物联网未来展望

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　　物联网（IoT）是一个充满活力的市场，它在推动着变革的同时也在帮助我们应对变化。新的应用每天都在出现，物联网生态系统也在随之发展。下面就让我们来探索未来推动物联网的关键因素以及物联网所面临的部分挑战。

　　消费者物联网

　　消费领域是物联网涉及的最大领域之一，它让万物都变得＂智能＂起来。通过智能门铃、智能锁具和智能恒温器等设备，物联网正让我们温馨的家变得更加安全、高效。然而，虽然每一台智能设备都非常实用，但它们之间的集成与交互问题并没有得到很好解决，长此以往，用户终将被每一台设备各自提供的配套应用程序所淹没。未来的消费者物联网将会包含互操作性和集成管理，让日后大量进入我们家庭的物联网设备使用起来更加简单。

　　商用物联网

　　未来，物联网提供的数据将成为企业最主要的获利点之一。这些数据有助于企业了解客户如何使用产品，反过来又可以用于开发新服务或提高现有服务的效率。例如，企业可以通过视频和机器学习来理解客户所作的举动或者预测其结果，比如在客户查看产品时解读他们的表情。

　　物联网传感器

　　物联网传感器是物联网中一个不断发展的领域。以往，传感器采用的技术以简单的托管式传感器为主，需要由本地计算设备进行处理，而在物联网中，智能传感器将成为主角，它们可以自动收集信息并智能地共享信息，包括在不同智能传感器之间互相共享信息，以便减少错误并改善收集、检测和预测效果。

　　车载信息系统

　　车载信息系统，也就是将车辆位置、通信和诊断功能与外部传感器结合在一起，这并不是一个新鲜概念。但随着物联网不断发展，尤其是将交通传感器和机器学习应用到汽车诊断之后，用于提高驾驶效率和安全性的应用程序也在不断涌现。5G等高速通信技术将引入诸多新功能，例如基于云的娱乐功能，以及可优化交通流量的车辆间通信。

　　5G

　　第5代无线技术将成为未来物联网新功能的重要推动者。与先前技术相比，5G可以在给定区域内实现更大的带宽、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（使用备用计算能力或存储容量），还可以改善数据分析，从而实现物联网设备实时优化。

　　机器学习

　　机器学习是物联网发展的关键因素，因为物联网设备生成的大量结构化和非结构化数据是无法在人的控制下进行管理的。因此，可以通过机器学习算法来收集和精简数据，以找到其真正的价值。这将在两个层面上实现：

　　在本地层面上，机器学习将体现在物联网设备或网关中，以提供对其收集数据的实时响应。
　　在全局层面上，机器学习将应用于云端，用来汇总数据并识别出可以让消费者和供应商都受益的趋势或重要全局细节。

　　大规模物联网

　　物联网设备的大量出现也带来了一些问题，这种局面使大规模管理和设备监控变得非常重要，并且利用物联网提供数据的过程中会产生瓶颈。对此，上面提到的机器学习可以解决一些问题。除了机器学习之外，传感器融合等技术还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高程度的自我管理，并在处理潜在数十亿设备提供的数据时降低云级开销。

　　安全性

　　对于物联网的未来，安全性既是一个可以大有所为的创新领域，也是一个问题所在。这一问题不仅包括数据安全性，还包括大量潜在端点设备的访问安全性和整体管理安全性。物联网带来的一个比较严峻的问题在于大量设备都共享相同的软件，这些软件一旦出现漏洞，攻击者只需做很少的操作就可以入侵大量设备，构建起僵尸网络。这只有通过设备自主管理才能应对，也就是设备在创建更新时监视和保护自身。