论文主导2018年物联网6大趋势是大学硕士与本科大趋势毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写马云预言未来十大行业方面论文范文。
虽然很多企业已经在其产品、过程和工作流程中融入了物联网技术,而2018年将成为物联网部署实现突破的一年.本文介绍2018年的物联网6大发展趋势.
物联网（IoT）和工业物联网（IIoT）将在2018年实现突破,企业会在其产品、过程和工作流程中加紧部署并应用物聯网技术.研究公司Gartner预测,到2020年将有近200亿台设备连接到物联网,而物联网产品和服务供应商的收益将超过3000亿美元.
我们和一些IT领导人和业界专家讨论了未来一年物联网的部署情况.以下介绍了2018年的6大物联网发展趋势.
一切皆连接
Hortonworks公司首席技术官Scott Gnau预测,2018年将是消费物联网的一年.Gnau说：“该领域规模会比工业物联网大一个数量级.”
他补充说：“我认为工业互联网领域会有大量的机会,连网设备和网络将充分发挥实时分析和反馈等优势.面向消费的物联网将对我们的生活、工作和交流方式（相互之间以及和其他设备之间）产生重大影响.想象一下,糖尿病患者的血糖监测器可以和手机连接,把信息发送给他们的主治医生,通信过程被记录在门户网站上,这不但提高了管理水平,而且让每名患者都有更好的个人健康体验.”
然而,日立Vantara物联网产品和工程高级副总裁Rich Rogers仍然看好工业应用,特别是在工厂中.
Rogers说：“2018年将是物联网技术加速推动工业工厂向软件定义工厂转型的一年.原始设备制造商将开始提供智能联网传送带、空压机、切割机、等等.物联网技术开始支持实现自动化、流程编排和DevOps风格的运营.移动监控和工厂管理变得越来越全球化——物联网把设施设备和各地的数据深度分析结果联系起来,从而促使做出更好的业务决策.”
Mark J. Barrenchea是企业信息管理专业公司OpenText的首席执行官兼首席技术官,他关注物联网在医疗保健、自动驾驶汽车和企业中的应用.
Barrenechea说：“物联网联网生物技术的发展将促使医疗保健向下一阶段发展,实现全天候监测、靶向治疗,甚至自动按剂量给药.在智慧城市领域,所有一切都连接到物联网网格上,自动驾驶汽车能够避免人为错误造成的车祸,每年能挽救100万人的生命.在智慧企业领域,物联网实现了全球供应链端到端的连接,普遍具有可见性、主动补货和预测性维修等功能.借助于物联网,数据驱动的决策将成为所有行业以及我们日常生活的标准.”
需要新的数据基础设施
我们需要收集传感器数据,但最终目标是从数据中获得可操作的深度分析结果——这将需要新的数据基础设施.
数据基础设施自动化专业公司WhereScape的首席技术官Neil Barton表示：“2018年,由于传感器技术进步,以及通过收集数据所实现的价值,在该领域会有越来越多的公司充分发挥物联网的能力.企业以惊人的速度部署物联网传感器,这当然很好,但也有不利的一面——实时跟踪物体时会产生海量的数据.”
Barton补充说,那些想用好这些数据的企业将面临各种格式的大量数据,这些数据汇集在一起会变得非常复杂.
Barton说：“对此,企业应实施能够处理源源不断的数据流的技术,同时还需要寻找更有效的方法来分析数据,例如,机器学习和深度学习等,以便获得可操作的深度分析结果.”
处理功能扩展到物联网边缘
2018年,预计会出现跨越本地设备和多云的数据架构和计算.MapR技术公司首席应用架构师Ted Dunning预言,这些数据架构会更进一步扩展.Dunning预计全拓扑数据架构将延伸到设备边缘,而且,在某些情况下,架构甚至会延伸到设备本身.
Dunning说：“我们和客户进行讨论,帮助企业同时采用先进技术和实用方法切实创造业务价值,解决数据难题,在此基础上我们才做出这些预测.”
Dunning预计,会按照分区和延时敏感程度来对物联网设备进行分级.有些设备虽然不需要持续连接到互联网,但即使几毫秒的延时也可能给其他设备带来灾难性的后果.
Dunning说：“如果从机器人手臂上拔掉机器人手臂控制器,那么机器人手臂会有灾难性的运动,有可能会杀死一个人.控制器必须就在机器人上.”
他补充道：“在物联网分层结构中,大数据现在应用的层次越来越高.例如,不能因为船转向了,船上的火控系统就需要额外的时间才能启动.”
雾计算平台初创公司FogHorn系统公司首席技术官Sastry Malladi对此表示同意,他认为,工业物联网边缘分析和边缘智能在2018年的发展势头会加速.
Malladi说：“几乎每一家著名的硬件厂商都有支持边缘处理功能的强大的产品线.这表明市场才是工业物联网应用的基础.”
正因为如此,Maladi认为,制造业等传统行业将采用边缘分析来获得新的收入流,或者显著改善客户体验.
Malladi说：“资产已经数字化,并朝着连接或者检测‘棕地’环境发展的产业,都能够很好地利用边缘智能的价值.通常,这些举措的目的是对业务产生深远的影响.这可以通过发挥出以前未知的或者未实现的效率和优化措施来实现.通常只有通过分析和机器学习才能发现这些令人惊讶的深度分析结果.带宽有限的行业,例如石油和天然气、采矿、车队等纵向行业,将真正受益于边缘智能.更重要的是,那些应用边缘智能的行业能够从实时决策中获益,从大量的传感器数据流中获得深度分析结果.”
信息技术和运营技术将加强协作
信息技术（IT）和运营技术（OT）传统上是相互独立的领域.但这很可能在2018年发生变化,因为工业物联网的部署促使IT部门和OT部门紧密合作,以取得成功.
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参考文献：
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