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物联网技术发展的趋势及未来

   日期:2021-06-01     浏览:7    评论:0    
核心提示:物联网技术发展的趋势及未来时间:2021年05月27日对许多行业来说,2021年是充满挑战的一年,但物联网技术已经在塑造商业和消费趋
 
物联网技术发展的趋势及未来
时间:2021年05月27日

对许多行业来说,2021年是充满挑战的一年,但物联网技术已经在塑造商业和消费趋势方面发挥了积极作用。从医疗保健、零售到汽车和制造业,每个行业都在利用物联网等技术变得更加智能。如果不能在这个领域保持竞争力,可能会导致重大损失。

  全球大流行是2020年物联网增长的一个重大障碍。尽管201911月的一份预测预测,2020年物联网支出将增长14.9%,但增幅仅为8.2%。根据国际数据公司(InternationalDataCorporation)的预测,物联网今年将大步回归,并在2020年至2024年期间实现11.3%的增长率。

  最近,半导体和其他物联网组件的短缺给2021年的物联网增长提出了疑问。制造商必须迅速适应,以保持势头,保持竞争力。虽然这种短缺不会持续很长时间,但会在短期内影响项目。

  CES(消费电子展)今年在网上举行,展示最新的创新产品。从此次活动展示的技术来看,物联网似乎还远未消亡。在流感大流行期间,美国有数百万人找到了自己的家,对智能家居产品的需求更高。DIY智能家居产品出货量增长9%9900万件,价值150亿美元(增长3%)

  让我们来看看2021年及以后对物联网最重要的各种趋势。

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  2021年,物联网设备将增长到惊人的460亿台。这些设备大多数只有一个处理器和少量内存。物联网渗透了我们的社会。

  来自物联网设备的AI分析

  物联网设备的数据收集已达到前所未有的规模。数据科学和机器学习相结合,为先进的物联网数据分析解决方案创造了一系列机遇。大数据、人工智能和物联网可以收集预先结构化的数据,设置数据管道,并在此基础上构建人工智能组件。这种做法的重要性在今后几年里仍将具有现实意义。

  ResearchandMarkets的一份报告预测,到2025年,人工智能和物联网的价值将超过260亿美元。他们还证明,人工智能将物联网数据的效率提高了25%,为行业提高了42%的分析能力。人工智能在物联网中心和边缘网络中都发挥着作用。在该系统的中心,人工智能可以执行预测分析,并在异常情况下向用户发出警报。

  从物联网解决方案中获取数据见解只是第一步。人工智能在物联网系统中的作用还有更大的潜力有待挖掘。

  管理物联网设备和决策过程

  想象一下,一个工厂使用物联网装配线,通过使用人工智能视觉检测来控制质量,从而减少制造过程中的制造缺陷率。以自动驾驶汽车为例,其每个错误的成本要高得多。它不仅安全地将乘客带到目的地,还利用这些数据准确预测交通模式。这些数据可以用于未来建设更高效的道路和基础设施。

  人脸和声音识别是用于生物识别的其他重要元素。人工智能驱动的面部识别在很多方面都很有用,比如检测客人是否戴着口罩。

  随着智能家居、智能城市、自动驾驶汽车和制造任务利用该技术,人工智能的决策能力越来越强。然而,需要人工管理人员和数据科学家来帮助维护系统和解决重要的任务。

  趋势2:利用物联网设备进行边缘计算

  云和本地服务器并不是唯一可以执行计算的地方。使用远程服务器可能会导致传输延迟。正因为如此,云计算不适合像自动驾驶汽车那样需要实时计算的实现。

  边缘物联网应用于交通摄像头,用于行人检测、自适应交通灯、车辆优先级、停车检测和电子收费。微软、IBM和亚马逊也在边缘计算技术上投入了大量资金。对智能物联网设备、快速数据处理和数据安全的需求也在不断增长。

  亚马逊的第二代AWS物联网Greengrass服务已经投入使用,允许开发者在边缘设备上使用Lambda功能。它允许开发人员在物联网设备中执行机器学习和计算任务。

  更多的物联网解决方案将包括机载人工智能,并将一些计算从云端推向终端设备。造成这种情况的三个主要原因是反应时间、每个云处理的成本以及数据隐私和安全性。

  趋势3:物联网带来个性化体验

  谷歌对搜索趋势的见解让我们被宠坏了。NetflixSpotify也非常了解我们的观看和收听习惯。然而,即使是这些预测也会出错,导致不相关的内容出现在我们的屏幕上。这项技术在不断改进。

  智能家居技术是一个个性化至关重要的领域。管理日常家庭活动的技术需要高度个性化的体验,以达到最好的客户满意度。在2021年消费电子展上,三星推出了SamsungBotHandyJetBot90AI+。多亏了人工智能和数据分析,家庭辅助机器人成为可能。

  人工智能的发展和边缘计算将帮助这一领域的市场大幅增长。为了将智能家居技术提升到一个新的水平,人工智能的精度和决策需要提高。AI必须根据主人的习惯做出选择。由于需要个性化,广义数据不足以训练神经网络。需要个人资料。然而,这些数据通常是非常隐私的,用户不愿意分享。

原文链接:http://www.jingke.org/news/show-27074.html,转载和复制请保留此链接。
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