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2019年物联网的这些发展趋势你的看法是什么

电子工程师 来源:工程师曾玲 2019-05-02 14:33 次阅读
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物联网(IoT)正处于炒作期,似乎每个参与者都在忙于规划IoT未来的发展愿景。当然,他们口中谈论最多的话题,从大规模增长到安全漏洞,再到技能短缺。

这些都是真正需要担忧的问题,运营情报(OT)供应商OSIsoft的工程副总裁Chris Nelson认为,物联网将模糊IT(运行客户系统和电子邮件)和OT(运行生产系统背后的技术)之间的界限。

1. 工业和商业应用将推动整个行业

Nelson表示,这是因为企业可以更好地将物联网的收益货币化。他将能源消耗作为一个重要的例子,并指出“ 能源信息署的数据,工业消耗了全球交付能源的54%,超过了消费者或交通运输的总和。将铝或造纸厂的能源减少一到两个百分点,可能节省数百万美元,消费者减少1%的电力消耗每月只能节省几美元。”

我的看法:确实如此,但消费者的数量远远超过企业,而整体消费支出推动了经济的发展。尽管如此,相对较少的大型企业实施可以帮助推动物联网的使用。此外,我们希望工业和企业物联网能够更好地应对安全问题。

2. 边缘计算将比想象的还要重要

“边缘计算基本在任何地方(风电场、工厂),在这里数据被生成、分析,并在很大程度上存储在本地。”他的观点是,“大多数机器生成的海量数据都不需要走太远。据Gartner的预测称,超过50%的数据将在传统数据中心之外生成和处理。”

但Nelson并不确定哪种边缘架构会占上风。他指出,边缘可能像云的临时中转站一样,或者我们可以看到“区域”网络的出现 ,边缘中的边缘,可以进行自己的分析并以更小、更有效的规模执行其他任务。

我的观点:物联网和“边缘”之间的协同作用很难引起异议,但随着云架构继续主导计算架构,边缘、数据中心和云之间的架构差异似乎开始消失。

3. 合成数据将成为一个更紧迫的问题

Nelson将合成数据定义为“让好人做坏事的误导性信息。”他指的是像黑客一样向控制室发送“合成”通知,让操作员在水库上打开大门,淹没一个社区。他称之为“ Stuxnet病毒成为主流。”他注意到Lawrence Berkeley Lab和Aperio等机构都在努力找出虚假数据。

我的看法:考虑到我在应用程序监视领域的工作,“合成数据”对我来说意味着一些不同的东西。但Nelson是对的,入侵或欺骗物联网数据是目前被低估的风险。

4. 实时数据将变得越来越重要

引用IDC的数据, 实时数据占数字数据的比例将从2017年的15%增长到2030年的30%,总数据量增长7倍至10倍。他预测,在这一领域会有更多的创新和投资,“尤其是在软件领域,它将让人们理解机器在说什么。”

我的看法:毫无疑问,使用实时数据来推动实时决策将变得越来越重要。然而,考虑到涉及的数据巨大,我会寻找人工智能(AI)和机器学习解决方案,以便将这些数据转化为行动。

5. 智能设备将开始发展

Nelson预测,“制造商将越来越多地将实时监控和诊断集成到设备中”,将Caterpillar的CAT Connect发动机监控服务和Flowserve的建筑智能服务应用到工业泵中。

“在过去的五年里,”他说,“我们已经看到技术堆栈聚集在一起,几个终端用户进行了试验。在接下来的五年中,我们将看到商业化的应用。”

我的看法:将智能技术融入昂贵、耐用的工业设备中,本身就存在风险。由于物联网的变化比设备的使用寿命快得多,因此除非供应商能够创建模块化、可升级的解决方案,否则物联网将面临淘汰的风险。

6. 数据共享的规则和业务实践将开始融合

Nelson提出了一个有趣的问题:“假设设备提供商对其出售或租赁的终端设备提供持续监控。谁拥有这些数据?大多数人会说终端用户,但是如果设备提供商对原始数据进行分析,从而创建第二组信息比第一组更有价值呢?来自一个设施的数据是否可以匿名化并用于优化竞争对手拥有的另一个设施的基准?

我的看法:数据所有权是一个巨大而棘手的问题,我不太相信我们能在2019年或不久的将来在解决这个问题上取得真正的进展。我期待这是一个持续关注多年的领域。

7. 传统业务将利用物联网开发新的商业模式

Nelson指出,小型农村公用事业公司已经开始以一种新的方式利用他们对智能电表的投资来销售宽带服务,同时“大型公用事业公司和制造商正在研究将其内部物联网应用商业化以进行预测维护的计划。”

我的观点:这只是许多人眼中物联网的冰山一角。当然,省钱是件好事,但真正的机会是利用物联网创造全新的业务。我认为,现在要知道这些新想法会是什么,以及哪些新想法会获得成功还为时过早。

8. 物联网项目必须达到目标

“公司不会为开放式项目提供资金,”Nelson表示,“他们希望在两年或更短的时间内获得回报。”

我的看法:还不确定我们是否达到了目标。许多企业和工业物联网项目仍处于试点阶段,试图找出他们的“数字”应该是什么。在这个问题得到解决之前,谈论“制造”这些数字似乎还为时过早。

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