2017物聯網國家政策
2017物聯網國家政策
物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，也是“信息化”時代的重要發展階段。物聯網的發展有哪些新的趨勢。小編給大家整理了關于2017物聯網國家政策，希望你們喜歡!
2017物聯網國家政策
1.LPWA躍居主流
在授權頻譜運作的低功耗無線接取(low-power wireless access，LPWA)技術在2017年將正式進軍市場，為要求低成本、長電池壽命的各種應用開啟一扇門，并要求能與移動通訊網絡可靠、安全地整合，并可以被運營商追蹤。在今年我們將看到服務供應商布署首批商用NB-IoT與LTE Cat M1網絡;那些LPWA技術將會成為服務供應商的IoT計劃之核心。
2.運營商拓展與開發商合作關系
隨著網絡運營商試著推動IoT平臺與基礎建設的使用，拓展與開發商之間的合作關系將成為重要焦點，因為運營商想要更了解橫跨廣泛產業的IoT新使用情境發展潛力;這類研發項目的好處之一在于能為運營商業務帶來創新氣象。
3.安全性成為優先事項
隨著廣泛、分布式以及異質的連網設備網絡變得越來越顯眼，數據、網絡與設備的安全性也逐漸成為焦點;今年我們將看到更多IoT設備被黑客入侵，以及IoT網絡暴露弱點的案例，無論是透過低階消費性設備還是更復雜的IoT產品。系統供應商與領導服務供應商已經攜手關注這些議題以及缺口，安全性將成為更重要的賣點，特別是那些意欲提供端對端IoT解決方案的廠商。
4.對“機器學習”的了解
IoT數據的價值將會在2017年從更多方面被實現，我們將看到數據轉向在IoT網絡邊緣被處理與分析，并因此在觸發移動或警報之前，將大量數據傳回核心網絡的需求最小化;從今年開始，跨越電梯管理到智能家庭的各種使用情境，將展開IoT數據流與機器學習引擎的整合。
5.物聯網驅動新服務業務模式
早期用戶正在探索如何利用IoT數據以及分析，來支持全新的、轉型的業務模式;這將為整個垂直領域帶來沖擊，特別是在基礎建設需要大量先期投資、以及該基礎建設需要持續維護以及營運的案例。企業將開始利用IoT的功能，讓客戶透過長期管理的服務模式來采購從照明到電梯等各種方案，而不用自己負擔擁有基礎建設的成本。
物聯網八大發展趨勢
新的物聯網芯片
許多老牌的芯片制造商，包括英特爾、高通等，生產了各種不同的芯片。在過去兩年中，英特爾不再依賴高能耗的PC和數據中心芯片，引入了低能耗的模塊，例如：Edison和Curie。還有用于無人機和車聯網市場的Atom芯片。
高通期望其用于移動芯片的驍龍線，擴展到可穿戴用的驍龍可穿戴芯片、無人機用戶的飛機驍龍芯片和用于車聯網的汽車驍龍芯片。2015年，高通收購了物聯網芯片制造商CSR，還計劃收購汽車芯片制造商NXP半導體。
由此可以預見，2017年，英特爾、高通和其它芯片制造商的競爭將會升溫，重點是新芯片的推出和大的收購舉措。
統一通信標準
在過去兩年中，高通和英特爾將其領地擴展到物聯網裝置領域，以應對通信平臺的升級。英特爾引領了一個財團公司——開放互聯網財團。高通則成立了AllSeen聯盟。兩家各自使用自己的標準，這使物聯網裝置制造商和消費者很頭痛，因為必須要應對兩個不同的標準。目前，兩家已建立了團隊，創建了新的開放連接基金(OpenConnectivityFoundation，簡稱OCF)，以建立物聯網通信的統一標準。如果標準統一要等待很長時間，將對物聯網碎片化、安全性改善等帶來負面影響。因此，2017年期望統一通信標準的出臺。
生態圈的發展
科技企業，包括谷歌、蘋果、三星、亞馬遜，都想接入其用戶連接裝置。
谷歌家庭和鳥巢裝置的目標是實現家庭自動化，并使其成為更方便的樞紐。AndroidAuto試圖將其生態圈擴展到車聯網。蘋果的iOS裝置將與智能家庭裝置HomeKit兼容，并擴展到車的CarPlay使用中。
亞馬遜完成了其Echo/Alexa/Dash生態圈與智能輔助設施的連接，可自動完成耗材的重新庫存。福特公司的車聯網與Alexa生態圈結合。三星開始銷售其SmartThings家庭自動裝置。最近，正在協議購買車聯網和與Harman商談實現移動互聯。2017年，這些巨頭圍繞生態的競爭將加劇，這將用利于生態圈的成長和發展。
人工智能將使物聯網實現跨邊緣和云的分布
跨邊緣裝置、路由和云業務的物聯網軟件的分布式架構，可使物聯網解決方案助推現代微業務的發展。人工智能和機器學習云業務可增加在礦山的使用。
運營商將提供令人眼花繚亂的無線技術，支持物聯網領域的使用案例
各種特性的物聯網裝置，例如：小的突發流量、密集連接集、長距離對新的無線連接需求(LoRaWAN、Sigfox或3GPP)的窄帶物聯網。對于物聯網決策制定者，將有超過20種無線連接選擇和協議需要評價。
制造商關注物聯網認證
主要的物聯網制造商，包括思科、IBM、微軟等將大規模投資低成本或無成本的培訓和認證，以保持認證的水平。同時，行業將推動特殊認證。目前，10家行業制造商已與企業制造商聯手認證具有物聯網功能的產品，如羅克維爾自動公司正與思科在做這一工作。
物聯網將同時收縮和豐富移動活動
越來越多的移動活動與連接裝置相關，從智能收看到家庭應用、汽車和虛擬支持。這些連接裝置將提供豐富的數據流，包括服務和產品所有者與消費者間的互動。新的方式將促進消費者對物聯網產品的替代速度加快。
2017年，將有兩類智能家庭技術實現家庭10%的普及，一是虛擬支持的接入(亞馬遜與Alexa的Echo業務)，另一個是智能照相系統(Canary或Withings的家庭系統)。
制造商應用將發生變化
各類企業，包括互聯網提供商(康卡斯特公司、安全報警公司)將采用網絡中繼器，讓消費者實現整個家庭的互聯。從長遠看，2019年，物聯網分析工具和應用將從初創企業轉向企業應用和特性方面。產品設計、營銷、銷售、用戶支持團隊將使用物聯網觀察，改善用戶體驗、提供產品和服務、改變用戶的參與度。
物聯網發展的八大趨勢
一、物聯網將演變為認知工具：
2017年物聯網的發展將從IoT 0.0版的連接裝置演變成IoT 2.0版的使用認知運算(cognitive computing)及預測運算(predictive computing)。
(一)、IoT 0.0即是機器對機器(Machine-to-Machine, M2M)特性包括：聯機裝置是透過手機或與其他網絡、極少的數據數據有整合企業或消費者的應用程序、且重點放在嵌入式硬件和手機網絡的“管道(plumbing)”方面。
(二)、IoT 1.0特性包括：云端運算、整合企業管理、支持新的商業模式，如產品即服務、裝置與網絡安全、大數據分析、聚焦于整合軟件功能和應用程序。
(三)、IoT 2.0特性是指物聯網將從數據運用至事件響應，再轉變為使用知覺工具和認知運算(或預測運算)。
二、認知技術成為新的智慧
物聯網正在快速地轉向運用人工智能(AI)來改變智能裝置，在沒有人為干預的情況下，能直接對環境的變化做出反應。
2017年云端服務與AI的整合解決方案，能夠整合APP、機器學習及AI，以提供完整的情境認知(situation awareness)、預測及規范功能，并幫助組織實現物聯網的價值。
三、物聯網平臺商品化
大型企業將持續致力于建設生態系統，并以最低成本提供各種組件(building blocks)，借以促進創新和發展新物聯網相關的解決方案與能力。
物聯網平臺的戰爭早已開始，包括：Amazon網絡服務、微軟Azure的物聯網、IBM Watson云端運算、SAP的HANA，以及PTC的Thingworx等。擁有自己的物聯網生態系統的AT&T、Verizon和Cisco等公司，將繼續向更大型的平臺供貨商提供組件(building blocks)，并開始將自己生態系統轉移至更大的物聯網生態系統。
四、無人機運輸成真
Amazon于2016年12月7日第一次讓無人機成功運輸包裹。Frost&Sullivan預估無人機商業測試的法規將于2017年通過，2017年底將可提供無人機運輸服務。此外，高通公司和AT&T也在測試無人機商業運輸、無人機監控森林大火、移動通信基地臺(cell tower)和電纜，同時繼續游說立法者批準搭載傳感器的無人機可用于商業用途。
五、物聯網是國家網絡安全的危機
不安全的裝置和惡意軟件恐成為物聯網的安全隱患，2017年黑客入侵物聯網裝置而造成損失。例如:2006年10月DDoS攻擊，黑客成功入侵無人監控的攝影機。目前有數十億個網絡設備正在運行，類似的黑客攻擊會入侵電網基礎設施、聯網汽車(connected car)，交通監視器、核電廠等等，將成為國家網絡安全的危機。
六、智能汽車和智能家居的融合已經實現
物聯網讓移動裝置和智能家居得以融合，能幫助消費者實現集中管理數字生活的夢想。其中包含：共享汽車、整合火車與飛機的行程、汽車租賃、響應需求的運輸(TAXI、BRT)、都市內的大眾交通、汽車能源管理、APP、旅程規劃、大數據、動態停車、私人管家等等。
七、爭取競爭優勢的AI助理
Amazon、Google、Apple、Microsoft都在努力搶占個人助理的市占率，為爭下家庭、消費者物聯網和人工智能的市場大餅。在2017年AI個人助理的發展中，首先將現有服務和具備智能家居解決方案的AI個人助理進行整合;第二階段則是與車聯網進行整合;第三階段是與自動駕駛整合;最后是小型公司大量引進AI個人助理，將會增加市場領導者的競爭壓力。
八、云端運算普及化
高效的數據標準與霧運算(Fog Computing)將可支持端點智慧(Endpoint intelligence)，將有助于物聯網的未來部署。
點運算(Point computing)之特性：具有簡單、基于私人云端的物聯網部署;企業后端數據處理;以應用為中心的通訊等。
云端運算(Cloud computing)之特性：基于公共云端的物聯網部署、協同物聯網部署的新興應用、以云端為中心的通訊。
霧運算(Fog Computing)之特性：在霧運算環境中，端點層級的數據管理、半自動化Semi-autonomous)的物聯網應用、以數據為中心的通訊。
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