IoT Analytics發布了一份新的分析報告，重點介紹了推動市場增長的10大新興物聯網趨勢。

該分析源自綜合性的《物聯網現狀 – 2024 年春季》——一份關於物聯網現狀的報告，包括市場更新和預測、最新趨勢、市場情緒、投資、並購、行業專家意見以及 更多的。

關鍵見解：

•  根據最新的《2024年春季物聯網狀況報告》，物聯網仍然是企業技術的三大優先事項。
•  雖然人工智能在企業優先次序方面已經超過物聯網，但物聯網和人工智能的結合正在興起，並被視爲2360億美元物聯網市場的順風，而不是顛覆者。
•  物聯網分析在這項研究中確定了40多個當前物聯網市場趨勢，其中10個趨勢分享如下。

關鍵語錄：

IoT Analytics 首席執行官 Knud Lasse Lueth 評論道：

“2023年，物聯網市場在經濟波動和地緣政治緊張局勢中表現出顯着的彈性。 我們現在預計，到 2030 年，每年將實現 17% 的強勁增長。這種增長是由物聯網領域互聯資產的增加以及對人工智能和網絡安全的相應投資推動的。”

在當前人工智能浪潮的推動下，物聯網仍然是企業的首要任務

物聯網仍然是重中之重。 根據最新的 148 頁的物聯網現狀 - 2024 年春季報告，物聯網仍然是企業的三大技術優先事項，而人工智能已成爲最重要的技術優先事項。 在普華永道、畢馬威和BCG最近的調查中，受訪者將物聯網列爲新興技術投資優先順序的第二或第三位，僅次於人工智能，而人工智能則全面排名第一。

人工智能是物聯網的推動力。 最新研究發現，人工智能的增長是價值 2360 億美元的物聯網市場的強勁推動力，因爲企業對其組織內的人工智能和物聯網越來越感興趣。 IoT Analytics 對公司財報電話會議的分析表明：自 2022 年第三季度以來，同一財報電話會議中對這兩種技術的提及增加了 61%。

IoT 分析團隊確定的 40 個當前趨勢。 IoT Analytics 的市場分析依賴於其研究分析團隊的寶貴發現以及行業專家和顧問的意見。 這些專業人士爲 2024 年春季物聯網狀況報告做出了巨大貢獻，該報告展示了近 40 個物聯網市場趨勢，以及物聯網市場數據、最新的物聯網新聞和發展以及物聯網公司的業績和活動。 分析表明，人工智能並不是有助於推動物聯網市場發展的唯一趨勢——我們報告中討論的 10 個趨勢如下所示。

物聯網市場預計將繼續增長。 IoT Analytics 評估認爲，本文討論的 10 個趨勢（以及其他許多趨勢）將在 2030 年之前推動物聯網市場復合年增長率達到 17%，這是對 2023 年初 19% 復合年增長率的預測的謹慎下調，但仍然證明了 該技術的實力及其對各種市場的影響。

首席執行官語錄：“2023 年，物聯網市場在經濟波動和地緣政治緊張局勢中表現出顯着的彈性。 我們現在預計，到 2030 年，每年將實現 17% 的強勁增長。這種增長是由物聯網領域互聯資產的增加以及對人工智能和網絡安全的相應投資推動的。” – Knud Lasse Lueth，首席執行官

2024年春季宏觀環境展望：經濟不確定性揮之不去，但物聯網仍然是關鍵投資

通貨膨脹正在下降。 我們在 2023 年看到的高通脹率似乎正在消退。 歐元區 2024 年 1 月通脹預估爲 2.8%，低於 2023 年 12 月的 2.9%。美國消費者通脹已較 2022 年 6 月 9.1% 的峰值大幅回落； 目前，2023 年 2 月的通脹率爲 3.2%。在亞洲，一些國家的通脹水平創下 2022 年以來的最低水平。

全球經濟增長預測低迷。 然而，盡管通脹有所進展，全球經濟增長預測仍低於歷史年平均水平。 國際貨幣基金組織預測，2024 年全球經濟將增長 3.1%，2025 年將增長 3.3%。此外，到 2023 年 12 月，中國——第二大經濟體和聯網設備最多的國家——經歷了 2009 年以來最長的通貨緊縮趨勢， 價格連續第三個月下降。 另一方面，印度經濟的表現一直優於世界其他地區。

物聯網市場受到影響，但仍顯示積極情緒。 物聯網市場最近出現了積極的經濟消息。 進入2024年，全球供應鏈壓力指數回到長期平均水平，表明供應鏈在經歷了疫情期間的風浪之後已趨於正常化。 此外，圍繞物聯網的商業情緒總體上呈積極態勢，許多物聯網公司報告稱，2023 年第四季度物聯網領域的收入和毛利率均同比大幅增長（例如 Supercom、Lantronix 和 Globalstar）。 不幸的是，一些物聯網公司報告收入下降和市場疲軟。

分析師引述：“就增長前景而言，印度已成爲‘新中國’。” – Philipp Wegner，首席數據分析師

在這種市場背景下，以下列出了物聯網分析團隊在報告研究中確定的 10 個值得注意的物聯網和技術相關趨勢和觀點，並附有評論：

趨勢一：半導體公司投資嵌入式芯片組安全

半導體公司越來越多地投資於嵌入式芯片組安全性，以解決物聯網設備面臨的日益增長的安全威脅。 使用安全元件和物理不可克隆功能 (PUF) 保護芯片組級別的硬件可以幫助保護從邊緣設備流向雲的數據。

示例：美國半導體公司英特爾的生態系統正在與美國數字身份驗證公司 Intrinsic ID 等安全合作夥伴一起發展。 2024 年 2 月，Intel Foundry 將 Intrinsic ID 添加到其 Accelerator IP Alliance 計劃中，旨在確保 Foundry 成員能夠獲得基於硬件的信任根解決方案。Foundry承認安全性和可靠性對應用程序很有價值，因此开放了對Intrinsic ID的QuiddiKey X00產品系列的信任根（RoT）解決方案的訪問，該解決方案使用標准SRAM作爲PUF來生成硬件RoT，而無需額外的安全專用硅。

分析師引述：“半導體公司處於應對[物聯網設備面臨的日益增長的安全威脅]的最前沿，專注於投資嵌入式芯片組安全，因爲硬件構成了基礎層。” – Satyajit Sinha，連接和硬件首席分析師

趨勢二：AI芯片集成，工業自動化硬件變得更加智能化

隨着人工智能技術的進步，企業現在希望在邊緣利用人工智能，從而增加了對邊緣實時數據分析的需求。 AI芯片組的尺寸也變得越來越小，同時功能也越來越強大。 這一趨勢導致了嵌入AI芯片組的IPC和網關的出現，從而產生了能夠執行並行計算並以非常低的計算響應延遲訓練算法的邊緣AI設備。

在邊緣使用人工智能芯片組的好處之一是直接在工業設備上加速數據處理。 這反過來又減少了網絡流量並增強了安全性，因爲進入雲進行處理的數據量減少了。

示例：在 2023 年 11 月的 SPS 上，德國自動化和數字化制造商西門子展示了其SIMATIC IPC520A Box PC，嵌入了用於邊緣功能的 6 核 NVIDIA Carmel 和用於 A 的 NVIDIA Jetson Xavier NX GPU，使其適合面向 AI 的操作。 IPC520A 旨在與各行業基於人工智能的應用程序無縫協作，包括工廠自動化和物流。

分析師引述：“專爲邊緣設計的人工智能芯片組的進步值得注意。 將 AI 芯片組嵌入 IPC 和網關等邊緣硬件中，使決策更加接近邊緣，並爲機器視覺等新的物聯網應用打开了大門。” – Kalpesh Baviskar，市場分析師 - 連接和硬件

趨勢三：制造業中生成式人工智能解決方案的競賽已經开始

許多基於工業生成人工智能（GenAI）的解決方案展示不斷湧現。 工業和制造領域的供應商正在競相圍繞編碼、故障排除/支持、運營分析和生成設計等开發基於 GenAI 的解決方案。

示例：以下只是《物聯網現狀 – 2024 年春季報告》中的六個展示示例中的兩個：

•  在 SPS 2023 上，德國自動化技術公司 Beckhoff 展示了適用於 TwinCAT XAE 工程環境的 TwinCAT Chat。 TwinCAT Chat 客戶端使人工智能支持的工程能夠自動執行創建或添加功能塊代碼、代碼優化、文檔記錄和重組等任務。
•  2023 年 11 月，加拿大工業人工智能軟件公司 Canvass AI 宣布其工業人工智能軟件的下一代發展是超數據分析。 通過使用 GenAI，Canvass

人工智能軟件現在融合了從文本和基於視覺的數據中學到的知識，將其添加到生產數據流中，以推進傳統的基於時間序列的人工智能洞察，適用於過程工業中的視覺檢查、預測性維護和質量等應用。

分析師引述：“SPS 2023 上的 15 家工業自動化及相關供應商告訴我們，GenAI 目前是他們的首要技術優先事項之一。 此外，我們觀察到這些基於 GenAI 的解決方案大多處於展示其功能的階段，而不是廣泛向公衆开放。 我們相信，這種情況將在未來幾個月內得到發展，屆時供應商將‘上线’購买這些產品。” – Fernando Brügge，工業物聯網和人工智能高級分析師

趨勢 四：生成式人工智能對制造業勞動力產生積極（而非消極！）影響

將 GenAI 解決方案集成到制造業中的競賽以及迄今爲止它與其他技術的不同之處在於該技術的採用速度和投資水平。 在公开發布後的三個月內，ChatGPT 的用戶數量估計達到 1.23 億，這對於新型產品來說是一個令人難以置信的壯舉。 此外，在 ChatGPT 推出後不久，微軟就向 OpenAI 投資了 100 億美元，幫助提高了 ChatGPT 的知名度。 這項投資還顯示了像微軟這樣的大型科技公司對這項技術的重視，導致各行業的公司質疑如何在其流程中利用 GenAI。

制造業採用新技術通常會對勞動力產生負面影響。 然而，GenAI 在制造業的採用預計將促進就業和提高技能，將重點從自動化轉向战略增長。 麥肯錫表示，GenAI 每年可能爲全球經濟貢獻 2.6-4.4 萬億美元，制造商可能會加深對人工智能技術的投資。

然而，人工智能對勞動力的影響似乎與常見的自動化敘述背道而馳。 根據制造業領導委員會的數據，32% 的制造商預計人工智能將導致員工人數增加，這表明人工智能將創造新的角色並需要提升技能，而不僅僅是實現現有角色的自動化。 96% 的制造商預計將增加對人工智能的投資，採用人工智能來節省成本、實現增長和創收已成爲明顯趨勢。

新興角色可能包括人工智能战略經理和數據專家，反映了向更高認知工作的轉變。

顧問引述：“目前 65% 的制造企業缺乏專門的人工智能培訓預算，這凸顯了提高技能的緊迫性，這表明人力資本投資可能會增加。” – Jeff Winter，工業 4.0 專家兼顧問

趨勢 五：企業在熱衷於生成人工智能的過程中面臨着忽視技術採用基礎知識的危險

GenAI 無處不在。 供應商正在尋找在他們的產品中實施它或創建新產品的方法，而最終用戶也渴望採用。 然而，這種急於採用新技術並不總是有幫助。 炒作常常會改變採用者和供應商的思維方式，從“我應該使用什么技術來緩解 X 痛點？” 到“我應該如何使用這項技術來緩解一些（有時不存在的）痛點？”

在 IoT Analytics 進行的幾乎所有調查中（無論是關於物聯網用例採用、工業 4.0、物聯網軟件還是類似調查），“設定目標”始終出現在受訪者提到的成功因素列表中。 每當一項新技術承諾“改變我們的工作方式”（例如虛擬宇宙）時，人們常常會忘記這一點。

分析師引述：“[人工智能]應該像任何其他技術一樣對待。 首先，在決定實施之前考慮原因、人員和方式。 其次，如果您是（軟件）供應商，您還應該記住，快速創新並不總是讓客戶滿意的最重要因素。” – Dimitris Paraskevopoulos，定量數據高級分析師

趨勢六：市場對於技術採購的重要性日益凸顯

公司和賣家都在擁抱基於訂閱的經濟並尋求簡化採購流程。 2024 年 1 月，IoT Analytics 發表了一篇文章，深入探討了 B2B 市場的興起，指出 B2B 市場是增長最快的軟件採購渠道。

分析師引述 ：“雲超大規模市場目前在基於雲的軟件支出方面處於領先地位，因爲許多企業已經承諾了可用於從這些平台採購軟件的雲支出。” – Justina-Alexandra Sava，軟件市場分析師

趨勢 七：數據結構正在作爲數據湖的高級演進而出現

雖然數據結構是一個相對較新的術語，但它描述了一個全面的數據集成和管理框架。 它包含架構、管理工具和共享數據集，旨在幫助組織處理數據。

數據結構與數據湖的不同之處在於它們不僅僅存儲原始數據，而與數據倉庫的不同之處在於它們僅處理經過處理或精煉的數據。 數據結構的核心優勢是它們爲組織的所有成員提供內聚、一致的用戶界面和實時數據訪問，無論其全球位置如何。

示例：

2023年，多家大型數據管理供應商要么升級現有的Data Fabric解決方案，要么推出新的解決方案：

•  今年 2 月，美國數據集成平台提供商 Talend（Data Fabric 術語的早期用戶之一）宣布升級其 Talend Data Fabric 解決方案，該解決方案最初於 2015 年推出。
•  2023年5月，美國科技和軟件公司微軟推出了Microsoft Fabric，並於11月推出。

分析師引述：“在混合雲、人工智能、物聯網和邊緣計算的推動下，大數據呈指數級增長，數據復雜性隨之增加，[提供數據結構]的供應商似乎有一個很好的機會。” – Mohammad Hasan，市場分析師 - 軟件和雲

趨勢 八：超大規模企業調整其邊緣战略以創新並確保其 IIoT 市場地位

雲提供商正在战略性地適應不斷發展的工業物聯網市場。 在工業物聯網領域的最新發展中，主要雲服務提供商發生了重要轉變，更加關注邊緣和容器化战略。

例子：

•  微軟將其 Azure IoT 战略轉向 Kubernetes。 值得注意的是，微軟已將其战略轉向 Kubernetes，此舉標志着其 Azure IoT 運營產品的支點。 這一轉變，伴隨着組織重組和 Azure 認證設備目錄的終止，凸顯了微軟的物聯網战略似乎如何隨着技術和市場動態的變化而演變。
•  谷歌終止了 IoT Core，但通過 Kubernetes 保留了 Manufacturing Connect。 同樣，谷歌決定於 2023 年 8 月終止其 IoT Core 產品也引起了人們的關注。 盡管關閉，谷歌的 IIoT 解決方案 Manufacturing Connect 通過其 Kubernetes 兼容架構仍然可行，這一战略調整反映了該公司在該領域的技術實力。
•  AWS 通過 Sitewise 和 Monitron 增強功能增加了 IIoT 投資。 AWS 似乎在物聯網邊緣加倍努力，這一點在 Sitewise 和 Monitron 等其他產品的復興中表現得尤爲明顯。

顧問引述：“隨着 IIoT 市場的發展，微軟、谷歌和 AWS 等雲巨頭通過擁抱 Kubernetes 和增強邊緣計算能力，進一步向邊緣邁進。 他們的战略不是圍繞服務個人用例本身，而是參與邊緣（軟件）平台層，作爲合作夥伴和客戶數字化的基礎。” – Matthew Wopata，邊緣解決方案專家

趨勢 九：工業供應商大力投資 DataOps 解決方案

多家供應商正在投資工業數據運營解決方案，以應對數據集成和分析挑战。

工業數據運營是一種數據集成方法，專注於通過情境化和建模來提高數據質量。 這種方法在工業連接領域受到越來越多的關注。

例子：

提供用於數據情境化和建模的工業 DataOps 的一些主要供應商包括：

•  新供應商：Cognite – CDF、HighByte – Intelligence Hub、Prosys – OPC UA Forge、Litmus – Litmus Edge、Element – Unify 和 Crosser – Flow Studio
•  工業企業：ABB – Ability Genix、Aveva – PI System、Aspentech – Inmation、GE Digital – Asset Modeler 和 Halliburton – DecisionSpace 365

分析師引述：“在人工智能領域，OT 數據是基石。 這些數據的質量和背景才能真正增強洞察力。 我們看到供應商積極推進用於建模和情境化的 DataOps 工具，新進入者和老牌 OEM 都在完善他們的解決方案。 這種共同努力強調了提高各種資產/軟件的數據質量在釋放數字化轉型的全部潛力方面的關鍵作用。” – Anand Taparia，工業物聯網首席分析師

趨勢十：由於勞動力短缺，按小時收費的機器人开始取代體力勞動

制造公司可以通過用另一種類型的運營費用：機器人即服務 (RaaS) 取代與勞動力相關的運營費用，從而從設備即服務 (EaaS) 中受益。 RaaS 是一種相對較新的商業模式，其中機器人由機器制造商根據結果（按設備生產的零件付費）或運行時間（按使用設備的小時付費）提供，而不是直接購买。

示例：美國卡車拖車底盤制造商 Cheetah Chassis 選擇按小時僱用焊接機器人，並解釋說它找不到足夠的焊工來滿足需求。 其首席執行官加裏·哈特曼（Garry Hartman）解釋說，該公司之前曾嘗試過機器人技術，但沒有成功，因爲它不具備對機器人進行編程和服務的能力。 借助 RaaS，Cheetah Chassis 現在無需這樣做即可享受機器人技術的好處，因爲它是由 RaaS 供應商提供的。

分析師引述：“如果公司試圖填補勞動力缺口（已經按小時支付工資），那么他們更有可能按小時消耗設備，而不是購买新設備。” – Matthieu Kulezak，工業物聯網高級分析師

結論

物聯網領域正在經歷變革。這份新的148頁的《2024年春季物聯網狀況報告》強調了在技術進步和战略轉變的推動下，物聯網市場的持續發展和彈性。

超大規模向邊緣和容器化战略的轉變、人工智能與工業自動化的集成、制造業生成式人工智能的出現以及數據結構解決方案的興起，只是重新定義企業物聯網生態系統的動態發展的一部分。這些趨勢以及報告中的其他市場數據不僅反映了市場的現狀，還提供了未來增長和創新的一瞥。

在這種情況下，企業保持知情和適應能力至關重要。預計到2030年CAGR將達到17%，物聯網領域的增長和轉型潛力巨大。

來源：IoT.Business.News

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標題：2024年春季物聯網狀況：推動市場增長的10種新興物聯網趨勢

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