這是工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)先發(fā)展的一年。從數(shù)據(jù)分析到物聯(lián)網(wǎng)的采用，企業(yè)已經(jīng)認(rèn)識(shí)到這些技術(shù)不僅對(duì)于啟動(dòng)起步，而且對(duì)于維持?jǐn)?shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃至關(guān)重要。

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物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但是在物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目方面，企業(yè)仍然需要吸取教訓(xùn)。他們?cè)?020年有什么期待?OT/IT、邊緣計(jì)算甚至人工智能的很多關(guān)注都將減少。

物聯(lián)網(wǎng)宣告勝利

人們通常將物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目描繪為比較快的方式，因?yàn)閾?jù)稱接近四分之三的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目失敗了。

實(shí)際上，成功是一種常態(tài)。Gartner公司的Eri Goodness進(jìn)行了一項(xiàng)民意測(cè)驗(yàn)表明，57%的受訪者取得了比預(yù)期更好的結(jié)果，只有3%的受訪者沒(méi)有達(dá)到預(yù)期的結(jié)果。451 Research公司的Ian Hughes表示，大約有8%的投資回報(bào)率是負(fù)數(shù)。

為什么會(huì)有轉(zhuǎn)機(jī)?一方面是更好的技術(shù)，另一方面企業(yè)也在更恰當(dāng)?shù)亟缍ㄋ麄兊捻?xiàng)目范圍。

按次付費(fèi)業(yè)務(wù)模式到來(lái)

一些大型工業(yè)客戶跟蹤數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)流。即使是一臺(tái)風(fēng)力渦輪機(jī)，一天也可以產(chǎn)生超過(guò)93,000個(gè)信號(hào)。傳統(tǒng)的云計(jì)算模型因此不起作用。ARM公司推出了一個(gè)程序，使設(shè)計(jì)人員可以試驗(yàn)其全部技術(shù)組合，但只要求他們支付最終設(shè)計(jì)中使用的IP。同樣，一些軟件公司也發(fā)布了一些程序，客戶可以在其中存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，但只為使用支付費(fèi)用。

OT&IT受到同等的關(guān)注

一直以來(lái)，IT安全一直是重中之重，但是運(yùn)營(yíng)技術(shù)(OT)安全將需要同樣的關(guān)注。運(yùn)營(yíng)技術(shù)(OT)安全涉及保護(hù)制造機(jī)器人、煉油設(shè)備、核反應(yīng)堆、變電站等免受入侵者的侵害。運(yùn)營(yíng)技術(shù)(OT)和IT安全漏洞之間存在很大差異，運(yùn)營(yíng)技術(shù)(OT)需要改進(jìn)其方法。

微分段也將進(jìn)入人們?cè)~匯表。闖入是不可避免的。新的研究浪潮將集中在限制黑客一旦進(jìn)入內(nèi)部就可以進(jìn)入何處。在相關(guān)的趨勢(shì)中，數(shù)據(jù)二極管可能會(huì)變得更加普及，這些數(shù)據(jù)二極管可以有效地將機(jī)器中的數(shù)據(jù)傳遞到IT網(wǎng)絡(luò)，但防止外部數(shù)據(jù)到達(dá)機(jī)器中。

人工智能被淘汰

新的范例將是“存在人工智能以提供決策支持”。換句話說(shuō)，人工智能應(yīng)用程序?qū)⒑Y選數(shù)據(jù)并為個(gè)人提供一系列選擇方案。決策支持的角色更適合技術(shù)狀態(tài)，人工智能很有前途，但仍然不如人類對(duì)許多關(guān)鍵問(wèn)題的判斷。輔助角色還使人們對(duì)人工智能更加滿意。

3D模型被4D模型取代

三維模型是隨時(shí)間交叉引用的3D模擬。企業(yè)自己的生活的4D模型將始于出生和足跡，凌亂的零件以及所有部分。

數(shù)字孿生基本上將是第一個(gè)商業(yè)上廣泛使用的4D模型。KBC、Hexagon和Element等公司的軟件從本質(zhì)上使企業(yè)可以重現(xiàn)海上石油平臺(tái)或其他復(fù)雜資產(chǎn)的壽命，甚至可以推斷其他期貨。到2023年，每個(gè)人都將在第四維度工作。

邊緣變得更清晰

邊緣計(jì)算已經(jīng)從一個(gè)晦澀難懂的云計(jì)算數(shù)據(jù)站轉(zhuǎn)變?yōu)橄乱粋€(gè)強(qiáng)大的計(jì)算平臺(tái)。為什么?要將所有內(nèi)容都發(fā)送到云中太昂貴且費(fèi)時(shí)。將數(shù)據(jù)保留在邊緣設(shè)備和設(shè)施上還可以緩解一些隱私方面的擔(dān)憂：為什么采用Alexa時(shí)，為什么想知道AWS是否按要求消除了其私有數(shù)據(jù)。IDC公司和Gartner公司表示，云計(jì)算數(shù)據(jù)中心之外可能存在40%到75%的數(shù)據(jù)。

2020年的大問(wèn)題將是“邊緣看起來(lái)像什么?”服務(wù)于城市街區(qū)的微數(shù)據(jù)中心會(huì)變得普遍嗎?采用“邊緣云”嗎?某些任務(wù)(可預(yù)測(cè)的維護(hù))會(huì)成為經(jīng)典的邊緣應(yīng)用程序嗎?在確定任務(wù)的位置時(shí)，延遲或成本會(huì)更重要嗎?四年之后，答案似乎顯而易見(jiàn)。然而，到2020年，這場(chǎng)爭(zhēng)論才剛剛開(kāi)始。