2019年的物联网市场将如何发展?我们将通过一系列不断扩展的物联网预测来回答这个问题。

　　似乎在每年年底时，总会有一些科技专家预测：未来一年将成为“物联网年”。不过在经历了连续几年的兴奋而非快速增长后，认为2019年也是如此的专家貌似少了很多。虽然这看起来像是一个索然无味的预测，但2019年对于物联网来说可能是喜忧参半。一方面，供应商正在努力使物联网更易于部署，这可以加速采用;另一方面，包括5G和区块链在内的能让物联网受益的并行技术，在未来一年中很可能仍不成熟。要了解关于2019年物联网预测的更多信息，请继续阅读：

　　多元化市场将刺激物联网增长

　　物联网市场有望继续扩大，市场也正逐步变得更容易驾驭。虽然在2018年，基于物联网的应用服务并不短缺，以帮助企业启动物联网项目，但对于许多最终用户来说，大规模部署物联网项目并随着时间推移进行管理仍然比较困难。Forrester预计，随着服务量的增加，明年情况将有所改善，以帮助最终用户“管理、监控和运营分散的物联网设备、网络和资产”。Forrester还预计，在制造、医疗、零售和公用事业领域部署物联网的公司将与供应商签订数亿美元的合同，以帮助他们“运营”物联网项目。

　　天线供应商Taoglas也有类似的物联网预测，Taoglas集团联合首席执行官德莫特奥谢(DermotO'Shea)表示：“供应商将开始看到他们在物联网方面坚持不懈取的成果，从物联网初期就已经存在的供应商终于开始赚钱了”。

　　虽然物联网专家对2019年的物联网市场是稳定增长还是快速增长持有不同意见，但德莫特奥谢(DermotO'Shea)仍处于乐观的阵营中。他表示：“2019年，我们将看到多年来预测的市场真正增长。” “原因?许多行业终于开始看到物联网应用的规模，而新的应用正在迅速扩张，无人能预测。”作为证据，他指出物联网天线的需求激增，他说：“虽然1万个单位的物联网天线曾经是一个大订单，但现在10万个单位的订单很常见。”

　　虽然在物联网采用的早期阶段，很难找到实现广泛应用的连网项目，但现在已经完全不一样了。智能音箱正在逐渐成为许多消费者的选择，而支持物联网的电动滑板车也正在快速增长。奥谢说：“街道照明、电表、以及其他公用事业和智慧城市应用也将在2019年呈指数级增长。预计在2010年下半年发生的物联网海啸从未实现过，但相反，一系列小浪潮将大大增加物联网部署数量。”

　　智能家居市场将会看到增长和多元化

　　在智能家居经过一段模糊的不确定时期之后，消费者提出了一些问题，比如：“我为什么想要一个连网的烤面包机”，消费者和供应商开始明白什么才是吸引人的智能家居技术。

　　特别是智能音箱功能非常强大，代表了热门的消费者技术。根据Business Insider的调查数据显示，亚马逊已经说服60%的vip会员购买至少一台Amazon Echo智能音箱，而且30%的非VIP会员也拥有亚马逊智能音箱。尽管亚马逊智能音箱的销量似乎接近饱和，但谷歌HOME智能音箱和语音助理的销量却在2018年的竞争中飙升。

　　ARM物联网服务集团战略副总裁Charlene Marini表示，所有迹象显示智能家居市场将继续增长。Marini预计“随着主流家用品牌消费者产品的扩展，物联网家用产品的可用性将会大大提高。”Marini表示，潜在的增长领域包括照明、灌溉、供暖和制冷，并补充说，这项技术将为日常工作带来更多的自动化。

　　ARM委托第三方针对2000名消费者进行的独立调查显示，在2018年底，智能科技的假日消费将强劲增长，54%的消费者预计在科技礼品上的消费将超过去年。

　　如果在智能家居技术上的假日消费支出确实激增，那么对整个2019年的市场可能会是一个福音。

　　5G将不会在2019年大踏步前进

　　毫无疑问，5G炒作正在升温。当5G技术广泛发挥作用时，无疑会对许多物联网部署带来福音。但到2018年12月为止，已经有迹象表明早期的5G实施不能满足其营销需求。据Verge报道称，最近在夏威夷举行的高通公司Snapdragon技术峰会上，这项技术的演示并不令人印象深刻。Verge高级新闻编辑Sean Hollister写道：在活动中演示的5G连接速度“并不像5G那样快”，它甚至比我家里的网络连接速度都要慢。

　　根据Taoglas首席执行官德莫特奥谢(DermotO'Shea)的说法，5G将不会在2019年大踏步前进。他说：“许多引起轰动的5G公告都只是营销宣传，早期的5G部署是预先标准的，并且该领域太不成熟，无法清楚地预测该技术何时会达到主流部署”。虽然三星正在与Verizon和AT&T合作准备生产一款5G手机，但苹果可能会等到2020年才会这么做。

　　Gartner在2018年估计，5G的采用将在两到五年内达到主流采用。奥谢说：“在2019年，5G硬件将继续在基站站点安装，但软件根本没有准备好。支持5G的手机可能会在2019年中期准备就绪，但在其余部分到位之前，这并不代表任何东西。而物联网至少要到2020年才需要担心5G”。

　　更加集中化的区块链应用将会到来

　　就2018年领先的技术趋势而言，在2018年年初，区块链出现了某种繁荣，然后全年都在逐步降温。2018年8月，Gartner在一份报告中估计，这项技术正陷入幻灭的低谷，距离主流采用还有5到10年时间。

　　虽然区块链支持者的声音依然坚定地致力于这项技术最初的反权威承诺，但区块链开始看起来更像企业的商业工具。区块链得到了摩根大通和伯克希尔·哈撒韦等知名金融公司的大力支持。它还得到SAP、微软、Alphabet和Apple等科技公司的支持，以及壳牌、丰田和沃尔玛等其他著名公司的支持。此外，博世、富士通和大众等公司正在与以分布式分类账为主的IOTA基金会合作，共同探索商业区块链应用。有了这些公司的支持预示着该技术的长期商业潜力。

　　但是，正如《纽约时报》最近在一篇题为“区块链的希望和背叛”的文章中所描绘的那样，该技术作为分布式信任推动者的声誉正在逐渐消失，因为随着区块链采用的逐渐成熟，该技术正在变得更加集中化。一方面，基于集中式私有区块链的B2B分布式分类帐应用程序有所增长;另一方面，正如《纽约时报》所指出的，公共点对点应用程序“基于公共区块链网络——这些网络都是集中式的”。

　　随着可能出现的经济衰退，数字化转型将放缓

　　数字转换有一个令人不快的秘密，许多数字化转型工作未能兑现其改变客户体验并推动业务和运营效益的承诺。据Forrester称，2018年，超过一半的数字化转型工作陷入停滞。同样，IDC去年指出，59%的组织处于“数字僵局”。

　　2019年“数字化转型”旗帜的作用还不确定。在过去几年里，这个流行语主要是关于高风险、高回报的项目，这些项目创造了全新的市场。常见的例子包括亚马逊将自己重塑为云计算领导者，苹果公司在数字音乐领域的开创性工作，Uber重新创造出租车体验以及Airbnb将私有财产改造成酒店等。

　　但随着经济衰退的恐惧逼近，2019年数字化转型可能会在运营效率方面更加保守，而在彻底转型方面则更少。包括美联储在内的10位经济学家预计2019年美国经济将以2.4%的低迷速度增长。Natixis美洲区首席经济学家约瑟夫·拉沃格纳(Joseph LaVorgna)等多位经济学家预测，2020年将出现经济衰退，因此许多企业可能会控制雄心勃勃的数字转型计划，并将注意力转移到短期投资回报的项目上。

　　陷入困境的实体零售行业的情况可能会有所不同，该行业正在被迫投资数字技术以与在线商家竞争。IDC预计到2019年底，将有一半以上的实体零售商部署数字核心平台。正如在我们接下来的文章所述，包括亚马逊和沃尔玛在内的零售巨头开始雄心勃勃地在实体店中部署数字技术，以帮助改善客户体验。

　　无人商店将开始迅速普及

　　我们可能处于在零售环境中广泛使用自动化的早期阶段，但这种转型正在加速。亚马逊已经在西雅图、芝加哥和旧金山开设了几家无收银台的Amazon Go 商店，而且还计划在伦敦再开一家。虽然为零售环境配备必要的传感器可能价值不菲，但在节省顾客时间方面，这显然有潜在的好处。沃尔玛也加入了这场游戏，并在得克萨斯州达拉斯开设了一家无收银员的“山姆会员商店”，顾客可以通过应用程序扫描并付款，而无须经过收银员或排队进行结账。零售商店中的顾客也可以使用应用程序中的商品导航功能，该功能将引导顾客找到购物清单上的商品。说到购物清单，商店的应用程序将使用机器学习来尝试预测消费者需要什么。沃尔玛在达拉斯的无人收银商店中的经验可以为更广泛使用该技术奠定了基础。同样，Venture Beat表示，亚马逊正在寻求在机场推出自己的无人商店，而Grubstreet报告说，亚马逊正在更大的零售环境中测试该技术。

　　虽然亚马逊自动跟踪顾客的购买情况令人印象深刻，但沃尔玛让顾客通过智能手机应用程序扫描购买情况的体验，也可以为其他零售商提供参考，让他们在大举投资传感器和计算机视觉技术以完全实现自动化这一过程之前效仿。

　　网络犯罪分子将加大基于机器学习的攻击

　　机器学习似乎在2018年几乎无处不在，而且大多数拥有数字项目的公司要么已经在使用机器学习，要么在计划启用机器学习。虽然机器学习在网络安全中的作用正在迅速加强，但人们也担心犯罪分子可能会利用机器学习来定位易受攻击的目标，并制定策略，使攻击更具破坏性。RiskIQ公司的首席技术官Adam Hunt预测犯罪分子也会加大对抗机器学习的使用，从而避免被机器学习模型发现。Adam Hunt在博客中写道：好人的机器学习模型需要快速发展，并通过整合基于实例的方法来应对这些威胁，这些方法使用的模型可以从提供频繁反馈的数据科学家那里逐步学习。

　　智能建筑领导者将专注于提高生产力

　　投资管理公司仲量联行(JLL)有一个经验法则，即3-30-300等式，该等式认为与商业建筑相关的每平方英尺成本大约是水电费3美元，租金30美元，工资300美元。迄今为止，许多智能建筑项目的主要重点是通过优化暖通空调和提高照明效率的技术来降低能耗和简化维护。ARM的物联网服务集团战略副总裁Charlene Marini预测，2019年的重点将转向提高生产力。她说：“智能建筑将越来越多地借助先进技术，如定位、计算机视觉和混合现实，朝着空间优化、安全/安保对象检测、寻路和资产跟踪的方向发展”。

　　智能音箱将在医疗机构中变得更加普遍

　　智能音箱可以为消费者提供一种异想天开的方式来了解天气、播放音乐和调节其连接的恒温器，但该技术在医院中有着更强的应用前景。传统上，护士响应患者要求调整照明、加热或制冷、并偶尔帮助控制房间内的电视，而智能音箱的使用可以使患者自己更容易执行此类任务。虽然智能音箱在该领域可能尚不普及，但IHS预测到2021年将有90万台智能音箱用于医疗保健机构。虽然《健康保险可携带性与责任法案》可能会为某些使用案例的采用设置障碍，但护士和医生也可以受益于智能音箱，智能音箱可以回答诸如同事或设备在医院中的问题。基本的语音听写软件已经可以帮助医生和护士在电子病历中输入临床记录，并且在2017年，Nuance Communications公司推出了具有这种功能的以医疗保健为主的智能音箱。随着时间推移，以临床医生为中心的智能音箱的功能集必然会增加。在重症监护室和手术室中，智能音箱可以通过减少使用物理触摸来控制医疗设备的需求，为护理人员提供一种最大限度减少感染的方法。

　　电动滑板车和电动自行车市场将继续保持快速增长

　　2018年出现的最令人惊讶和争议的技术之一是通过智能手机应用程序使用共享电动滑板车。几乎在一夜之间，电动滑板车出现在从柏林到旧金山的所有城市，引发了人们对它们造成混乱的愤怒。但是，根据Schaller Consulting的一项调查显示，在2018年结束时，连网电动滑板车以及连网的传统自行车和电动自行车看起来更像是一个更好的解决方案，可帮助交通拥堵的城市减少压力，而Uber或Lyft似乎在恶化交通。相比之下，电动滑板车和电动自行车理论上可以帮助许多城市利用自行车道利用率低的优势。但挑战依然存在，例如，共享的电动滑板车故障率极高，激发了商家对更耐用替代品的研究。尽管存在缺陷，但对许多城市来说，部署有序的共享电动滑板车车队似乎比部署新的或翻修现有的公共交通网络更容易。它们相对容易部署和为用户提供的便利性正在帮助推动技术投资。在2018年中期，该行业突然被估值达数十亿美元，预计对这项技术的兴趣以及对它的更多监管将持续到2019年。

　　个性化送货概念将逐渐流行

　　电子商务的普及使得许多消费者几乎在网上购买所有东西。但是这种受欢迎程度的激增也导致了所谓“门廊偷盗”现象上升，在这种情况下，小偷会将快递放在家门口的货物偷走。因此，在配送高价值货物时，快递公司会要求客户亲自到场签收包裹，以此来避免这种盗窃行为。然而，如果连续三次上门送货失败，客户必须自己抽出时间去当地仓库提货。

　　包括亚马逊在内的多家公司已经针对该问题推出了基于物联网的解决方案。亚马逊智能锁套件为消费者提供了在家中交付包裹的能力，该服务可以让消费者远程查看亚马逊送货员打开房门并将包裹放在屋内。

　　面部识别技术取得进展

　　近年来，面部识别技术获得了主流认可。诸如较新的iPhone或三星Galaxy手机等智能手机提供了用户面部解锁设备的功能。而华盛顿杜勒斯国际机场等机场正在利用该技术确认乘客的身份。

　　该技术也正在迅速扩展到监控应用。在某些国家，该技术在许多领域都是必不可少的，有助于巩固其统治权威，例如，利用这项技术跟踪敏感人士。《经济学人》指出，具有独裁倾向的国家也可以将这项技术用于类似的手段，同时也承认第一世界国家也有可能滥用这项技术。

　　在一份相关的报告中，美国特勤局正在白宫使用人脸识别系统扫描附近人的面部，以确定他们是否是“感兴趣的人”。正如美国ACLU最近写的那样，“在公共人行道上对美国人进行毫无理由的审查，已经跨越了重要界限，这有必要问一问该机构如何扩大面部识别的使用，以及它所引起的宪法问题。”

　　虽然围绕这项技术的相关隐私问题很明显，但它对已定义的应用程序的潜在好处也是如此。Gartner预计，与2018年相比，到2023年，支持人工智能的面部识别技术将使发达国家失踪人口减少80%。

　　这项技术的迅速发展引起了诸如AI Now这样团体的警告，AI Now是纽约大学附属研究院所，它与微软和谷歌有成员关系。AI Now认为：“政府需要通过扩大机构特定权力来监管AI(人工智能)，以便按领域监督、审计和监控这些技术”。

　　随着这项技术侵犯隐私的影响变得越来越明显，预计这种不安情绪将在2019年开始上升。美国伊利诺伊州和得克萨斯州已经对面部识别应用有了一些限制。

　　另一个可能推动监管的因素是，一些面部识别系统也面临着不准确的问题，例如，一些系统在分析深色皮肤的人和女性时显示出较高的错误率。

　　随着面部识别技术的进步，它可能会越来越多地用于“根据面部图像或视频来检测个性、内心感受、心理健康和‘员工参与度’之类的事情”。AI Now报告的一部分这样写道：“这些主张并没有得到强有力的科学证据支持，并且正以不道德和不负责任的方式应用，这些方式常常让人想起颅相学和相术的伪科学。”

　　面部识别技术正受到越来越多的关注，这可能会刺激民主国家对其进行监管。这些努力是否在下一年成为法律还不太确定。

　　规范性维护的诉求增长

　　想象一下，您必须每天晚上从圣何塞开车到旧金山——在任何一个工作日。这两个城市相距50英里，晚上开车需要50分钟，但如果您下午4 : 40离开，而且根据地图数据测算，开车可能需要1小时40分钟到2小时40分钟。但是仅仅知道路程可能需要两个小时或更长时间可能不是最有用的信息。如果您的汽油不足怎么办?哪里有加油站，而且不会有交通堵塞?或者如果您饿了?哪里可能是避开交通拥堵的好地方，您打算在那里呆多久。想象一个应用程序，它能考虑到您所有的精确条件，并根据您的特定需求规范您可以采取的选择。

　　这个例子粗略地概述了规范性而非预测性分析的好处。在工业领域，预测性维护可帮助企业了解资产(设备)何时可能出现故障。而规范性维护更进一步，它可以通过一个或者多个动态指标显示每一个决策的结果。规范性维护的每个环节、每个步骤、每个流程、每个岗位，都有一定的规矩和标准，信息更具准确性，业务决策者可以直接使用。正如Frost&Sullivan解释的那样：“与预测性维护不同，规范性维护不仅仅局限于预测故障——它是一种战略性维护流程，允许在需要时应用解决方案。”

　　FogHorn首席技术官Sastry Malladi承认，对许多组织来说，采用预测性维护仍然是陌生的，早期采用者将在2019年接受规范性维护的概念。他说：“例如，电梯制造商希望解决日常问题，比如电梯门的摩擦。解决这一问题的预测性维护方法是使用边缘计算来分析传感器数据，然后制造商可以在异常影响电梯性能之前高效地安排维修服务。随着规范性维护的出现，在制造商出发维修电梯之前，他们将获得最需要维修区域的建议数据，并已经向维修人员核实了可用于维修的专业知识、工具和零件”