每個人都睡覺時關燈
物聯網趨勢 5：最終，智能物聯網的真正擴展
物聯網就是關於連接和處理，沒有什麼比智能城市更好的例子了，但智能城市最近一直處於停滯狀態。
周圍的智能傳感器 鄰里 將全天候記錄從步行路線、共享汽車使用、建築物佔用、污水流量和溫度選擇等所有內容，目標是為住在那裡的人創造一個舒適、方便、安全和清潔的地方。
一旦模型完善，它可能成為其他智慧社區乃至智慧城市的典範。 然而，物聯網技術對城市的潛在好處尤其引人注目。
各種規模的城市都在探索物聯網如何提高效率和安全性，並且這種基礎設施越來越多地在世界範圍內推廣。
另一個普及智能物聯網的領域 是汽車行業 隨著自動駕駛汽車在未來幾年成為一種常態，如今大量車輛都有一個連接的應用程序，可以顯示有關汽車的最新診斷信息。
這是通過物聯網技術完成的，物聯網技術是聯網車輛的核心。 診斷信息並不是我們將在明年左右看到的唯一物聯網進步。 連接的應用程序、語音搜索和當前的交通信息是其他一些將改變我們駕駛方式的東西。
物聯網趨勢六：工業物聯網與數字孿生技術的興起
技術的融合正在推動這場新技術工業革命，而物聯網在製造方面發揮著重要作用 製造業 效率更高，風險更低，利潤更高。
工業物聯網 通過數據集成和分析提高效率和生產力，而這種方式在沒有互連製造流程的情況下是不可能的
另一個越來越受歡迎的概念是 “數字孿生” 技術。 通過使用它，組織可以清楚地了解其物聯網設備如何與製造過程交互。
這使敏銳的企業能夠深入了解其機器的生命週期如何運行，並使他們能夠提前預測可能需要的變化。
根據 Gartner 的一項調查, 48% 的智能製造 採納者已製定計劃利用 數字雙胞胎 概念
物聯網趨勢 7：更多移動到邊緣
邊緣計算 是一種分配處理負載並將其移動到更靠近網絡邊緣的技術（在物聯網的情況下是傳感器）。
使用霧計算的好處對物聯網解決方案提供商非常有吸引力。
其中一些好處允許
- · 用戶最小化延遲，
- · 節省網絡帶寬，
- · 快速決策，可靠運行，
- · 收集安全廣泛的數據
通過更好地分析和洞察本地數據，將數據移動到最佳處理位置。
邊緣計算近年來一直在興起，但物聯網技術範圍的擴大將使這一趨勢更加明顯。 有兩個因素導致了這一變化：
· 各種外形的強大邊緣設備越來越便宜
· 集中式基礎設施的壓力越來越大。
邊緣計算還使設備上的 AI 成為一個現實的提議，因為它允許公司利用實時數據集，而不必實時篩選集中式雲中的 TB 級數據。 在未來幾年甚至幾十年裡，技術很可能會轉向雲計算和更分佈式、邊緣驅動的設備之間的平衡。
硬件製造商正在為邊緣構建特定的基礎設施，以使其在物理上更加堅固和安全，安全供應商將開始為其現有服務提供端點安全解決方案，以防止數據丟失，深入了解網絡健康和威脅防護，包括特權用戶控制以及應用程序白名單和控制，這將有助於企業快速採用和傳播邊緣計算實施
物聯網趨勢 8：更多的社會、法律和道德問題
物聯網設備是一種很大程度上不受監管的新技術。 在不久的將來，物聯網將不可避免地面臨社會和法律問題。 這與這些設備收集的數據尤其相關，這些設備可能很快就會發現自己屬於通用數據保護條例 (GDPR) 的保護範圍。 這項關於在歐盟處理個人數據和隱私的規定，GDPR 將其範圍擴展到歐洲地區以外。 任何想要在歐盟內成功運營的企業都需要遵守其 88 頁文件中規定的準則
當涉及到個人數據的法律監管時，安全問題是必不可少的。 開發團隊可以在各個層面確保所需的安全性和合規性，包括數據加密、主動同意、各種驗證手段和其他機制。 他們的目標是合法地收集數據並將其可訪問性、處理和存儲保持在軟件產品規定的最低限度
物聯網趨勢 9：標準化仍然是一個問題
標準化是物聯網發展面臨的最大挑戰之一——這是一場行業領導者之間的較量，他們想在早期階段主導物聯網市場。 但我們現在所面臨的是碎片化的情況。 一種可能的解決方案是讓有限數量的供應商主導市場，允許客戶選擇一個並堅持使用它來使用任何其他連接設備，類似於我們現在擁有的 Windows、Mac 和 Linux 操作系統的情況，例如，沒有跨平台標準的地方。
要了解標準化的難度，我們需要在標準化過程中處理所有三個類別：
- · 平台，
- · 連通性，
- · 應用.
在平台的情況下，我們處理 UX/UI 和分析工具，而連接處理客戶與設備的接觸點，最後，應用程序是控制、收集和分析數據的應用程序的家。
所有這三個類別都是相互關聯的，我們都需要它們，缺少一個就會破壞該模型並阻礙標準化進程。 如果沒有像 IEEE 或政府法規這樣的組織大力推動為物聯網設備製定通用標準，就無法解決碎片化問題
艾哈邁德·巴納法（Ahmed Banafa），著書： 使用區塊鍊和AI的安全和智能物聯網（IoT）
參考
1. “使用區塊鍊和人工智能的安全和智能物聯網” Ahmed Banafa 教授的書
2. Ahmed Banafa教授的《區塊鏈技術與應用》一書
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