【中國傳動網(wǎng) 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(zhàn)略——物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的技術趨勢。從現(xiàn)在到2023年間，物聯(lián)網(wǎng)將推動數(shù)字業(yè)務創(chuàng)新。

Gartner的研究副總裁尼克·瓊斯（NickJones）說：“物聯(lián)網(wǎng)將在未來十年繼續(xù)為數(shù)字化業(yè)務創(chuàng)新帶來新的機遇，而許多新機遇有賴于新的或經(jīng)過改進的技術。洞察創(chuàng)新物聯(lián)網(wǎng)趨勢的CIO們有機會領導本企業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)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(lián)網(wǎng)趨勢和技術，因為到2023年，普通CIO負責的端點數(shù)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(yè)以發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)機遇，并確保物聯(lián)網(wǎng)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(wǎng)格的轉變。

在物聯(lián)網(wǎng)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(lián)的整齊層將演變?yōu)楦臃墙Y構化的架構，包括在動態(tài)網(wǎng)格中連接的各種設備和服務。這些網(wǎng)狀結構將實現(xiàn)更靈活，智能和響應更快的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。

今年5月，華為發(fā)布《GIV2025打開智能世界產(chǎn)業(yè)版圖》白皮書指出，到八年后的2025年，全球物聯(lián)數(shù)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(wǎng)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(lián)、萬物智能的智能世界。

現(xiàn)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(xiàn)在到2023年，IoT將推動數(shù)字業(yè)務創(chuàng)新。以下是Gartner列出的10項最具戰(zhàn)略意義的物聯(lián)網(wǎng)技術和趨勢，預計將在未來五年內實現(xiàn)新的收入來源和業(yè)務模式。

第一個趨勢：AI

Gartner預測，2019年使用的聯(lián)網(wǎng)物件將多達142億個，到2021年總數(shù)將達到250億個，它們會生成大量的數(shù)據(jù)。瓊斯先生說：“數(shù)據(jù)可謂是助推物聯(lián)網(wǎng)的燃料，而企業(yè)解讀數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)信息，包括視頻、靜態(tài)圖像、語音、網(wǎng)絡流量活動和傳感器數(shù)據(jù)。”

AI的技術格局很復雜，這種情形會持續(xù)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(xiàn)。盡管面臨這種復雜情形，但有望在眾多物聯(lián)網(wǎng)場景下用AI獲得良好的成效。因此，CIO們要借助在物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略中充分利用AI的工具和技能來打造企業(yè)組織。

第二個趨勢：兼顧社會、法律和道德問題的物聯(lián)網(wǎng)

隨著物聯(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)的所有權、算法偏差、隱私以及遵守《數(shù)據(jù)保護通用條例》等法規(guī)的情況。

瓊斯先生說：“成功部署物聯(lián)網(wǎng)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(zhàn)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(tǒng)，找出潛在的偏差?！?/p>

第三個趨勢：信息經(jīng)濟學和數(shù)據(jù)代理

去年Gartner對物聯(lián)網(wǎng)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(chǎn)品和服務收集的數(shù)據(jù)。信息經(jīng)濟學理論讓數(shù)據(jù)的這種變現(xiàn)更進了一步：將這視為戰(zhàn)略性的業(yè)務資產(chǎn)，記錄在公司賬目中。到2023年，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的買賣將成為許多物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的一個重要組成部分。CIO們必須向本企業(yè)宣講與數(shù)據(jù)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(yè)的其他部門提供建議。

第四個趨勢：從智能邊緣向智能網(wǎng)格轉變

在物聯(lián)網(wǎng)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(tài)網(wǎng)格連接起來的各種“物件”和服務。這種網(wǎng)格架構將支持更靈活、更智能、更迅即的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，不過其代價常常是更加復雜。CIO們必須為網(wǎng)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(lián)網(wǎng)治理

隨著物聯(lián)網(wǎng)不斷擴展，對于這種物聯(lián)網(wǎng)框架的需要會變得越來越重要：確保創(chuàng)建、存儲、使用和刪除與物聯(lián)網(wǎng)項目有關的信息方面有適當?shù)男袨?。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(yè)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(chuàng)新

傳感器市場將持續(xù)發(fā)展至2023年。新的傳感器讓企業(yè)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(jīng)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(xiàn)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(chuàng)新，找出有望帶來新機遇和幫助業(yè)務創(chuàng)新的那些新技術。

第七個趨勢：可信賴的硬件和操作系統(tǒng)

Gartner調查總是表明，對于部署物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的企業(yè)來說，安全是最重要的技術問題。這是由于企業(yè)組織常常無法控制物聯(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。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(lián)網(wǎng)設備和嵌入式操作系統(tǒng)的任何決策?！?/p>

第八個趨勢：新穎的物聯(lián)網(wǎng)用戶體驗

物聯(lián)網(wǎng)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(yè)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(chuàng)新

瓊斯先生說：“目前，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)端點設備使用傳統(tǒng)處理器芯片，低功耗ARM架構特別受歡迎。然而，傳統(tǒng)的指令集和內存架構不是很適合端點需要執(zhí)行的所有任務。比如說，深度神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡所需要的功耗，以便帶來新的邊緣架構、嵌入式深度神經(jīng)網(wǎng)絡功能應用于低功耗物聯(lián)網(wǎng)端點中。這將支持新的功能，比如與傳感器整合的數(shù)據(jù)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(yè)能夠開發(fā)高度創(chuàng)新的產(chǎn)品和服務。

第十個趨勢：面向物聯(lián)網(wǎng)的新無線網(wǎng)絡技術

物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)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(wǎng)絡技術可以優(yōu)化所有這些方面，新的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)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(wèi)星和反向散射網(wǎng)絡。

Gartner預測，2019年將有142億個互聯(lián)事物將被使用，到2021年這一數(shù)量將達到250億，這一過程則產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。

人工智能將應用于各種物聯(lián)網(wǎng)信息，包括視頻、靜止圖像、語音、網(wǎng)絡流量活動和傳感器數(shù)據(jù)。因此，首席信息官們必須在其物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略中建立一個充分利用AI工具和技能的企業(yè)組織。

目前，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)端點設備使用傳統(tǒng)處理器芯片，低功耗ARM架構特別受歡迎。但是，傳統(tǒng)的指令集和內存架構并不適合端點需要執(zhí)行的所有任務，例如，深度神經(jīng)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)端點中實現(xiàn)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(shù)據(jù)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(yè)能夠開發(fā)出高度創(chuàng)新的產(chǎn)品和服務。

邊緣計算三大優(yōu)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(shù)據(jù)源處或數(shù)據(jù)源附近完成的計算，是不同于依靠十幾個數(shù)據(jù)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(yè)不斷將數(shù)據(jù)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(yè)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(shù)字輔助設備進行交互，因此等待數(shù)英里（或數(shù)十英里）以外的數(shù)據(jù)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(wǎng)絡的數(shù)據(jù)，而云計算帶來的數(shù)據(jù)時延，對沃爾瑪來說太慢了。

人工智能發(fā)展至今，在其所涉及偌大的領域中，仍舊面臨的問題便是優(yōu)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(lián)網(wǎng)“端-管-云”協(xié)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(tài)，打通物聯(lián)網(wǎng)應用的“最后一公里”。

目前，邊緣智能已經(jīng)在以下領域爆發(fā)應用。

自動駕駛

在汽車行業(yè)，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(wǎng)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(fā)展的未來。另外，隨著電動化的發(fā)展趨勢，對于汽車行業(yè)，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(fā)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(tǒng)視頻監(jiān)控，AI+視頻監(jiān)控，最主要的變化是把被動監(jiān)控變?yōu)橹鲃臃治雠c預警，因而，解決了需要人工處理海量監(jiān)控數(shù)據(jù)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(fā)展，在終端完成智能安防的條件日益成熟。安防行業(yè)龍頭?？低?、無人機龍頭大疆已經(jīng)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(chǎn)品在內的消費電子行業(yè)，實現(xiàn)智能的前提要解決功耗、安全隱私等問題。據(jù)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(jīng)處在爆發(fā)的前夜。

產(chǎn)業(yè)三分天下，擁有終端、算法、算力者通吃

目前，邊緣智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)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(chǎn)品中，為終端設備帶來更優(yōu)的邊緣計算能力。而曠視科技為了滿足實戰(zhàn)場景中不同程度的需求，也在持續(xù)優(yōu)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(lián)網(wǎng)解決方案提供商。在其發(fā)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(lián)網(wǎng)現(xiàn)實問題。

第三類：算力玩家。從終端芯片切入，如開發(fā)用于邊緣計算的AI芯片等。