2017年初，Gartner預測2018年全球連接設備的數量將為84億。但如今，這一數量近乎翻了一倍——據Statista 2018年最新統計數據顯示，2018年全球連接設備的數量將超過230億。在今年早些時候引起轟動的所有技術中，物聯網(IoT)獲得了大量關注。因為不管是在哪個行業，物聯網( IoT)及其應用都有潛力以不同方式改變您的業務模式
據Gartner預計，到2020年，將有近200億部設備接入物聯網，而物聯網產品和服務供應商的營收將達到3000億美元。以下是決定2018年物聯網未來的五大趨勢。
1、智能家居設備將會大受歡迎
即便是那些認為智能家居技術是懶惰青少年的不切實際的玩具的人，也越來越難以抗拒物聯網驅動的智能家居設備的魅力。這些設備將在2018年變得非常流行，因為它們變得高度直觀和創新，不僅擴展到家庭自動化舒適，而且還擴展到家庭安全和家庭安全。當棉絨堆積過高時發出警告的乾燥器可以防止火災。這種智能家居功能將在2018年得到廣泛應用。
物聯網智能家居應用的另一個重要驅動力是節能需求。智能恆溫器和智能照明有助於節省能源，降低電費，這將是2018年越來越多的人轉向物聯網設備的另一個重要原因。
2、邊緣計算將取代雲計算成為主流
這將是一個需要注意的變化。長期以來，物聯網設備一直依賴雲存儲數據。然而，物聯網開發人員和製造商現在開始意識到存儲、計算和分析邊緣數據的有用性。
根據研究公司IDC的數據，邊緣計算是:
由微型數據中心組成的網狀網絡，在本地處理或存儲關鍵數據，並將所有接收到的數據推送到中央數據中心或雲存儲庫，其佔地面積不到100平方英尺。
基本上，這意味著數據不是從物聯網設備發送到雲，而是先傳輸到位於物聯網設備附近或網絡邊緣的本地設備。這個本地存儲設備可以對數據進行排序、過濾和計算，然後將全部或部分數據發送到雲，從而減少網絡的流量。
這種方法被稱為“邊緣計算”，有幾個優點。首先，它有助於更好地管理每個設備發出的大量數據。降低對雲的依賴有助於應用程序更快地執行並減少延遲。通過能夠在本地收集和處理數據，物聯網應用程序消耗更少的帶寬，甚至在連接到雲的情況下也能工作。由於這些優點，邊緣計算將在消費者和工業物聯網中得到創新和廣泛應用。較少的雲參與有助於更好的安全實踐並降低連接成本。2018年將會有更多的邊緣計算在物聯網中使用。
3、醫療行業將更多地採用物聯網
物聯網最重要的應用之一無疑是在醫療保健領域，明年醫療保健將真正擁抱物聯網的威力。根據弗羅斯特和沙利文的數據，醫療用品互聯網預計將以26.2%的複合年增長率增長，到2021年達到720億美元。傳感器、可穿戴設備、醫療設備、健康監視器等一系列醫療設備將與物聯網連接。從醫療保健提供者到普通大眾，每個人都比以前更精通技術，這將使物聯網在醫療領域的應用永遠增加。移動健康應用程序和在家監控病人健康的虛擬助手、交流病人參數的智能可穿戴設備和植入設備、監控過境病人生命的智能汽車以及一系列其他智能連接設備將重塑醫療世界。
4、物聯網安全將是更大的優先事項
隨著應用的增加，越來越多的設備連接到物聯網。網絡擴張，數據量增加，更多信息處於危險之中。增加物聯網的使用必須同時增加物聯網安全的推動力。隨著重要的數據漂浮在雲端，病人的健康和家庭的安全都處於危險之中，物聯網必須比以往任何時候都更加安全。
到目前為止，並不是所有的物聯網設備都配備了筆記本電腦和個人電腦所配備的那種安全功能。在未來的一年裡，這種情況必須改變。機器對機器的認證將分層，生物識別登錄將成為標準，人工智能、機器學習和大數據技術將用於識別和挫敗數據入侵。
賽門鐵克(Symantec)在2017年4月發佈的互聯網安全威脅報告指出，弱密碼是IoT惡意軟件背後的主要原因。大多數物聯網設備製造商都為設備提供默認密碼，而且不允許客戶更改密碼。這是DDoS和其他攻擊的最高數量。2018年，製造商和消費者都將更加關注物聯網的安全性。
5、人工智能與大數據
隨著數以十億計的消費者和工業設備連接到物聯網並傳輸數據，需要處理和分析的數據數量將呈指數級增長。這個想法不僅僅是收集數據，而是從這些數據中提取可操作的見解，這需要一些嚴肅的大數據技術和人工工程來處理所有的數據。
人工智能、物聯網和大數據的融合將引發下一代應用和進步的浪潮。事實上，要孤立地看待這兩個問題可能已經很困難了。
近年來，人工智能的發展使得開發人員能夠發現數據之間的隱藏關係，從而極大地促進了數據分析過程使用最少的數據輸入，並解決了大數據性能問題。
這些都是在新的一年裡主導物聯網生態系統的一些趨勢。消費者和工業物聯網都將看到巨大的進步，許多聯網設備也將出現，但一些精通技術的人的突發奇想將變得司空見慣。當然，新技術的出現將使物聯網更加直觀和用戶友好，但在很大程度上，由於數據的風險也將增加，製造商將不得不更加努力地保護他們連接的設備。在所有這些趨勢和預測中，未來肯定是有希望的，當然值得期待。
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