不断增长的连接设备网络，称为物联网 (物联网) 正在引发许多行业的数字化转型。通过传感器和互联网连接将物理对象连接到网络世界，物联网通过远程监控和控制实现前所未有的数据收集、自动分析和流程增强。
物联网的核心价值在于其能够将智能嵌入到制造设备、车辆、电器等构成现代文明运营支柱的基础设施中。跨位置的网络传感器生成大量数据集，以细粒度和实时的方式反映系统状态。复杂的人工智能算法利用无数的数据点来识别以前对分析审查不透明的复杂流程中的效率机会。
例如，航运公司实施物联网跟踪，以获得全球供应链的端到端可见性。集装箱和托盘上的射频识别标签将位置数据转发给物流经理。这允许在途中动态调整路线，以规避由天气、交通或其他干扰造成的瓶颈——确保在不确定的情况下按时交货。传感器还可以跟踪集装箱的光线、湿度和温度水平，以防止易腐烂的货物变质。
智能工厂在传感器和连接方面投入巨资，以 24/7 监控生产线状态、设备性能、库存水平和其他指标。数据流入云分析平台，生成有关整体设备效率、预防性维护需求和需要改进的领域的富有洞察力的报告。管理人员通过仪表板访问运营分析，将工厂车间噪音的信号转化为可操作的商业智能。传感器数据与人工智能相结合，支持预测性维护——允许在故障导致代价高昂的停机之前更换零件。
超越供应链和制造
虽然工业环境受到物联网的广泛关注，但该技术也渗透到以客户为中心的行业。在医疗保健领域，可穿戴设备促进的远程患者监控可以实现早期疾病干预，而无需去医院。与定期亲自预约相比，患者可以更快地得到诊断，而医生可以通过来自传感器的生物识别数据流更密切地评估治疗效果。随着时间的推移，在此类生理数据集上训练的机器学习模型会得到进一步完善，从而提高诊断准确性。 p>
物联网还可以利用驾驶远程信息处理技术实现基于使用情况的保险模型。保险公司安装支持互联网的设备来跟踪保单持有人的车辆位置、里程、速度和加速度模式。这允许从传统的保费模式转换为与实际驾驶风险状况相符的个性化按英里付费保险费率。对于大多数采用风险较小的驾驶方式的驾驶者来说，保险费用会降低。这种由物联网传感器驱动的范式转变通过更公平的保费使保险提供商和投保人受益。
跨领域，物联网通过两种关键方式释放价值：
- 在组织内部推动卓越运营
- 对外，通过物联网数据和服务货币化来获取补充收入
让我们探讨一下这两种模型的示例。
内部生产力提升
在物联网之前，获得运营透明度需要繁琐的手动检查、基于过时文档的猜测以及专家离开组织时的机构知识保留问题。物联网通过跨资产的自动化、实时数据收集缓解了这些问题。
考虑可再生能源生产商管理跨越广阔地质区域的大型风电场和太阳能电网。浸没在涡轮机和光伏系统中的数百个传感器通过微小的振动信号变化来识别新出现的机械缺陷。技术人员在彻底故障发生之前修复或更换磨损部件，从而最大限度地减少发电停机时间。详细的风流模式分析可以优化涡轮机的方向，从而最大限度地提高能量输出。支持物联网的远程检查和控制大大降低了将员工实际派遣到此类分布式基础设施的成本。
在零售业，传感器会跟踪实体店内的顾客移动模式。识别出人流量较高的热点区域，以及人流量较少的表现不佳区域。商店布局进行了相应的重新配置，将优质产品放置在最引人注目的地方，同时删除不太受欢迎的商品。传感器数据揭示了在不干扰顾客的情况下在货架上备货的最佳时间和日期。它还有助于调整库存规模，以防止供应过剩造成的浪费或缺货造成的销售损失。购物应用程序与店内信标集成，以便消费者收到与其位置附近的商品相匹配的优惠券，从而推动交易量的提升。
物联网甚至通过“精准农业”实现农业现代化——作物种植和牲畜监测的数据驱动管理。飞越农田的无人机使用红外摄像机来检测缺乏足够水合作用和湿度的土壤。这样可以只在需要的地方进行有针对性的浇水，而不是进行广泛的灌溉，后者会浪费水并因径流过多而导致肥料污染。其他传感器可以 24/7 全天候跟踪小气候条件，从而在极热、极冷或威胁产量的虫害侵扰期间采取保护措施。带有 GPS 标签的牲畜可以在没有人类监督的情况下安全漫游，同时受到远程监控，以获取表明健康状况和需要早期治疗的疾病的重要统计数据。
外部货币化机会
虽然内部生产力构成了目前物联网的主要业务案例，但一个新兴领域拥有令人兴奋的潜力——物联网传感器数据和第三方服务的外部货币化。然而，随着尖端用例仍在不断发展，各公司正在尝试建立新的数据共享收入来源。
外部共享匿名物联网数据可以帮助其他公司改进其产品、服务和供应链流程，从而为消费者带来利益。例如，汽车制造商从联网车辆接收传动系统性能、里程和相关遥测数据。对发生故障的车辆的汇总数据进行分析会发现制造缺陷，需要召回以防止事故发生。即使是竞争对手品牌也会主动共享数据以维护行业安全标准。这些数据被匿名化并分发到供应商用于应用程序开发的各种商业数据集中。积极主动的开发商购买接入权并获得移动洞察，以改善智能城市基础设施，例如优化交通灯序列以减少拥堵。
随着软件即服务革命使公司能够从通过将许可证出售为订阅，物联网有助于将设备业务从最初的单位销售转变为基于使用情况计费的租赁资产。制造商安装传感器，发送运行时运行统计数据，包括速度、进给、磨损率和供应补充需求。工业客户通过每月根据实际利用率水平调整的灵活“机器时间”消耗定价而不是固定合同来租赁此类透明设备。这带来了新的负担能力，同时制造商获得了可预测的经常性收入和丰富的数据，以延长正常运行时间和设备寿命。早期的例子包括印刷机按打印页数收费或音乐扬声器使用按活动小时数计费。
商业建筑也在外部利用物联网数据获利。数百个管理 HVAC 设备、照明系统、安全设备等的楼宇自动化传感器生成反映资产效率和占用模式的精细观测数据。在商业数据交换上匿名并出售这种丰富的操作遥测数据为房地产所有者创造了新的收入来源。人工智能公司将外部数据进一步货币化为出售给开发人员的机器学习模型训练数据集，改进智能网关应用和室内空间优化算法。
增长预测乐观
根据领先的研究公司的说法，全球物联网支出将保持超过 20% 的年化增长率，从 2019 年的约 7000 亿美元猛增到 2024 年的近 1.3 万亿美元。不断扩大的物联网硬件系列推动了物联网的普及——从廉价的无线标签到成本几美元的传感器到重工业环境中运行数千美元的先进网关、机器人和无人机。随着市场饱和度超出早期采用者范围，消费者物联网设备的年度出货量预计将从 2019 年的 70 亿台增至 2025 年的 250 亿台。
Gartner 预计，到 2024 年，消费者和企业环境中将使用 144 亿个联网设备，而 2020 年该数字为 89 亿个。工业领域将超过消费者领域，激活设备所占比例更大。由于组织将数字投资推迟到最近，对全球 GDP 至关重要的机械、生产设备和商品多年来积累了巨大的硬件现代化需求。随着无处不在的连接、更便宜和更小的传感器、边缘分析和云数据湖等基础技术的成熟，与解决风险弹性和劳动力短缺的压力同时发生，物联网现在正面临一个拐点。
特别是，5G 和 Wi-Fi 6 无线网络可提供更快的速度和更低的延迟，非常适合需要在偏远地区采集超过 4G 容量的大量数据的项目。多访问边缘计算还使后端数据处理在物理上更接近工业资产，从而实现闪电般快速的自动响应时间，这在数据穿越外部数据中心的距离时是不可能的。时尚的低功耗广域网可以连接依靠电池运行多年的农村基础设施，从而取代人工访问。随着云资源规模的扩大，总体数据存储和计算成本显着下降，从而使各行业的投资回报更具吸引力。
克服采用障碍
尽管前景乐观，但有意义的物联网采用仍滞后，障碍阻碍了发展。考虑到部署的复杂性和巨大的前期成本，许多首席信息官都在努力构建合理的业务案例。专有设备之间不同的连接标准加剧了问题。然后，碎片化的数据流入基础设施孤岛，需要成本高昂的集成。许多物联网分析试点陷入了概念验证的困境，无法跨单位横向扩展或完全取代老化的遗留系统。将实验性举措实施到可持续物联网计划中并具有可证明的投资回报率仍然具有挑战性。
但当今最大的障碍是网络安全 – 大量攻击面容易受到攻击严重的漏洞利用、勒索软件和盗窃。大量使用不安全的遗留软件公开连接到野生互联网的设备如果通过 DDoS 攻击被劫持到沼泽系统，可能会造成毁灭性的后果。随着数字和物理基础设施的融合，有针对性的黑客攻击会带来灾难性的风险。然而，大多数设备在加密、访问控制和修补漏洞的能力方面严重滞后。尽管尚未发生重大灾难，但专家警告说，物联网领域技能和安全标准仍存在长期差距。
毫无疑问，物联网引入了新的攻击媒介，需要深思熟虑的风险管理。然而，大多数 CXO 承认，目前采用物联网项目的好处仍然大于威胁。