【中國傳動網 市場分析】 11月7日，在巴塞羅那舉行的GartnerSymposium/ITxpo2018大會上，IT研究兼市場分析機構Gartner宣布了它認為未來最重要的戰略——物聯網（IoT）的技術趨勢。從現在到2023年間，物聯網將推動數字業務創新。

Gartner的研究副總裁尼克·瓊斯（NickJones）說：“物聯網將在未來十年繼續為數字化業務創新帶來新的機遇，而許多新機遇有賴于新的或經過改進的技術。洞察創新物聯網趨勢的CIO們有機會領導本企業的數字化創新。”

此外，CIO們應確保自己擁有必要的技能和合作伙伴，以支持關鍵的新興物聯網趨勢和技術，因為到2023年，普通CIO負責的端點數量比今年要多三倍。

Gartner的分析師們在GartnerSymposium/ITxpo2018大會上討論了CIO如何引領企業以發現物聯網機遇，并確保物聯網項目取得成功。

Gartner十大IoT趨勢中，一個重要趨勢是從智能邊緣到智能網格的轉變。

在物聯網領域，從集中式和云端到架構的轉變正在順利進行。然而，這不是終點，因為與邊緣架構相關聯的整齊層將演變為更加非結構化的架構，包括在動態網格中連接的各種設備和服務。這些網狀結構將實現更靈活，智能和響應更快的物聯網系統。

今年5月，華為發布《GIV2025打開智能世界產業版圖》白皮書指出，到八年后的2025年，全球物聯數量達1000億，全球智能終端將達400億。

400億智能終端中，邊緣計算將提供AI能力，邊緣智能成為智能設備的支撐體，人類被基于ICT網絡、以人工智能為引擎的第四次技術革命將帶入一個萬物感知、萬物互聯、萬物智能的智能世界。

現在，在構建世界道路上，除了華為之外，還有諸多玩家，本文做簡單盤點。

Gartner十大IoT趨勢

Gartner認為，從現在到2023年，IoT將推動數字業務創新。以下是Gartner列出的10項最具戰略意義的物聯網技術和趨勢，預計將在未來五年內實現新的收入來源和業務模式。

第一個趨勢：AI

Gartner預測，2019年使用的聯網物件將多達142億個，到2021年總數將達到250億個，它們會生成大量的數據。瓊斯先生說：“數據可謂是助推物聯網的燃料，而企業解讀數據的能力將決定其能否取得長期成功。AI將應用于一系列廣泛的物聯網信息，包括視頻、靜態圖像、語音、網絡流量活動和傳感器數據?！?/p>

AI的技術格局很復雜，這種情形會持續到2023年，許多IT供應商大力投入于AI，AI的多種形式相互共存，新的基于AI的工具和服務不斷涌現。盡管面臨這種復雜情形，但有望在眾多物聯網場景下用AI獲得良好的成效。因此，CIO們要借助在物聯網戰略中充分利用AI的工具和技能來打造企業組織。

第二個趨勢：兼顧社會、法律和道德問題的物聯網

隨著物聯網不斷成熟、得到更廣泛的部署，眾多社會、法律和道德問題會越來越重要。這包括數據的所有權、算法偏差、隱私以及遵守《數據保護通用條例》等法規的情況。

瓊斯先生說：“成功部署物聯網解決方案要求該解決方案不僅技術上有效，而且社會上也可以接受。因此，CIO們必須在這方面教育自己和員工，考慮成立小組（比如道德委員會）來審查公司戰略。CIO們還應該考慮請外部咨詢公司審查關鍵的算法和AI系統，找出潛在的偏差?！?/p>

第三個趨勢：信息經濟學和數據代理

去年Gartner對物聯網項目開展的調查顯示，35%的調查對象在出售或計劃出售其產品和服務收集的數據。信息經濟學理論讓數據的這種變現更進了一步：將這視為戰略性的業務資產，記錄在公司賬目中。到2023年，物聯網數據的買賣將成為許多物聯網系統的一個重要組成部分。CIO們必須向本企業宣講與數據代理有關的風險和機遇，以便制定這方面所需的IT政策，并為本企業的其他部門提供建議。

第四個趨勢：從智能邊緣向智能網格轉變

在物聯網領域，從集中式和云計算向邊緣架構的轉變正在進行中。然而，這不是終點，因為與邊緣架構有關的所有各層將演變成更非結構化的架構，這個架構包括動態網格連接起來的各種“物件”和服務。這種網格架構將支持更靈活、更智能、更迅即的物聯網系統，不過其代價常常是更加復雜。CIO們必須為網格架構對IT基礎設施、技能和采購方面帶來的影響做好準備。

第五個趨勢：物聯網治理

隨著物聯網不斷擴展，對于這種物聯網框架的需要會變得越來越重要：確保創建、存儲、使用和刪除與物聯網項目有關的信息方面有適當的行為。治理范圍廣泛，從簡單的技術任務（比如設備審計和固件更新），到較為復雜的問題（比如設備控制和設備生成的信息的使用），不一而足。CIO們必須扮演向本企業宣講治理問題的角色，在一些情況下要投入員工和技術來解決治理問題。

第六個趨勢：傳感器創新

傳感器市場將持續發展至2023年。新的傳感器讓企業能夠檢測種類更廣泛的情形和事件;目前的傳感器會降價，變得更經濟實惠，或者以新的方式加以包裝以支持新的應用;還會出現新的算法，從目前的傳感器技術中推斷出更多信息。CIO們應確保其團隊在密切關注傳感器創新，找出有望帶來新機遇和幫助業務創新的那些新技術。

第七個趨勢：可信賴的硬件和操作系統

Gartner調查總是表明，對于部署物聯網系統的企業來說，安全是最重要的技術問題。這是由于企業組織常常無法控制物聯網項目中所用的軟硬件的來源和性質。瓊斯先生說：“然而到2023年，我們預計會看到結合部署硬軟件，共同打造更可靠而安全的物聯網系統。我們建議CIO們與首席信息安全官們合作，確保合適的員工參與審查涉及采購物聯網設備和嵌入式操作系統的任何決策。”

第八個趨勢：新穎的物聯網用戶體驗

物聯網用戶體驗涵蓋眾多的技術和設計方法。它將取決于四個因素：新的傳感器、新的算法、新的體驗架構及上下文以及社會感知體驗。由于與沒有屏幕和鍵盤的設備進行越來越多的交互，需要企業的用戶體驗設計師使用新的技術和擁有新的視角，那樣才能打造這樣的一流用戶體驗：減少摩擦、鎖定用戶、鼓勵使用、留住用戶。

第九個趨勢：硅芯片創新

瓊斯先生說：“目前，大多數物聯網端點設備使用傳統處理器芯片，低功耗ARM架構特別受歡迎。然而，傳統的指令集和內存架構不是很適合端點需要執行的所有任務。比如說，深度神經網絡的性能常常受到內存帶寬的限制，而不是受到處理能力的限制?！?/p>

到2023年，預計新的專用芯片將降低運行深度神經網絡所需要的功耗，以便帶來新的邊緣架構、嵌入式深度神經網絡功能應用于低功耗物聯網端點中。這將支持新的功能，比如與傳感器整合的數據分析，以及內置在低成本電池供電設備中的語音識別。建議CIO們要留意這個趨勢，因為支持嵌入式AI等功能的硅芯片反過來將讓企業能夠開發高度創新的產品和服務。

第十個趨勢：面向物聯網的新無線網絡技術

物聯網網絡需要兼顧一系列彼此沖突的需求，比如端點成本、功耗、帶寬、延遲、連接密度、運營成本、服務質量和傳輸距離。沒有一種網絡技術可以優化所有這些方面，新的物聯網網絡技術將為CIO們提供額外的選擇和靈活性。尤其是，CIO們應探究5G、新一代低地球軌道衛星和反向散射網絡。

Gartner預測，2019年將有142億個互聯事物將被使用，到2021年這一數量將達到250億，這一過程則產生了大量的數據。

人工智能將應用于各種物聯網信息，包括視頻、靜止圖像、語音、網絡流量活動和傳感器數據。因此，首席信息官們必須在其物聯網戰略中建立一個充分利用AI工具和技能的企業組織。

目前，大多數物聯網端點設備使用傳統處理器芯片，低功耗ARM架構特別受歡迎。但是，傳統的指令集和內存架構并不適合端點需要執行的所有任務，例如，深度神經網絡（DNN）的性能通常受到內存帶寬的限制，而并非收到處理能力的限制。

到2023年，預計新的專用芯片將降低運行DNN所需的功耗，并在低功耗物聯網端點中實現新的邊緣架構和嵌入式DNN功能。這將支持新功能，例如與傳感器集成的數據分析，以及低成本電池供電設備中所設置的語音識別。Gartner表示，建議CIO們注意這一趨勢，因為支持嵌入式AI等功能的芯片將使企業能夠開發出高度創新的產品和服務。

邊緣計算三大優勢將“吃掉云”，邊緣計算是人工智能的最后一公里

邊緣計算是指在數據源處或數據源附近完成的計算，是不同于依靠十幾個數據中心的云計算來完成所有工作。邊緣計算主要有低時延、隱私安全和靈活性三大特點。

盡管目前企業不斷將數據傳送到云端進行處理，但隨著邊緣計算設備的逐漸應用，本地化管理變得越來越普遍，企業上云的需求或將面臨瓶頸。

GartnerGroup在2017年的一份報告中預測：“邊緣將吃掉云”。

Gartner副總裁ThomasBittman指出，由于人們需要實時地與它們的數字輔助設備進行交互，因此等待數英里（或數十英里）以外的數據中心是行不通的。以沃爾瑪為例，沃爾瑪零售應用程序將在本地處理來自商店相機或傳感器網絡的數據，而云計算帶來的數據時延，對沃爾瑪來說太慢了。

人工智能發展至今，在其所涉及偌大的領域中，仍舊面臨的問題便是優秀項目不足、場景落地缺乏。

另一方面，隨著人工智能在邊緣計算平臺中的應用，加上邊緣計算與物聯網“端-管-云”協同推進應用落地的需求不斷增加，邊緣智能成為邊緣計算新的形態，打通物聯網應用的“最后一公里”。

目前，邊緣智能已經在以下領域爆發應用。

自動駕駛

在汽車行業，安全性是最重要的問題。高速駕駛情況下，實時性是保證安全性的首要前提。由于網絡終端機延時的問題，云端計算無法保證實時性。車載終端計算平臺是自動駕駛計算發展的未來。另外，隨著電動化的發展趨勢，對于汽車行業，低功耗變的越來越重要。天然能夠滿足實時性與低功耗的ASIC芯片將是車載計算平臺未來發展趨勢。目前地平線機器人與Mobileye是OEM與Tier1的主要合作者。

安防、無人機

相比于傳統視頻監控，AI+視頻監控，最主要的變化是把被動監控變為主動分析與預警，因而，解決了需要人工處理海量監控數據的問題（也繞開了硬盤關鍵時刻掉鏈子問題）。安防、無人機等終端設備對算力及成本有很高的要求。隨著圖像識別與硬件技術的發展，在終端完成智能安防的條件日益成熟。安防行業龍頭?？低?、無人機龍頭大疆已經在智能攝像頭上使用了Movidious的Myriad系列芯片。

消費電子

搭載麒麟970芯片的華為mate10手機與同樣嵌入AI芯片的iPhoneX帶領手機進入智能時代。另外，亞馬遜的Echo引爆了智能家居市場。對于包括手機、家居電子產品在內的消費電子行業，實現智能的前提要解決功耗、安全隱私等問題。據市場調研表明，搭載ASIC芯片的智能家電、智能手機、AR/VR設備等智能消費電子已經處在爆發的前夜。

產業三分天下，擁有終端、算法、算力者通吃

目前，邊緣智能產業生態架構已形成，主要有三類玩家：

第一類：算法玩家。從算法切入，如提供計算機視覺算法、NLP算法等。

商湯科技和曠視科技是國內較為成功的，以算法起家的公司。去年10月20日，商湯科技同美國高通公司宣布將展開“算法+硬件”形式的合作，將商湯科技機器學習模型與算法整合進高通面向移動終端、IoT設備的芯片產品中，為終端設備帶來更優的邊緣計算能力。而曠視科技為了滿足實戰場景中不同程度的需求，也在持續優化算法以適配邊緣計算的要求。

第二類：終端玩家。從硬件切入，如提供手機、PC等智能硬件。

擁有眾多終端設備的?？低曉诎卜李I域深耕多年，是以視頻為核心的物聯網解決方案提供商。在其發展過程中，才將邊緣計算和云計算加以融合，來更好的解決物聯網現實問題。

第三類：算力玩家。從終端芯片切入，如開發用于邊緣計算的AI芯片等。