2023年的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將為所有垂直產(chǎn)業(yè)的組織增加價(jià)值，從制造（工廠）到零售（倉(cāng)庫(kù)）和運(yùn)輸（汽車(chē)），同樣根據(jù)IoT Analytics調(diào)查，2023 年對(duì)300名物聯(lián)網(wǎng)者的調(diào)查，到2023年，87%企業(yè)開(kāi)展的物聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)案的成效達(dá)到或超??預(yù)期。

根據(jù)調(diào)查指出，企業(yè)在物聯(lián)網(wǎng)的支出在2022年達(dá)到2,010億美元，遠(yuǎn)低於過(guò)去許多研究機(jī)構(gòu)的預(yù)測(cè)，原因在於，雖然轉(zhuǎn)型的浪潮依舊持續(xù)，但產(chǎn)業(yè)前景不明與局勢(shì)混??某部分而言也縮減技術(shù)投資。

在投資物聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)中，采用者將在未來(lái)五年專(zhuān)注於建立物聯(lián)網(wǎng)軟體生態(tài)、開(kāi)發(fā)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程式，以及導(dǎo)入人工智慧；而到2027年，預(yù)計(jì)47%的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程式將具備人工智慧要素，提升軟硬體設(shè)備的整合程度與效益，而物聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)商在開(kāi)展企業(yè)策略時(shí)將關(guān)注五大重點(diǎn)：生態(tài)系統(tǒng)、解決方案、人工智慧視覺(jué)、并購(gòu)活動(dòng)、開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)。

根據(jù)IoT Analytics於2023年1月的物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)調(diào)查，物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)支出從2018年的不到1,000億美元成長(zhǎng)到2022年的2,010億美元；相較之下，該數(shù)字大約占2022年全球IT市場(chǎng)的5%，該機(jī)構(gòu)指出，2023年至2027年物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)仍預(yù)計(jì)每年成長(zhǎng)19%，到2027年支出將達(dá)到4,830億美元。

整體而言，2022年全球活躍的物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)量成長(zhǎng)18%，高達(dá)144億個(gè)物聯(lián)網(wǎng)端點(diǎn)，到 2023年，全球連接的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將再成長(zhǎng)16%，達(dá)到167億個(gè)，雖然預(yù)計(jì) 2023年的成長(zhǎng)將略低於2022年，但物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接數(shù)量預(yù)計(jì)將在未來(lái)幾年持續(xù)提升。

物聯(lián)網(wǎng)為垂直領(lǐng)域增加價(jià)值

從應(yīng)用端來(lái)看，2023年的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將為所有垂直產(chǎn)業(yè)的組織增加價(jià)值，從制造（工廠）到零售（倉(cāng)庫(kù)）和運(yùn)輸（汽車(chē)），同樣根據(jù)IoT Analytics調(diào)查，2023 年對(duì)300名物聯(lián)網(wǎng)者的調(diào)查，到2023年，87%企業(yè)開(kāi)展的物聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)案的成效達(dá)到或超??預(yù)期，

該調(diào)查將在即將發(fā)布的物聯(lián)網(wǎng)分析報(bào)告中發(fā)布，一些企業(yè)，例如Walmart、Tesla和赫伯羅特，已經(jīng)連接數(shù)百萬(wàn)計(jì)的聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，并希??更復(fù)雜的軟體工具進(jìn)行擴(kuò)展，透過(guò)軟體結(jié)合感測(cè)器來(lái)建立新的商業(yè)模式，將制造轉(zhuǎn)為服務(wù)化，看中軟體能夠以指數(shù)成長(zhǎng)的優(yōu)勢(shì)來(lái)建立企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

此外，從產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域來(lái)看，醫(yī)療保健是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)巨大的潛在應(yīng)用場(chǎng)，到2023年，物聯(lián)網(wǎng)的醫(yī)療設(shè)備市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到2,670億美元，最大的改變者之一是使用可穿戴設(shè)備和家用感測(cè)器，使醫(yī)療保健專(zhuān)業(yè)人員能夠在醫(yī)院或醫(yī)生手術(shù)室之外監(jiān)控患者的狀況。這使得全天候醫(yī)療照護(hù)，同時(shí)為需要立即和直接護(hù)理的患者釋放人力資源。

到2023年，產(chǎn)業(yè)內(nèi)將出現(xiàn)更多「虛擬醫(yī)院病房」的概念，借助感測(cè)器和遠(yuǎn)程醫(yī)療，醫(yī)生和護(hù)士將在自己家中監(jiān)督對(duì)患者的監(jiān)測(cè)和治療。從國(guó)家別來(lái)看，過(guò)去幾年，中國(guó)是新物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接的主要使用國(guó)家，僅中國(guó)的活躍物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)量在 2022年就超過(guò)20億。

然而，隨著一系列國(guó)際關(guān)系的挑戰(zhàn)正在降低該國(guó)物聯(lián)網(wǎng)使用速度，例如中美貿(mào)易緊張局勢(shì)再度升級(jí)導(dǎo)致的技術(shù)供應(yīng)短缺。2022年10月，美國(guó)對(duì)中國(guó)實(shí)施出囗禁令，對(duì)半導(dǎo)體與資通訊產(chǎn)業(yè)造成巨大影響，許多晶片業(yè)者正在將其設(shè)施遷出中國(guó)，例如英飛凌、臺(tái)積電、AMAT和ASML等一些企業(yè)已宣布將部分生產(chǎn)基地轉(zhuǎn)移出中國(guó)，無(wú)疑為物聯(lián)網(wǎng)成長(zhǎng)市場(chǎng)投下不小變數(shù)。

物聯(lián)網(wǎng)在電動(dòng)車(chē)市場(chǎng)的發(fā)展?jié)摿?/span>

除了資安外，物聯(lián)網(wǎng)在電動(dòng)車(chē)的應(yīng)用也不可小黥，感測(cè)器是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的重要組成部分，因?yàn)樗鼈優(yōu)槠?chē)提供有關(guān)其周?chē)h(huán)境的資訊。車(chē)輛的車(chē)載電腦使用此資訊來(lái)導(dǎo)航和做出決策。自動(dòng)駕駛的三個(gè)關(guān)鍵感測(cè)器包括LiDAR、雷達(dá)和3D 相機(jī)（圖像感測(cè)器）。

圖1 : 物聯(lián)網(wǎng)在電動(dòng)車(chē)的應(yīng)用不可小黥，感測(cè)器是自動(dòng)駕駛汽車(chē)的重要組成部分。

賓士、寶馬、Volvo和通用汽車(chē)等主要汽車(chē)原始設(shè)備制造商已選擇雷射雷達(dá)作為自動(dòng)駕駛感測(cè)器。2021年以前，特斯拉主要依賴(lài)?yán)走_(dá)技術(shù)，然而，最近該公司透過(guò)在2021年從Model 3和Model Y中移除雷達(dá)，隨後在2022年從Model S和Model X中移除雷達(dá)，開(kāi)始轉(zhuǎn)向錄影機(jī)系統(tǒng)（Tesla Vision）。

從業(yè)者動(dòng)態(tài)來(lái)看，Sony、Mobileye、Waymo等公司目前正專(zhuān)注於物聯(lián)網(wǎng)感測(cè)器技術(shù)創(chuàng)新，將監(jiān)視器與雷達(dá)等其他感測(cè)技術(shù)整合，以改進(jìn)其自動(dòng)駕駛解決方案的圖像分析。由於相機(jī)、雷達(dá)和LiDAR感知環(huán)境的不同特徵，這種組合背後的思維是為系統(tǒng)提供更豐富的模型來(lái)決定行動(dòng)方案或更快運(yùn)算。

整而言之，自動(dòng)駕駛汽車(chē)中的感測(cè)器協(xié)同工作以提供車(chē)輛周?chē)h(huán)境的完整圖像，使其能夠做出安全高效的駕駛決策。同時(shí)，越來(lái)越多的感測(cè)器使用可再生能源為自身供電，例如太陽(yáng)能或動(dòng)能，從而無(wú)需更換電池或其他電源。這項(xiàng)創(chuàng)新提高了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的可靠性和使用壽命，尤其是那些部署在偏遠(yuǎn)或無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)的位置的設(shè)備。這些設(shè)備是持續(xù)運(yùn)行，有助於減少整個(gè)系統(tǒng)設(shè)置對(duì)環(huán)境的影響，對(duì)於汽車(chē)產(chǎn)業(yè)而言，這將降低產(chǎn)品的碳排放量，同時(shí)增加議價(jià)能力。

車(chē)用感測(cè)器不只影響成像品質(zhì)，也與偵測(cè)能力有關(guān)。現(xiàn)有的影像感測(cè)器可分為感光耦合元件（CCD）和互補(bǔ)性氧化金屬半導(dǎo)體（CMOS），而一般CMOS若未具有清晰的成像品質(zhì)，難以達(dá)到良好的偵測(cè)效果。這表示，車(chē)用影像感測(cè)器的穩(wěn)定性與成像精準(zhǔn)度，將是關(guān)鍵。

研究機(jī)構(gòu)IC Insights指出，未來(lái)幾年自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)的發(fā)展，將促進(jìn)汽車(chē)廠商為自家車(chē)輛產(chǎn)品導(dǎo)入更多CMOS感測(cè)器。CMOS感測(cè)器進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代成為炙手可熱的元件，車(chē)載市場(chǎng)受到車(chē)聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛的開(kāi)發(fā)、各國(guó)將倒車(chē)影像列為標(biāo)準(zhǔn)配備的情況下，更是擴(kuò)大CMOS感測(cè)器的新應(yīng)用市場(chǎng)，隨著近年汽車(chē)的發(fā)展，CMOS已經(jīng)應(yīng)用在汽車(chē)倒車(chē)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)煞車(chē)系統(tǒng)之內(nèi)。同時(shí)，由於許多國(guó)家法規(guī)的改變，未來(lái)幾年上市的新車(chē)將導(dǎo)入各種安全系統(tǒng)，因此車(chē)子內(nèi)外都將使用更多的 CMOS影像感測(cè)器。

建立物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成熟度框架五大階段

企業(yè)要了解物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)如何變化以及物聯(lián)網(wǎng)的成長(zhǎng)機(jī)會(huì)為何，基本上皆需要考慮物聯(lián)網(wǎng)采用者經(jīng)歷的典型的以技術(shù)成熟曲線(xiàn)。

圖2 : 企業(yè)可以透過(guò)五大階段來(lái)評(píng)斷自身物聯(lián)網(wǎng)部署成熟度。（source：IoT Analytics）

第一階段：?jiǎn)⒂觅Y產(chǎn)控制/處理

在第一階段，無(wú)論是智能洗衣機(jī)、工廠中的重資產(chǎn)，還是海上的船舶，企業(yè)都需要投資感測(cè)器和本地控制器/網(wǎng)關(guān)，以便能夠處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，盡管新的邊緣運(yùn)算投資周期看到許多公司投資於功能更強(qiáng)大、更靈活的硬體，預(yù)計(jì)到2027年，物聯(lián)網(wǎng)硬體/設(shè)備的支出將是成長(zhǎng)最低的類(lèi)別，成長(zhǎng)率為14%。

第二階段：建立各種連接性

在第二階段，企業(yè)最終用戶(hù)建立并簡(jiǎn)化與其物聯(lián)網(wǎng)硬件的連接。雖然所使用的某些技術(shù)已經(jīng)存在了幾十年（例如，某些現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)），但近年來(lái)公司已大量投資於更高帶寬的連接（例如以太網(wǎng)）、無(wú)線(xiàn)連接（例如4G/5G和LPWAN）以及更現(xiàn)代和更輕便的技術(shù)協(xié)議（例如，OPC-UA和MQTT），到2027年，連接性支出預(yù)計(jì)將成長(zhǎng)18%。

第三階段：建立軟體為本的IT主軸

數(shù)據(jù)規(guī)范化和分析是物聯(lián)網(wǎng)成熟度第三階段的關(guān)鍵，公司投資於允許他們?cè)L問(wèn)各種物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源并建立有價(jià)值的服務(wù)的軟體，例如，使用云端儲(chǔ)存與平臺(tái)服務(wù)、集中式資料湖、容器化、現(xiàn)代資料庫(kù)等，許多公司目前正處?kù)都夹g(shù)成熟曲線(xiàn)這一部分的主要投資階段，這就是為何預(yù)計(jì)到2027年，與物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和中間件相關(guān)的支出將分別增長(zhǎng)30%和34%，用於基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS）。

第四階段：建立提升附加價(jià)值的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

在物聯(lián)網(wǎng)成熟度的第四階段，物聯(lián)網(wǎng)最終用戶(hù)有機(jī)會(huì)建立云端原生或基於邊緣的應(yīng)用程式，大規(guī)模使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。以標(biāo)準(zhǔn)化方式（第二階段）連接到任何資產(chǎn)（第一階段）并輕松訪(fǎng)問(wèn)這些數(shù)據(jù)（第三階段）的能力支持許多物聯(lián)網(wǎng)用例。一些早期的創(chuàng)新者（例如汽車(chē)原始設(shè)備制造商）已經(jīng)到達(dá)這個(gè)階段，企業(yè)正在建立各種內(nèi)部（例如工廠）和外部（例如汽車(chē)產(chǎn)品）物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程式，預(yù)計(jì)未來(lái)幾年會(huì)有更多公司達(dá)到此階段。

第五階段：AIoT = 將AI導(dǎo)入IoT

透過(guò)人工智慧達(dá)到業(yè)務(wù)是物聯(lián)網(wǎng)成熟度的第五個(gè)階段，在這里，公司嘗試透過(guò)嵌入人工智慧來(lái)強(qiáng)化現(xiàn)有應(yīng)用程序和構(gòu)建新應(yīng)用程序的方法，機(jī)器視覺(jué)和預(yù)測(cè)性維護(hù)是當(dāng)今兩個(gè)最常見(jiàn)的支持人工智慧的物聯(lián)網(wǎng)用例，生成人工智慧的最新突破可能會(huì)增加一個(gè)新的維度，并推動(dòng)業(yè)者進(jìn)一步快速采用人工智慧。

然而，并不是所有的東西都需要人工智慧，許多當(dāng)前的應(yīng)用程式對(duì)於某些客戶(hù)和用例來(lái)說(shuō)仍然足夠，并不是每個(gè)儀表板都需要人工智慧，圍繞ChatGPT與生成式人工智慧的熱潮可能會(huì)在未來(lái)幾年影響公司的人工智慧戰(zhàn)略制定，現(xiàn)在判斷生成式人工智慧在物聯(lián)網(wǎng)中的實(shí)施是否以及多快會(huì)導(dǎo)致新的大規(guī)模用例還為時(shí)過(guò)早，生成式人工智慧模型主要著重在文本和圖像，目前只有少數(shù)模型以感測(cè)器數(shù)據(jù)為中心。許多軟體供應(yīng)商目前正在研究如何使用人工智慧來(lái)強(qiáng)化現(xiàn)有的軟體產(chǎn)品。例如2023年5月，德商SAP在現(xiàn)有ERP產(chǎn)品組合中宣布15項(xiàng)新的人工智慧功能，包括九個(gè)新的生成式人工智慧場(chǎng)景。

企業(yè)五大策略來(lái)因應(yīng)競(jìng)爭(zhēng)版圖

策略 1：通過(guò)建立強(qiáng)大的合作夥伴生態(tài)系統(tǒng)來(lái)增加機(jī)會(huì)

物聯(lián)網(wǎng)的復(fù)雜性導(dǎo)致一些領(lǐng)先的組織建立了一個(gè)由免費(fèi)合作夥伴公司組成的生態(tài)系統(tǒng)，以幫助他們進(jìn)入市場(chǎng)和交付。這種策略在領(lǐng)先的超大規(guī)模應(yīng)用程序 Microsoft、AWS和Google中最為引人注意。

例如，在2023年漢諾威工業(yè)展覽上， 32家合作夥伴與AWS聯(lián)合叁展，25家與微軟聯(lián)合叁展，24家Google聯(lián)合叁展，盡管這些公司在技術(shù)上也是超大規(guī)模的客戶(hù)，但也投入大量時(shí)間和資源用於開(kāi)發(fā)聯(lián)合解決方案、共同構(gòu)建架構(gòu)以及銷(xiāo)售產(chǎn)品，例如，AWS在展會(huì)上銷(xiāo)售了與Element Unify、HighByte、Deloitte和TensorIoT的聯(lián)合解決方案。

圖3 : 企業(yè)可建立強(qiáng)大的合作夥伴生態(tài)系統(tǒng)來(lái)增加機(jī)會(huì)。

策略 2：專(zhuān)注於解決客戶(hù)問(wèn)題的解決方案

幾年前，許多供應(yīng)商專(zhuān)注於銷(xiāo)售一個(gè)允許物聯(lián)網(wǎng)采用者自己構(gòu)建應(yīng)用程式的平臺(tái)。然而，許多物聯(lián)網(wǎng)采用者，尤其是中小企業(yè)，發(fā)現(xiàn)他們沒(méi)有實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的資源。一些之前提供物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的供應(yīng)商已經(jīng)做出相應(yīng)調(diào)整，并轉(zhuǎn)向?yàn)閭€(gè)別問(wèn)題和用例提供物聯(lián)網(wǎng)解決方案，而不是提供一個(gè)通用的、難以維護(hù)的平臺(tái)。

在某些情況下，這些解決方案將現(xiàn)有硬體或感測(cè)器與云端軟體的使用權(quán)限捆綁在一起，以便物聯(lián)網(wǎng)采用者可以從一個(gè)供應(yīng)商那里獲得他們需要的一切，舉例而言，在2022年，瑞典密封和軸承公司SKF推出了SKF Axios，這是一種無(wú)線(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)解決方案，該解決方案的目的為監(jiān)控設(shè)備并提高設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)間，該解決方案利用多項(xiàng)AWS云端服務(wù)并提供必要的感測(cè)器、無(wú)線(xiàn)連接和即用型應(yīng)用程式。

戰(zhàn)略 3：將人工智慧愿景融入企業(yè)策略

隨著物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)市場(chǎng)開(kāi)始關(guān)注成熟度的第五階段 (AIoT)，一些供應(yīng)商似??比其他供應(yīng)商更大膽、更致力於引領(lǐng) AI 競(jìng)賽。例如，日本工業(yè)自動(dòng)化供應(yīng)商橫河電機(jī)正在將工業(yè)「自主運(yùn)營(yíng)」的愿景納入公司戰(zhàn)略，相信制造業(yè)的未來(lái)是基於人工智能的。2023 年 3 月，橫河電機(jī)宣布在ENEOS材料化工廠采用橫河電機(jī)的自主控制人工智能。現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試表明，人工智能可以比現(xiàn)有的人工控制方法更有效地控制蒸餾操作，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定、高產(chǎn)和節(jié)能。

策略 4：透過(guò)收購(gòu)來(lái)補(bǔ)足市場(chǎng)/產(chǎn)品缺漏

一些公司不選擇合作，而是選擇收購(gòu)高價(jià)值的某些物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)或應(yīng)用程式來(lái)拓展產(chǎn)品組合種類(lèi)與提升市占率：2022年5月，艾默生電氣收購(gòu)了Aspen Technology，建立一家領(lǐng)先的制造業(yè)軟體公司，此次收購(gòu)使艾默生電氣能夠獲得強(qiáng)大的工業(yè)人工智慧產(chǎn)品組合，包括眾多資產(chǎn)智能解決方案。2022年6月，西門(mén)子收購(gòu)Senseye，這是一家為工業(yè)機(jī)器性能和可靠性提供人工智慧驅(qū)動(dòng)解決方案的供應(yīng)商，在近期的100項(xiàng)物聯(lián)網(wǎng)收購(gòu)案中，可發(fā)現(xiàn)最大的被收購(gòu)公司群體（26%）屬於應(yīng)用程式領(lǐng)域其中許多都在AI領(lǐng)域占有一席之地。

策略 5：打造相容標(biāo)準(zhǔn)生態(tài)系

開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)有??解決大規(guī)模采用物聯(lián)網(wǎng)的最大障礙之一：各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和系統(tǒng)之間缺乏互操作性和兼容性，透過(guò)使解決方案與開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)保持一致，供應(yīng)商希??大幅提升客戶(hù)體驗(yàn)，并在在他們的IoT解決方案中持續(xù)強(qiáng)化創(chuàng)新、靈活性和可擴(kuò)展性。

舉例來(lái)說(shuō)，施耐德電氣正在積極推廣使用IEC 61499，這是一種由Universal Automation開(kāi)發(fā)的共享源運(yùn)行時(shí)執(zhí)行引擎，EC 61499目的為建立獨(dú)立於硬體的應(yīng)用程式，以補(bǔ)足 IT 和 OT 之間的現(xiàn)有差距。此外，在2023年漢諾威工業(yè)會(huì)展中，可觀察到幾個(gè)業(yè)者，例如微軟、西門(mén)子和SAP在資產(chǎn)管理外殼（AAS）框架的支持下建立標(biāo)準(zhǔn)生態(tài)系，以開(kāi)發(fā)相容性的數(shù)位分身解決方案。