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物聯(lián)網(wǎng)如何推動(dòng)連接新時(shí)代

物聯(lián)網(wǎng)
隨著我們?cè)谖锫?lián)網(wǎng)領(lǐng)域取得進(jìn)展,擁抱新興趨勢(shì)并協(xié)作應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)至關(guān)重要。 這種方法確保了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的負(fù)責(zé)任和安全的發(fā)展,為更加互聯(lián)、智能和高效的未來鋪平了道路。

如今的物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 所塑造的格局遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了從基本設(shè)備收集數(shù)據(jù)的最初目的。 物聯(lián)網(wǎng)最初設(shè)計(jì)用于連接基本設(shè)備以進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和報(bào)告,現(xiàn)已演變成一個(gè)無縫集成物理和數(shù)字領(lǐng)域的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。 這種演變擴(kuò)大了物聯(lián)網(wǎng)的范圍,將其影響力從消費(fèi)設(shè)備擴(kuò)展到眾多行業(yè)用例,預(yù)示著“物聯(lián)網(wǎng)智能”的概念。 現(xiàn)代連接設(shè)備表現(xiàn)出增強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力,無需顯式編程即可適應(yīng)用戶行為和環(huán)境。

當(dāng)今采用的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素

雖然物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)吸引了整個(gè)行業(yè)一段時(shí)間,但企業(yè)的采用卻是漸進(jìn)的。 然而,拉動(dòng)和推動(dòng)因素的結(jié)合正在推動(dòng)轉(zhuǎn)型變得更加緊迫。

拉動(dòng)因素:

不斷變化的消費(fèi)者需求:隨著智能手機(jī)用戶數(shù)量的不斷增加,消費(fèi)者對(duì)其他消費(fèi)產(chǎn)品像智能手機(jī)一樣互聯(lián)和智能的需求已經(jīng)達(dá)到頂峰。 如今,現(xiàn)代汽車、可穿戴設(shè)備、眼鏡、家用設(shè)備等的智能性和連接性已成為消費(fèi)者的默認(rèn)期望,因?yàn)檫@些復(fù)雜的設(shè)備日益成為日常生活的一部分。

運(yùn)營效率:實(shí)現(xiàn)運(yùn)營效率和簡化流程的基準(zhǔn)是一個(gè)不斷變化的目標(biāo),因?yàn)榻M織專注于提高生產(chǎn)力、降低成本和提高整體效率。 采用物聯(lián)網(wǎng)是這一過程中的一個(gè)重要杠桿。

環(huán)境可持續(xù)性:如今,人們正在考慮在企業(yè)中采用物聯(lián)網(wǎng),因?yàn)樗诖龠M(jìn)環(huán)境可持續(xù)性方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。 采用物聯(lián)網(wǎng)有助于優(yōu)化能源消耗和廢物產(chǎn)生,幫助企業(yè)適應(yīng)全球可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)。 鑒于無法優(yōu)化無法測(cè)量的東西,物聯(lián)網(wǎng)提供了測(cè)量環(huán)境狀況和浪費(fèi)的相關(guān)技術(shù)干預(yù)措施。

技術(shù)創(chuàng)新和更低的采用成本:硬件的快速創(chuàng)新(實(shí)現(xiàn)人工智能的半導(dǎo)體創(chuàng)新)、硬件的小型化、無處不在的5G連接、不斷改進(jìn)的公共云物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、穩(wěn)步降低的硬件和連接成本——實(shí)現(xiàn)有利于物聯(lián)網(wǎng)采用的生態(tài)系統(tǒng)。

推動(dòng)因素:

需要改造遺留系統(tǒng)或重建:各種工業(yè)部署中老化的基礎(chǔ)設(shè)施為物聯(lián)網(wǎng)的采用創(chuàng)造了機(jī)會(huì),需要對(duì)現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施改造傳感器以改善運(yùn)營。 組織還通過投資工業(yè)部署中支持現(xiàn)代連接的基礎(chǔ)設(shè)施來實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化。

競(jìng)爭壓力:隨著基于物聯(lián)網(wǎng)的解決方案的早期采用者從技術(shù)采用中獲益,越來越多的組織正在評(píng)估和采用基于物聯(lián)網(wǎng)的解決方案,以在競(jìng)爭中保持領(lǐng)先地位。

監(jiān)管合規(guī)性:各行業(yè)不斷變化的法規(guī)和合規(guī)性要求推動(dòng)了物聯(lián)網(wǎng)的采用,因?yàn)榻M織尋求與全球隱私標(biāo)準(zhǔn)保持一致以避免法律后果。

生態(tài)系統(tǒng)變幻莫測(cè)的影響:日益不可預(yù)測(cè)的氣候條件、復(fù)雜的政治和商業(yè)聯(lián)盟、勞動(dòng)力短缺不斷擾亂供應(yīng)鏈和生產(chǎn)。 在這樣的環(huán)境中,用于跟蹤和跟蹤的數(shù)據(jù)采集以及洞察力生成和參與者之間的數(shù)據(jù)共享對(duì)于提高確定性變得非常重要。

當(dāng)前趨勢(shì)塑造未來

流行病的影響:封鎖和社交距離加速了遠(yuǎn)程資產(chǎn)管理解決方案的采用,特別是在制造和醫(yī)療保健領(lǐng)域。

硬件方面的快速進(jìn)步:半導(dǎo)體行業(yè)對(duì)支持人工智能的芯片組和模塊化多模型物聯(lián)網(wǎng)連接的需求不斷增長,從而擴(kuò)大了跨行業(yè)的互聯(lián)智能產(chǎn)品的范圍。

5G 驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng):5G 技術(shù)對(duì)于連接越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備至關(guān)重要,可為新穎應(yīng)用提供無與倫比的速度、減少延遲和擴(kuò)展容量。

隱私考慮:隨著消費(fèi)行業(yè)越來越多地采用物聯(lián)網(wǎng),GDPR 和 PDPL 等隱私法規(guī)變得至關(guān)重要,要求物聯(lián)網(wǎng)解決方案優(yōu)先考慮使消費(fèi)者能夠控制隱私相關(guān)功能的功能。

生成式人工智能和物聯(lián)網(wǎng):生成式人工智能的推出開啟了物聯(lián)網(wǎng)背景下的可能性,通過來自傳感器連接設(shè)備的數(shù)據(jù)提供了額外的預(yù)見性。 一個(gè)例子是,可以從可穿戴設(shè)備和其他來源獲取患者數(shù)據(jù),并使用 Gen AI 進(jìn)行分析,以生成個(gè)性化的醫(yī)療計(jì)劃,包括飲食建議和鍛煉計(jì)劃

物聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)在和不久的將來

大流行后時(shí)代對(duì)智能和互聯(lián)解決方案的需求激增,特別是在使用可穿戴設(shè)備提供個(gè)性化健康見解的醫(yī)療保健領(lǐng)域。 汽車行業(yè)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn) 5 級(jí)自動(dòng)駕駛,重點(diǎn)關(guān)注聯(lián)網(wǎng)車輛和與電動(dòng)汽車相關(guān)的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。

全球各國政府都在投資智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施,連接城市服務(wù)以提供更好的公民體驗(yàn)。 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與生成式人工智能的結(jié)合引起了人們的直接興趣,隨著行業(yè)轉(zhuǎn)向云智能部署而不是云優(yōu)先,基于混合云的物聯(lián)網(wǎng)解決方案越來越受到關(guān)注。

應(yīng)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)

探索廣闊的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域帶來了持久的挑戰(zhàn),由于產(chǎn)生大量敏感信息,數(shù)據(jù)安全和隱私成為關(guān)鍵問題。 網(wǎng)絡(luò)安全威脅、對(duì)隱私法規(guī)缺乏關(guān)注以及量子計(jì)算對(duì)數(shù)據(jù)安全的潛在影響都是令人擔(dān)憂的領(lǐng)域。 由于不同的設(shè)備來源而導(dǎo)致的集成和互操作性障礙強(qiáng)調(diào)了對(duì)戰(zhàn)略設(shè)備選擇和中間件解決方案的需求。

鑒于物聯(lián)網(wǎng)的跨司法管轄區(qū)性質(zhì),法律和監(jiān)管合規(guī)性需要細(xì)致的研究和政策實(shí)施。 全面且適應(yīng)性強(qiáng)的方法對(duì)于負(fù)責(zé)任且安全地應(yīng)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的復(fù)雜性至關(guān)重要。

結(jié)論

隨著我們?cè)谖锫?lián)網(wǎng)領(lǐng)域取得進(jìn)展,擁抱新興趨勢(shì)并協(xié)作應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)至關(guān)重要。 這種方法確保了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的負(fù)責(zé)任和安全的發(fā)展,為更加互聯(lián)、智能和高效的未來鋪平了道路。

責(zé)任編輯:姜華 來源: 千家網(wǎng)
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