Gartner 在2017年初预测了84亿个跨行业和垂直行业的相关“事物”。如今， Statista的数量增加了一倍以上，并在全球注册了多达200亿个物联网设备。这些数字仅证实物联网(IoT)仍然是2018年最大的游戏改变者和趋势之一。

2017年，有一些与物联网相关的重大新闻。数百家使物联网革命成为可能的初创公司获得了 数十亿美元的资金。政府和世界组织在工业4.0的背景下采用颠覆性的物联网创新 。领先的物联网软件平台提供商加强了他们的地位，并引入了 全新的 解决方案和战略，以整合行业和市场的物联网。

在2018年，我们看到了物联网的扩张。它正在扩展以解决许多领域的重大问题。

以下是2018年观察到的主要趋势。

1：大规模采用物联网平台

根据Forrester Wave的说法，商业基础设施和运营专业人员正在迅速意识到物联网所带来的机遇。该研究证实，60%的决策者已经在未来两年内使用或计划使用支持物联网的应用，从构建互联产品到转变运营流程。

然而，在新兴技术和协议的监管和标准化之初，物联网的采用是复杂的。通常看起来好像我们是盲目的。根据The Forester Wave的说法，今天的决策者必须处理“零散的硬件，协议，软件，应用程序和分析解决方案集。”这些问题持续减缓了物联网的采用。

与此同时，IBM，亚马逊，思科，通用电气和其他巨头的强大物联网软件平台提供了多层解决方案，可简化物联网基础设施和企业数据的设计，创建，集成和管理。这些多功能解决方案解决了其余问题，并帮助公司和政府大规模构建，保护，连接和管理基于物联网的技术。

图片来源：微软博客此外，平台之间的竞争促进了持续改进和创新。今天， AWS IoT 推出了在边缘设备上运行经过培训的机器学习模型的技术。IBM Watson IoT平台提供强大的认知功能。虽然 Microsoft Azure IoT Suite 为设备管理发布了新的开发人员友好功能，但这使得将连接设备集成到企业基础架构变得更加简单。

到目前为止，在2018年，我们已经看到了物联网软件平台的发展和大规模采用的打包应用程序，用于硬件操作管理，安全性，预测性维护和资产跟踪。

到目前为止，在2018年，我们已经看到了用于硬件管理的#IoT软件平台的大规模开发和采用，#security，#PredictiveMaintenance和#AssetTracking。||#IoTforAll点击发推

物联网与AR，AI和ML的协同作用

没有技术在真空中发展 - 物联网最不重要。各种物联网应用程序集成了机器学习功能，图像识别，增强现实和 区块链，并且还支持其他技术生态系统。

这些项目众多。 IOTA(区块链初创公司)与主要物联网玩家合作，并承诺确保智能设备之间自主处理的隐形微支付交易。该 Zappar AR平台的一切合作，而增值的商务和消费者互动折叠成智能设备的日常应用。

预测性维护的整个概念- 物联网在制造市场中最有前景的应用之一 - 建立在将机器学习集成到物联网基础设施之上。借助机器学习算法，实时和遗留数据的孤岛变成了洞察力和预测模型，使操作员能够预见到机械磨损，自动化维护，防止故障，并显然降低成本。

今年，我们看到单一焦点项目与垂直和技术方面的平台内扩展之间的合作更多。技术扩充源于收购，如PTC物联网平台ThingWorx和AR SDK Vuforia，或内部开发，如IBM Watson Natural Language Understanding服务，Watson Machine Learning和IBM IoT Watson平台的共同努力。

Excelled数据

数据是支持物联网的系统和服务的重要产品。但是，只有精心准备，清理，格式化和索引的数据才能成为有价值的见解。据数据科学家称，从异构数据中获取分析见解所涉及的80%的工作是一项繁琐的工作。因此，并非所有将物联网技术引入其运营和流程的公司都能获得最佳数据。

在这种情况下，我们期望看到数据智能，数据应用和货币化的各种新方法。

去年，IOTA提出了创建数据市场的 倡议，在这个市场中，任何连接的设备或传感器都可以安全地购买有价值的数据，只需很少的费用即可加速其运营。

这种数据经济将为数十亿物联网供电的企业提供轻松访问经济高效的精心准备的数据。换句话说，它将允许公司和政府克服解决所需数据的需求，获得更丰富的见解，查看更全面的图片，并从他们拥有的数据中获利。

数据“革命”仅在2018年加速。实际上，思科，Orange，戴姆勒，埃森哲，德国电信，EWE，Tine，普华永道，施耐德电气，DNV GL等公司只是在加强以数据为中心的做法。根据IOTA联合创始人DavidSønstebø的说法，“[数据]将成为全新研究，人工智能和数据民主化范式的催化剂。”

面临物联网安全挑战

安全性仍然是整个物联网生态系统中最大的问题。移动生态系统论坛的研究表明，“60%的全球消费者担心其连接设备遭到破坏，62%的人认为隐私是物联网的主要问题。”据 Evans Data称，92%的物联网开发人员认为安全性仍将是将来的问题。

多层物联网系统存在安全问题。企业数据传输和个人数据共享都是主要问题。其他问题领域包括支付交易安全和硬件层安全性。

如今，个人移动设备的生物识别技术已经无处不在。我们可以期望连接的设备能够享受高级身份验证带来的好处。例如，亚马逊Alexa应该学习如何 在2018年识别多达10个声音。使用此功能，虚拟助手可以独立访问连接的设备和物联网服务。

在物联网生态系统 - 产品重新排序中的无摩擦支付的背景下，自动化服务支付 - 区块链和基于Tangle的技术将仍然是安全交易概念的核心。随着自动支付交易量的增长，我们在2018年也看到了该领域的另一个发展冲刺。

面向客户的物联网工具和服务的制造商仍然要弄清楚的另一个问题是如何摆脱客户的恐惧和隐私问题。例如， LockState通过引用人们熟悉的“银行级加密”术语来描述他们的身份验证技术来解决这个问题。它确保消费者支持IoT的锁比传统的基于密钥的锁更安全。

这个简单的锁定安全技巧适用于一个设备。但是，物联网设计师和工程师仍然要为智能家居，自动化工厂和智能城市大规模解决相同的安全问题。

然而，整个物联网生态系统收集的数据的安全性可能是物联网在2018年面临的主要挑战。一方面，这些数据的相关应用可以有所作为，有助于解决全球生态，政治，经济和医疗保健问题。另一方面，操纵数据可能会危及工业，经济甚至整个国家的安全。

通用电气是领先的物联网市场参与者之一，相信到2030年，物联网将为全球GDP增长增加10至15万亿美元。预计这个庞大的市场市场规模将逐年翻番，改变整个行业，优化业务运营，并重塑我们今天所知的消费者旅程。随着物联网发展的浪潮和观察2018年关键的物联网趋势，这是跟上这一转变并积极参与建设未来的可靠方法。