与 CCS Insight 一起预测物联网的未来

February 2, 2022

Kenton Williston

物联网的未来

有哪家企业不希望自己能够预测未来呢？但是，还是会有一些人尝试凝视水晶球，并且拥有足够勇气，将结果公诸于众。分析公司 CCS Insight 就是这样的预言家，这家公司刚刚发布了它的年度物联网预测。CCS Insight 对其全体员工进行了调研，内容涉及从可持续发展到云计算的未来的一切，甚至包括“物联网”这个定义的演变。他们为 insight.tech 的读者准备了一份特殊的 2022 年度报告，报告的侧重点放在物联网的转型空间。

我们将与 CCS Insight 的首席运营官兼物联网研究主管 Martin Garner 展开对话，借此了解一些重点。他将对 2021 年作出回顾，看看有哪些预测已经成真、哪些还不够明朗，并对 2022 年以及日后的趋势进行展望。

您的 2021 年预测最后结果如何：哪些预测成真了，哪些预测错了？

其中有一些成真了，这令我们感到很荣幸。其一是新冠疫情将加快机器人、自动化和物联网在各个行业的应用。投资起初出现过停滞，但人们意识到他们需要这样的技术，才能维持运营。另一项预测是：人工智能和机器学习中的安全和隐私将成为更令人担忧的领域。机器学习的攻击面相当大，而且可能很难在一开始检测到黑客攻击。

我们也确实有一些预测没能押中。我们预测诺基亚会被收购，但事实上这并没有发生。我们还预测，政府对大型科技公司的监管将会放缓，而实际上，监管推进的速度比我们预计的更快。

还有一些属于长期预测，仍有待事实验证。例如，我们预测到 2025 年，一家大型云企业将提供全方位的移动网络解决方案。还有一项预测是：微型人工智能技术的地位将有所上升，占到全部人工智能工作负载的 20%。科技行业瞬息万变——尤其是物联网——而且它的角色正日益变得更加重要，但我们还没有达到那个水平。

对于 2022 年的物联网，您有什么设想？

关于 2022 年以及更远的未来，我们作出了近 100 项预测，但显然不能在这里一一列举。但我们从或多或少与物联网社区相关的内容中抽取了一部分预测，并将其制作为一份报告，供大家从 insight.tech 下载。

我只准备重点介绍引起我注意的几点。其中一些关乎新冠疫情的后续影响。到 2025 年，发达国家对办公空间的使用将会减少 25%。将会有更多的人采用 5G 作为额外的家庭宽带；我们认为 10% 的家庭可能会拥有 5G 连接。

我们还看到，从去年开始，人们对可持续性的关注大大增加。我们坚信“清洁云”领域将成为今年的一块竞技场。我们还认为物联网可以通过在市场营销中加入可持续发展因素而获益。总的来说，对于可持续发展来说，物联网带来了福音，但我们基本上还没能充分利用这项技术。我们还认为，当我们实现这一目标时，可持续性将被采纳到 6G 规格中。

还有很多关于物联网本身的东西。更多地关注软件和机器学习——向更高一级的物联网转变。智能电网和广域网之间的联系也将变得更加紧密。我们实际上预计在 2025 年之前，将出现一种“泛公用事业公司”——我们指的是既是能源供应商，又是网络供应商的公司——同时在这两种网络中耕耘，因为二者正变得越来越相似。

亚马逊、谷歌和微软等云提供商的角色将如何发展？

它们都在致力于推动的领域之一是电信网络。而在 5G 领域，它们作出了更多努力。随着 5G 从目前的消费阶段更多地过渡到工业阶段，就更是如此。举个例子，如果您是一家全球性汽车制造商，而且希望在全球范围内所有您旗下的制造工厂都建立 5G 专用网络，那么谁最适合提供这一服务？我认为答案不是当地的电信公司，因为他们不够全球化。这个角色更有可能由您的大型云提供商来承担。因此，我们认为他们将成为一些电信产品的关键分销渠道。而我认为这是一个很好的例子，这说明在未来几年里，云服务提供商和电信公司之间的业务领域将变得越来越模糊。

那么在这样的格局里，类似于云的本地体验该处于什么位置呢？

我们目前预计，像戴尔、惠普和其他计算提供商将推出类似于云的体验，而且（这一点非常重要）——他们将通过一种本地计算服务的商业模式来提供这种体验。您不必从一开始就投入巨大的资本成本，建立起庞大的计算项目——您可以完全通过运营成本 (OpEx) 来完成一切。我们还预测大型云提供商将在本地设备中提供本地云容器——AWS Greengrass、Azure Stack 等等——而且他们将提供“即服务”硬件。

不出意外的话，我们预计本地计算将会或多或少地回到大众视野，而这将会放缓公有云的增长。我们还认为物联网是其中至关重要的一部分，得益于边缘计算的力量——事实上，我们在工业物联网系统中产生了如此多的数据，而且我们经常需要迅速针对这些数据采取行动。我们不能只在云上完成一切；我们需要本地侧的计算。随着物联网的不断发展，我们认为这种回归更强大的本地设备的趋势将得到加强。

您认为人工智能、机器学习和计算机视觉等技术将走向何方？

人们将对“智能”报以极大关注，而不是物联网本身。我们目前看到人们非常关注机器学习和人工智能的工具，这使得世界各地普通公司里的基层工程师更容易选择算法，设置和应用它们，并将其构建到开发中。事实上，对于普通人来说，在这个领域选择和应用系统真的很有挑战性，所以我们还预计更多企业将致力于提供面向机器学习和人工智能的成品系统。我们甚至会越来越多地看到一些人工智能成品被捆绑到行业整体解决方案中。

我们还预计小型或专业系统集成商的角色将得到长足的发展。它们可以替您承担大量的训练和配置工作，因为您的工厂中制造出的产品是与众不同的，因此您需要根据自己特有的图像来训练模型。

这里还有一个小小的警告。让成千上万家专业系统集成商同时在这个领域快速发展是一项艰巨的任务。也许他们最初接受的培训是监视系统的安装人员，他们可能不太擅长机器学习。另一个预测是来自几年前的遗留产物，也就是随着时间的推移，我们将转向分布式的训练，而非集中式的训练。然后，完成这些之后，您需要对它有足够的信任，才能运行您的操作。

在您看来，让人工智能变得更值得信赖、更民主化，会带来什么影响？

我认为这是目前整个科技领域中最吸引人的领域之一。但我想在这里提出一点警告。我们认为人工智能是一种特殊的技术，设计师或工程师在设计阶段引入的一个小小的假设或偏见，都有可能给社会带来巨大的困难。因此，我们需要更多层面的支持和监管，才能让我们放心，相信人工智能得到了合适、恰当的使用。

另一个关键方面是建立与特定公司无关的伦理团体。我认为我们需要将焦点从商业利润完全转移到伦理上。很显然，要建立坚实的用户信任，我们还需要一些其他的东西，比如外部监管。但我们也需要行业最佳实践和标准，我们还需要行业级别的人工智能系统认证。

然后我们需要对从业人员进行认证。开发人工智能算法的人必须具备专业资质。所有这些层面都在开发和引入过程中，但我们还没有走到那一步。因此，我们就这一领域作出的一项预测是：到2024年，80%的大型企业将正式对人工智能系统进行人工监管。将出现一层全面的质量控制体系，在人工智能失控之前，我们会对其实施真人监督。

请您再进一步谈谈有关物联网成为智能物联网的预测。

实际上，很少有人购买物联网产品。他们只是针对某个商业问题，去购买解决方案。其中有一部分就是物联网，一种能够使解决方案起作用的技术。物联网的真正价值不在于您在物与物之间创造的连接，而在于您如何利用如今可供您访问的数据。将计算机视觉应用于一条生产线后，您不需要太关心摄像头；您真正在乎的是它告诉您的内容。

那么问题来了，我们现在生成了如此之多的数据，以至于我们越来越需要利用大量的机器学习和人工智能来分析这些数据。此外，为了快速做到这一点，分析就必须在边缘进行，等等。因此，如果想从这些系统中获得最大的价值，就必须把智能应用到数据上。

监视功能十分实用，但您仍然需要高效的分析来帮助您专注于对的数据，不为其他内容分心。控制功能甚至更实用——您可以通过更有效的控制，节约一大笔钱。最后，有了合适的智能，您现在可以通过前所未有的方式优化机器、系统或整个供应链。

我们认为物联网这个术语将逐渐消失。人们将更侧重于“智能”本身——关注人们利用智能的方式，以及他们利用已有数据所获得的价值。然后，您将需要合适的系统来聚合和分析数据、数据湖分析、数字孪生、机器学习、人工智能等。很多公司已经在这个方向上完成了深耕，但需要学习的东西其实还有很多。

我认为生态系统这个角度是非常值得提到的重要主题。很少有公司能够自行做到这一点。对于许多物联网供应商来说，这里还有一个有关组织架构的有趣观点。据我所知，大多数物联网供应商由80%负责产品的工程师，和20%的其他人员（包括人力资源、市场营销、销售等等）组成。在我看来，这种组织形式需要被颠倒过来。他们需要拥有一支巨大的客户参与团队。如果您属于医疗保健行业，请您雇佣前护士和前医生——那些真正了解客户组织内部的情况，并能将这些情况反馈到产品中的人。

假设您这么做，您将真正获得大量价值，然后再将其应用到整个组织中。这一点主要是人员问题，而不是技术问题。这又回到了数字转型的一个不言自明的道理上，那就是，成功更多地取决于与您一起工作的人，而不是您正在使用的技术。