物聯網是一個充滿活力的市場，它不僅推動變革，而且還在應對變化。每天都會出現新的應用程序，物聯網生態系統也隨之發展。讓我們探討未來推動物聯網的關鍵因素及其面臨的一些挑戰。

物聯網最大的部分之一是消費領域。一切都變得‘聰明’。從門鈴到鎖具和恒溫器，物聯網為我們的家庭帶來了安全性和效率。缺少的是這些設備之間的集成和互操作性。雖然單個設備很有用，但它們最終會使用各自的應用程序來淹沒用戶。消費者物聯網的未來包括互操作性和集成管理，有助于簡化將進入我們家庭的大量物聯網設備的使用。

物聯網的未來

IoT未來將使企業受益的主要方式之一是通過數據。數據有助于了解客戶如何使用產品，這反過來又可以帶來新服務或現有服務的效率。一個例子是使用視頻和機器學習來理解客戶行為或預測結果，例如在查看產品時解釋表達。

物聯網傳感器是物聯網中不斷發展的領域。傳感器技術將從簡單的托管傳感器轉變為智能傳感器，這些傳感器需要由本地計算設備進行處理，智能傳感器可自動收集信息并智能地共享信息。這將包括智能傳感器之間共享信息的能力，以減少錯誤并改進收集，檢測和預測。

遠程信息處理 - 或與車輛診斷和外部傳感器集成位置和通信 - 并不新鮮。但隨著物聯網的發展，特別是交通傳感器和機器學習應用于車輛診斷，應用程序也可以提高駕駛效率和安全性。像5G這樣的高速通信技術將引入新的功能，例如基于云的娛樂或車輛到車輛通信，以實現最佳的交通流量。

第 5 代無線技術將成為未來新物聯網功能的重要推動者。與先前技術相比，5G在一個區域內提供更大的帶寬，更低的延遲和更高的設備密度。5G將使物聯網設備不僅能夠與基于云的資源進行有效通信，而且還能夠支持數據共享和協作處理（使用備用計算或存儲容量）。這還將改善數據分析，從而實現物聯網設備的實時優化。

機器學習是物聯網發展的關鍵因素。物聯網設備生成的結構化和非結構化數據量無法在人為控制下進行管理。因此，機器學習算法將收集和減少數據以找到其真正的價值。這將在兩個層面完成：

隨著大量物聯網設備的實現，出現了一些問題。大規模管理和監控設備變得非常重要，利用所提供的數據會產生瓶頸。如上所述，機器學習可以提供幫助。但是除了機器學習之外，傳感器融合等技術可以通過融合不同來源來減少收集數據的不確定性。自動計算可以幫助設備實現更多自我管理，并在處理潛在的數十億設備時降低云級開銷。

一個成熟的創新領域和物聯網未來的摩擦點是安全性。這不僅包括數據安全性，還包括潛在大量端點設備的訪問安全性和整體管理安全性。物聯網創建的一個基本問題是共享相同軟件的大量設備集合。一旦找到漏洞，就可以很容易地利用大量的漏洞而只需要額外的工作。這會產生僵尸網絡，必須通過自主管理來應對，其中設備在創建更新時監視和保護自己。

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