物联网的未来是个什么样子

物联网是一个充满活力的市场，它不仅推动变革，而且还在应对变化。每天都会出现新的应用程序，物联网生态系统也随之发展。让我们探讨未来推动物联网的关键因素及其面临的一些挑战。

物联网最大的部分之一是消费领域。一切都变得‘聪明’。从门铃到锁具和恒温器，物联网为我们的家庭带来了安全性和效率。缺少的是这些设备之间的集成和互操作性。虽然单个设备很有用，但它们最终会使用各自的应用程序来淹没用户。消费者物联网的未来包括互操作性和集成管理，有助于简化将进入我们家庭的大量物联网设备的使用。

IoT未来将使企业受益的主要方式之一是通过数据。数据有助于了解客户如何使用产品，这反过来又可以带来新服务或现有服务的效率。一个例子是使用视频和机器学习来理解客户行为或预测结果，例如在查看产品时解释表达。

物联网传感器是物联网中不断发展的领域。传感器技术将从简单的托管传感器转变为智能传感器，这些传感器需要由本地计算设备进行处理，智能传感器可自动收集信息并智能地共享信息。这将包括智能传感器之间共享信息的能力，以减少错误并改进收集，检测和预测。

远程信息处理 - 或与车辆诊断和外部传感器集成位置和通信 - 并不新鲜。但随着物联网的发展，特别是交通传感器和机器学习应用于车辆诊断，应用程序也可以提高驾驶效率和安全性。像5G这样的高速通信技术将引入新的功能，例如基于云的娱乐或车辆到车辆通信，以实现最佳的交通流量。

第 5 代无线技术将成为未来新物联网功能的重要推动者。与先前技术相比，5G在一个区域内提供更大的带宽，更低的延迟和更高的设备密度。5G将使物联网设备不仅能够与基于云的资源进行有效通信，而且还能够支持数据共享和协作处理（使用备用计算或存储容量）。这还将改善数据分析，从而实现物联网设备的实时优化。

机器学习是物联网发展的关键因素。物联网设备生成的结构化和非结构化数据量无法在人为控制下进行管理。因此，机器学习算法将收集和减少数据以找到其真正的价值。这将在两个层面完成：

随着大量物联网设备的实现，出现了一些问题。大规模管理和监控设备变得非常重要，利用所提供的数据会产生瓶颈。如上所述，机器学习可以提供帮助。但是除了机器学习之外，传感器融合等技术可以通过融合不同来源来减少收集数据的不确定性。自动计算可以帮助设备实现更多自我管理，并在处理潜在的数十亿设备时降低云级开销。

一个成熟的创新领域和物联网未来的摩擦点是安全性。这不仅包括数据安全性，还包括潜在大量端点设备的访问安全性和整体管理安全性。物联网创建的一个基本问题是共享相同软件的大量设备集合。一旦找到漏洞，就可以很容易地利用大量的漏洞而只需要额外的工作。这会产生僵尸网络，必须通过自主管理来应对，其中设备在创建更新时监视和保护自己。

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