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物联网转型面临的挑战和未来发展的六大预测

发布时间:2019-08-15 18:23:48

  5G浪潮来袭,各大厂商纷纷开始布局自己的物联。物联能够落地的两个领域:工业物联和消费物联领域,现在依旧面临着许多问题。

  无论是在工业物联还是在消费物联领域,要满足客户丰富的场景需求,不同技术、标准、应用等就必需进行深度融合和创新。目前,上下游企业都在实践中摸索合理的方式,而在实际应用中也面临着以下问题。

  首先,接入的传感器及智能仪表种类繁多,物理通信链路多样,通信协议也各有不同,对于物理上的总线来说,像有线的485、22,还有各种各样的线程总线,无线也有像WI-FI、蓝牙等,工业常用的电脑5~10V,10到20V等信号采集问题。此外,还有云端之间的不同协议,这些协议要如何连在一起将会是一个很大的问题。

  其次,虽已经进入物联时代,但是当前很多物联工程在实施时仍然采用的是传统工控方式的实施方案。传统的工控接入方式金额高,全程都需要人员维护。而现在物联时代的特点就是部署节点海量,在一定程度上偏民用较多,缺少有专门负责人员进行维护,如果还是使用传统的方式,就会造成高成本投入。

  第三,物联环节比较多,从端到中间的通道,再到云端,各环节非常复杂多样,例如终端就是一个很好的场景。所以,这些方案不可能只靠一家公司从头到尾全部开发出来。比如平台层的方案商把所有的接口开放出来,让开发者来开发,这就带来了联合开发的问题,实际协作起来并不是易事。

  物联的发展是整个产业集体推进的结果,丰富的行业积累需与设备端、云端和数据服务等多个产业链角色打通,降低研发门槛,才能实现创新和落地。2019年,将进入借助采用特定物联(IoT)技术的垂直集成解决方案来简化开发和大规模部署的一年。

  用于物联的边缘计算解决方案日趋成熟,为中小型商业细分市场带来了颇有吸引力的商业价值。

  由于安全性、延迟和其他考虑因素,物联的商业模式将日趋显现,同时其财务价值将在边缘和局域部署中实现。边缘的人工智能(AI)和机器学习(ML)将针对制造、公共安全、供应链和物流等领域进行优化;物联解决方案的业务主张将变得明确,并且它们将从效率提升中获得回报价值。

  提供端到端的运营商级解决方案,将成为开发快速上市的物联解决方案,以及提高应用采用率的关键。为了不让客户去多家公司采购各种技术(如芯片、云、设备管理等),公司需要有能力去提供所有服务,以便加快应用的周期。在大型企业的数字化转型道路上,系统集成商将在物联的引入方面扮演重要的提供者和加速器的角色。

  那些一直投资于新技术的零售商,希望增加商店客流量并提供综合和店内体验,将继续评估和部署新兴的物联解决方案。正如我们近看到许多大型零售商倒闭一样,制定了物联战略的现有和新参与者将占据市场份额。这些络还将在诸如节能和合规等领域内被用于提升效率。合规性(食品安全、数据隐私、员工安全等)也将加速物联解决方案的部署。

  此外,我们将在全球范围内看到用于物联的新频段。随着物联设备预期的快速增长和在未来几年中的采用,将需要一个能够支撑所有应用的新频段。政府机构将特别关注能够支撑其所支持的那些设备和关键应用所需要的带宽。

  安全性一直是业界的热门话题,尽管许多消费者(例如智能家居)没有完全理解安全性的价值,而在做出选择时把方便性和成本放在高于安全性的位置。随着解决方案的成熟,业界在可承受的成本点上提供端到端的安全性,更多的物联细分市场中会采用更安全的端点方案。通过供应商大量投资安全功能来实现其产品的差异化,工业物联络会变得更加安全和坚固,隐私和数据相关的法律法规出台也将推动物联的采用。

  5G、Wi-Fi、BLE、LoRa等与物联的融合,将从高带宽一直到低带宽都实现覆盖。这个趋势将涵盖从农场到工厂到智能城市应用的各种用例。

  如何基于自身优势进行新一轮融合创新、变革落地,成为了通往物联周期红利的主流之路。尤其对于以技术服务为支撑的科技企业而言,或许可以把技术融合和商业落地作为竞逐物联时代的两大落脚点。

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