在過去的一年中，我們與客戶在物聯(lián)網(wǎng)（IoT）項目上進行了合作，我們注意到了十個趨勢，這些趨勢將在2020年持續(xù)發(fā)展。

1. 物聯(lián)網(wǎng)是一個商業(yè)機會，而不僅僅是技術(shù)機會

過去，物聯(lián)網(wǎng)通常被視為主要的技術(shù)挑戰(zhàn)，我們發(fā)現(xiàn)公司的首席信息官（CIO）往往是物聯(lián)網(wǎng)工作的領(lǐng)導(dǎo)者。 但是我們一次又一次地看到，要最大程度地發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)工作的經(jīng)濟影響，就需要對業(yè)務(wù)實踐進行一系列廣泛的變革。例如，將風力渦輪機連接到互聯(lián)網(wǎng)，意味著它可以將數(shù)據(jù)發(fā)送給管理者，以確定何時需要服務(wù)或優(yōu)化。但是，如果必要的管理和維護業(yè)務(wù)流程不到位（例如，供應(yīng)鏈無法交付替換零件），那么就無法實現(xiàn)收益。

2. 跨多個用例的嚴格執(zhí)行是實現(xiàn)價值的途徑

一些客戶要求我們幫助他們找到物聯(lián)網(wǎng)的“殺手級應(yīng)用”。鑒于數(shù)以百計的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用具有一系列潛在價值，我們通常建議客戶在開始任何物聯(lián)網(wǎng)工作時，都要有清晰的愿景和對業(yè)務(wù)的深思熟慮的重新構(gòu)想。我們在客戶和獨立研究中都發(fā)現(xiàn)，最重要的物聯(lián)網(wǎng)價值來自于嘗試多個用例，每一個都基于一個明確的業(yè)務(wù)案例，與策略結(jié)合，并嚴格執(zhí)行。

3. 物聯(lián)網(wǎng)正逐步實現(xiàn)更多的訂閱業(yè)務(wù)模式，但消費者對此持抵制態(tài)度

“按小時付費”這個概念幾十年來一直存在于高度復(fù)雜、昂貴的機械中，如飛機發(fā)動機。但是，較低的復(fù)雜性和價值的連接資產(chǎn)現(xiàn)在也可以按小時或年出售。制造商越來越多地提供“按小時收費的水泵”或“按小時收費的壓縮空氣”服務(wù)，而不是固定的資本成本加上維護費，這可能是買賣雙方在財務(wù)上的雙贏。在家庭方面，雖然食品和洗漱用品等非關(guān)聯(lián)的低價值產(chǎn)品長期以來都可以通過訂閱獲得，但關(guān)聯(lián)的高價值產(chǎn)品訂閱（例如，家電和計算機）已經(jīng)可以獲得，但迄今為止一直落后于預(yù)期。我們相信這是因為這些資產(chǎn)與工業(yè)資產(chǎn)相比壽命更短，租賃可以實現(xiàn)類似的收益，并且預(yù)測性維護可能不存在，消費者仍偏好更換或保修。

4. 重型工業(yè)部門熱衷于物聯(lián)網(wǎng)解決方案

“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”是真實的。我們看到客戶在石油，天然氣，采礦，公用事業(yè)和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域獲得了有意義的吸引力，而在汽車，復(fù)雜機械和離散制造等先進行業(yè)中，影響力正在迅速發(fā)展。 無論是將他們生產(chǎn)和銷售的產(chǎn)品連接起來，還是將連接的產(chǎn)品組合成更有效的價值鏈，這些重工業(yè)中的公司都在通過物聯(lián)網(wǎng)獲取價值方面處于領(lǐng)先地位。

全球十大能源公司已將物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序用作更廣泛的流程和技術(shù)升級計劃的一部分，以在五年內(nèi)將單位生產(chǎn)成本降低33%。在過去的三年中，它節(jié)省了超過90億美元的資本成本。將基于物聯(lián)網(wǎng)的分析應(yīng)用于鉆井數(shù)據(jù)也幫助公司提高了成熟油井的產(chǎn)量。

5. 亞馬遜和谷歌在互聯(lián)家庭中已達到臨界點

互聯(lián)家庭成為可商用的概念已有25年以上，但始終未能兌現(xiàn)其宣傳效果。現(xiàn)在情況終于改變了。Alexa和Google Assistant已經(jīng)達到了臨界質(zhì)量，盡管存在一些安全和隱私問題，但它們已越來越多地集成到我們在家中操作事物的方式中。兩者都確立了住宅“控制點”的位置，相比之下，以前的嘗試過于昂貴，過于復(fù)雜且缺乏前瞻性。消費者，尤其是年輕的消費者，使用這些設(shè)備來購物，控制娛樂設(shè)施，調(diào)節(jié)恒溫器和照明，甚至煮咖啡。這對物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略具有重大影響，因為制造商和零售商將其產(chǎn)品和服務(wù)定位為與互聯(lián)家庭集成。

6. 中國的物聯(lián)網(wǎng)公司正在贏得本地市場的勝利，并開始在全球市場取得一席之地

許多西方初創(chuàng)企業(yè)和大公司都希望在中國巨大的物聯(lián)網(wǎng)市場機會中分一杯羹。然而，幾乎每到一個轉(zhuǎn)折點，都會出現(xiàn)一家可信的中國公司參與競爭，例如，本土云基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）領(lǐng)域的BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）、可穿戴設(shè)備和智能手機領(lǐng)域的小米（Xiaomi）、聯(lián)通暖通空調(diào)和家電領(lǐng)域的艾拉物聯(lián)（Ayla Networks）或Lifesmart或Landing智能家居。中國的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)在區(qū)域上似乎有其內(nèi)在軌跡，許多西方公司發(fā)現(xiàn)它比預(yù)期的更具挑戰(zhàn)性。此外，這些中國物聯(lián)網(wǎng)公司具有全球抱負，并追隨正在全球化的中國工業(yè)企業(yè)，進軍“一帶一路”倡議國家。

7. 數(shù)據(jù)訪問沖突正在延遲業(yè)務(wù)拓展

多年以來，工廠或設(shè)備創(chuàng)建的數(shù)據(jù)可以提供給任何有合理理由的人來查看。但是資產(chǎn)所有者已經(jīng)變得精明，并且越來越多地限制允許誰查看和使用來自其計算機的數(shù)據(jù)。此外，許多政府通常出于充分的理由而實施了嚴格的數(shù)據(jù)主權(quán)和隱私法規(guī)，但實際上卻在造成進一步的限制和復(fù)雜性。例如，擁有數(shù)據(jù)產(chǎn)生資產(chǎn)的公司可能不是最適合利用數(shù)據(jù)的公司。有關(guān)數(shù)據(jù)所有權(quán)和訪問權(quán)的爭議和法律爭執(zhí)可能會延遲價值創(chuàng)造。我們相信將出現(xiàn)兩種基本情況：（1）公司將愿意與OEM共享數(shù)據(jù)，因為這給運營商帶來的價值遠勝于獨自經(jīng)營（例如，飛機發(fā)動機）;或（2）運營商將保持對數(shù)據(jù)的控制以區(qū)分性能（例如，采礦卡車，其工作條件變化很大）。

8. 成本壓力決定了云環(huán)境還是邊緣環(huán)境作為物聯(lián)網(wǎng)主機環(huán)境

物聯(lián)網(wǎng)新手的一個共同假設(shè)是，數(shù)據(jù)需要在云中或類似的中心位置才能進行分析。有時候這是正確的，但只要數(shù)據(jù)傳輸成本仍然很高，特別是對于遠程工業(yè)環(huán)境，則可以選擇在邊緣（即與數(shù)據(jù)生成位置相鄰）執(zhí)行一些分析。在許多擁有移動和/或遠程資產(chǎn)（如石油和天然氣、航空和運輸）的工業(yè)部門，將一些分析智能轉(zhuǎn)移到邊緣可能更具成本效益。自動駕駛汽車也面臨著類似的挑戰(zhàn);即使使用5G等更好的數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，快速移動車輛的響應(yīng)時間也可能使基于邊緣的解決方案更具相關(guān)性。在很大程度上，關(guān)于是在邊緣存儲數(shù)據(jù)和分析，還是在云端集中存儲數(shù)據(jù)和分析的爭論取決于哪一種存儲速度更快：數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀竞脱舆t，還是“更智能”的邊緣設(shè)備的成本。兩者的價格都在下降，但仍不清楚哪種方法會占上風。

9. 網(wǎng)絡(luò)攻擊并沒有明顯地破壞現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)工作

幾乎所有參與物聯(lián)網(wǎng)的CXO都將網(wǎng)絡(luò)安全放在首位。根據(jù)我們的研究和調(diào)查，幾乎有50%的人承認他們遭到了攻擊（可能還有很多其他人也遭到了攻擊，但尚未意識到）。在知道自己遭到攻擊的那些人中，有25%以上的人遭受了所謂的高傷害或嚴重傷害。網(wǎng)絡(luò)犯罪是一種持續(xù)的風險，需要勤勉和謹慎。即便如此，即使受到攻擊并受到嚴重破壞的公司在很大程度上也不會顯著減少其物聯(lián)網(wǎng)活動。簡而言之，網(wǎng)絡(luò)安全是一個大問題，但在大多數(shù)情況下并不是物聯(lián)網(wǎng)采用的障礙。大規(guī)模部署物聯(lián)網(wǎng)的公司將其視為一項戰(zhàn)略要務(wù)，盡管他們可能會改變政策并在網(wǎng)絡(luò)安全方面進行更多投資，但它們并沒有減少物聯(lián)網(wǎng)活動。

10. 過去兩年來，人工智能（AI）逐漸在物聯(lián)網(wǎng)中流行

自1960年代以來，人工智能就以某種形式出現(xiàn)了，但常常產(chǎn)生比結(jié)果更多的炒作。盡管仍有一些炒作，但隨著采用率的穩(wěn)步提高，特別是在機器學習（ML）方面，出現(xiàn)了具有有價值結(jié)果的實際用例。根據(jù)我們的研究，在60%的IoT活動中都使用了AI和ML。

三大因素推動了AI的使用增長：算法進步的融合，數(shù)據(jù)擴散以及以較低的成本極大地提高了功率和存儲能力。為了擴展AI和ML，需要生產(chǎn)級的數(shù)據(jù)平臺。 顯然，商業(yè)領(lǐng)袖們希望這種情況能夠?qū)崿F(xiàn)，而AI和ML的采用有望超過其他技術(shù)。

物聯(lián)網(wǎng)，也許是當今最具變革性和最引人注目的創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用，對企業(yè)和消費者來說，仍然處于革命的早期階段。但重要的趨勢正在出現(xiàn)。那些能夠傾聽、學習和適應(yīng)的人很可能是贏家。

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