2021 年五大物联网 (IoT) 趋势

2020-12-15 10:00:29 明华物联网

物联网 (IoT) 是近年来出现的最突出的技术趋势之一。简单地说,它指的是一个事实,即虽然"互联网"一词最初指的是计算机的广泛网络,但如今,各种大小和形状的设备——从汽车到厨房用具,到工业机械——在全球范围内以数字方式连接和共享信息。

  和我们生活的方方面面一样,全球冠状病毒大流行无疑影响了这一趋势的发展方式,并影响到我们的生活。现在可以设备,工具和玩具之间的连接,帮助我们保持连接。

  因此,我展望2021年,以及我们可以期待的一些方式,看到这种大趋势发挥出来,并在我们生活、工作和发挥方面发挥越来越大的作用。

  物联网的医疗保健投资飞速增长

  从远程医疗到为老年人和残疾人提供自动化家庭帮助,智能可穿戴设备、传感器和连接设备将继续改变医疗保健的交付方式。在病毒污染风险特别高的情况下,例如医院内的护理院和传染病病房,它也将用于尽量减少不必要的接触。

  作为当前大流行如何加速采用技术驱动的医疗保健转型的一个很好的证明,美国对"虚拟访问"或在线预约数量的原始估计为 3600 万。 在现实中,这个数字现在接近10亿,而且这一趋势无疑将在2021年继续上升,因为基础设施和病人对优势的认识已经到位。

  在允许老年人在自己家中保持独立时间更长的设备市场也看到强劲增长。这将包括利用人工智能检测跌倒或常规日常习惯变化的工具,这些改变可以提醒亲属或医疗保健提供者可能需要干预。适应 Covid-19 带来的挑战,可以使用同样的技术来确定是否有 健康状况迅速恶化 可能在家里屏蔽或隔离的人,因为这种疾病往往会让人们在几个小时内无法自己寻求帮助。

  物联网意味着更高效的远程办公

  由于大量人聚集在办公室和市中心的人的安全顾虑,现在我们许多人在信息经济中从家里工作是新的常态。随着像 Alexa 这样的 AI 支持的个人助理现在安装在我们的许多家庭中,我们可以期待更多的应用程序,旨在帮助我们在远程工作的同时管理我们的一天。这将意味着更智能的自动化调度和日历工具,以及更好的质量,更多的交互式视频会议和虚拟会议技术。 例如,微软平台使用其 Azure Kinect 传感器启用沉浸式 AI 支持的演示文稿,使我们更好地参与。

  当公司仍需要物理存在时(与大多数制造、工业和物流运营一样)时,IoT 意味着可以更有效地远程监控资产,让您高安心地确保自动化机械将继续工作,而人力工程师或维护人员可以 提醒 当他们需要干预时。

  零售物联网 – 更安全、更高效的商店和超市

  零售行业已经受到冠状病毒的打击。正如我们在流感大流行初期所看到的那样,许多非必要的商店可以暂时关闭,而对我们的生活造成最少的干扰——这在很大程度上要归功于网上零售的出现。然而,供应食品和药品等必需品的商店必须保持开放,以满足当地居民的基本需要。

  在接下来的一年里,我们可以期待看到亚马逊全自动超市等创新模式的新目标,随着我们为家庭提供食物和其他必需品,减少对非重要人际交往需求。通过支持 IoT 的设备实现自动化也将 继续增长 在将库存派到商店的大规模配送中心。随着我们向"无现金社会"进一步发展,无接触支付方式也将变得越来越普遍, 这种社会已经预测到一段时间了 — — 自己的挑战.

  零售业的其他发展将包括使用RFID标签来跟踪顾客在商店周围的流动。与以前一样,这将用于通过记录客户与货架上的显示器和产品交互的方式和时间,就库存放置和补货做出决策。鉴于今年社会的变化,现在它也将越来越多地用于监测,并防范在商店、超市和购物中心特别繁忙的地区过度拥挤的危险。

  智慧城市

  近年来,"智慧城市"概念越来越受欢迎,物联网技术用于监控道路网络的交通状况、公共交通的使用、步行区周围的步行量以及回收中心和垃圾收集等市政设施的使用。智能电表记录了家庭和企业的能源使用情况,因此可以平衡供应,以满足高峰期的需求,并避免在不需要能源的地方浪费能源。

  明年,我们可以预期在市政当局内部建设数字能力方面将大量资源,使他们能够更好地利用正在获得的新技术。在应对不断变化的社会的挑战时,这一点至关重要。由于对公共交通、市中心办公室以及休闲中心和公园等娱乐设施的安全关注,物联网技术将使当局和企业更好地了解使用模式,并更有效地规划安全措施和应急策略。

  边计算

  最后,边缘计算是另一个强大的趋势,不会因为Covid而消失。与此处提及的其他趋势一样,它所支持的变化将变得比以往更加相关,最有可能导致采用速度和创新速度的提高。

  借助边缘计算,而不是 IoT 设备将收集的所有数据发送到云中进行分析和提取见解,这项工作直接在设备本身进行。一个明显的优势是大量节省带宽使用,并降低了成本,无论是财务和环境成本,这带来了。然而,在后科维德世界中,隐私和数据管理的好处同样至关重要。许多主动和被动举措,如疫情检测和 接触追踪,依靠高度个人数据,如健康或位置数据。处理和对这些信息采取行动的新方法将利用边缘计算技术来降低在个人设备和云服务器之间向后和向前发送此信息所带来的风险。在建立公众对这些措施的信任方面,这可能证明是至关重要的——如果要成功地大规模部署这些措施,就需要这样做。


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