一、物聯(lián)網(wǎng)將演變?yōu)檎J知工具
2017年物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將從IoT 0.0版的連接裝置演變成IoT 2.0版的使用認知運算(cognitive computing)及預測運算(predictive computing)。
(一)、IoT 0.0即是機器對機器(Machine-to-Machine, M2M)特性包括：聯(lián)機裝置是透過(guò)手機或與其他網(wǎng)絡(luò )、較少的數據數據有整合企業(yè)或消費者的應用程序、且要點(diǎn)放在嵌入式硬件和手機網(wǎng)絡(luò )的“管道(plumbing)”方面。
(二)、IoT 1.0特性包括：云端運算、整合企業(yè)管理、支持新的商業(yè)模式，如產(chǎn)品即服務(wù)、裝置與網(wǎng)絡(luò )安全、大數據分析、聚焦于整合軟件功能和應用程序。
(三)、IoT 2.0特性：指物聯(lián)網(wǎng)將從數據運用至事件響應，再轉變?yōu)槭褂弥X(jué)工具和認知運算(或預測運算)。
二、認知技術(shù)成為新的智慧
物聯(lián)網(wǎng)正在快速地轉向運用人工智能(AI)來(lái)改變智能裝置，在沒(méi)有人為干預的情況下，能直接對環(huán)境的變化做出反應。
2017年云端服務(wù)與AI的整合解決方案，能夠整合APP、機器學(xué)習及AI，以提供完整的情境認知(situation awareness)、預測及規范功能，并幫助組織實(shí)現物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值。
三、認物聯(lián)網(wǎng)平臺商品化
大型企業(yè)將持續致力于建設生態(tài)系統，并以較低成本提供各種組件(building blocks)，借以促進(jìn)創(chuàng )新和發(fā)展新物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的解決方案與能力。
物聯(lián)網(wǎng)平臺的戰爭早已開(kāi)始，包括：Amazon網(wǎng)絡(luò )服務(wù)、微軟Azure的物聯(lián)網(wǎng)、IBM Watson云端運算、SAP的HANA，以及PTC的Thingworx等。擁有自己的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統的AT&T、Verizon和Cisco等公司，將繼續向更大型的平臺供貨商提供組件(building blocks)，并開(kāi)始將自己生態(tài)系統轉移至更大的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統。
四、無(wú)人機運輸成真
Amazon于2016年12月7日讓無(wú)人機成功運輸包裹。Frost&Sullivan預估無(wú)人機商業(yè)測試的法規將于2017年通過(guò)，2017年底將可提供無(wú)人機運輸服務(wù)。此外，高通公司和AT&T也在測試無(wú)人機商業(yè)運輸、無(wú)人機監控森林大火、移動(dòng)通信基地臺(cell tower)和電纜，同時(shí)繼續游說(shuō)立法者批準搭載傳感器的無(wú)人機可用于商業(yè)用途。
五、物聯(lián)網(wǎng)是國家網(wǎng)絡(luò )安全的危機
不安全的裝置和惡意軟件恐成為物聯(lián)網(wǎng)的安全隱患，2017年黑客入侵物聯(lián)網(wǎng)裝置而造成損失。例如:2006年10月DDoS攻擊，黑客成功入侵無(wú)人監控的攝影機。目前有數十億個(gè)網(wǎng)絡(luò )設備正在運行，類(lèi)似的黑客攻擊會(huì )入侵電網(wǎng)基礎設施、聯(lián)網(wǎng)汽車(chē)(connected car)，交通監視器、核電廠(chǎng)等等，將成為國家網(wǎng)絡(luò )安全的危機。
六、智能汽車(chē)和智能家居的融合已經(jīng)實(shí)現
物聯(lián)網(wǎng)讓移動(dòng)裝置和智能家居得以融合，能幫助消費者實(shí)現集中管理數字生活的夢(mèng)想。其中包含：共享汽車(chē)、整合火車(chē)與飛機的行程、汽車(chē)租賃、響應需求的運輸(TAXI、BRT)、都市內的大眾交通、汽車(chē)能源管理、APP、旅程規劃、大數據、動(dòng)態(tài)停車(chē)、私人管家等等。
七、爭取競爭優(yōu)勢的AI助理
Amazon、Google、Apple、Microsoft都在努力搶占個(gè)人助理的市占率，為爭下家庭、消費者物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的市場(chǎng)大餅。在2017年AI個(gè)人助理的發(fā)展中，首先將現有服務(wù)和具備智能家居解決方案的AI個(gè)人助理進(jìn)行整合;第二階段則是與車(chē)聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行整合;第三階段是與自動(dòng)駕駛整合;然后是小型公司大量引進(jìn)AI個(gè)人助理，將會(huì )增加市場(chǎng)帶領(lǐng)者的競爭壓力。
八、云端運算普及化
數據標準與霧運算(Fog Computing)將可支持端點(diǎn)智慧(Endpoint intelligence)，將有助于物聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)部署。
點(diǎn)運算(Point computing)之特性：具有簡(jiǎn)單、基于私人云端的物聯(lián)網(wǎng)部署;企業(yè)后端數據處理;以應用為中心的通訊等。
云端運算(Cloud computing)之特性：基于公共云端的物聯(lián)網(wǎng)部署、協(xié)同物聯(lián)網(wǎng)部署的新興應用、以云端為中心的通訊。
霧運算(Fog Computing)之特性：在霧運算環(huán)境中，端點(diǎn)層級的數據管理、半自動(dòng)化Semi-autonomous)的物聯(lián)網(wǎng)應用、以數據為中心的通訊。
文章來(lái)源：酷鋒網(wǎng)
