在過去幾年中，通過物聯網（IoT）連接的設備數量呈指數增長，而且將繼續增長下去。預計到2020年，將有500億個連接設備存在，這要歸功于許多新的智能設備已經成為人們和企業管理許多日常工作和生活的標準工具。

智能互聯設備提高了客戶的參與度，提高了可視性并簡化了通信，特別是使用全新的人機界面，如語音用戶界面（Voice User Interface，VUI）。

未來，物聯網將繼續以非?？斓乃俣劝l展，并在很多方面取得成功。最終目標是擁有一個智能且完全安全的物聯網系統，然而在實現目標之前需要克服許多障礙。

物聯網和區塊鏈融合

目前的物聯網集中式網絡結構是物聯網網絡脆弱性的主要原因之一。隨著數十億設備連接并增加更多設備，物聯網成為網絡攻擊的重要目標，這使得安全性變得非常重要。

區塊鏈為物聯網安全帶來了新的希望，原因有幾個：首先，區塊鏈是公開的，參與區塊鏈網絡節點網絡的每個人都可以看到區塊和交易的存儲和批準，盡管用戶仍然可以擁有私鑰來控制交易;其次，區塊鏈是分散的，所以沒有單一的權力機構可以批準消除單點故障（SPOF）的交易;第三，也是最重要的是，它是安全的，數據庫只能擴展，以前的記錄不能改變。

未來幾年，制造商將認識到將區塊鏈技術嵌入到所有設備中并爭奪“Blockchain認證”的好處。

IoT投資在增加

物聯網的影響力已經并將繼續吸引更多的初創風險投資家參與硬件、軟件和服務領域的創新項目。根據國際數據公司（IDC）的數據，到2021年，物聯網支出將達到1.4萬億美元。

物聯網是少數讓傳統風險投資家感興趣的市場之一。智能設備的普及讓客戶使用它們執行日常任務的依賴性增加，這將增加投資IoT初創公司的熱情?？蛻魧却锫摼W的下一個重大創新，例如智能鏡子，這些鏡子將分析你的臉部，如果你看起來病態的它會告訴你;智能ATM機，它將包含智能安全攝像頭;智能叉，可以告訴你如何吃，吃什么;還有智能床，當大家睡覺時都會關掉燈。

霧計算和物聯網

霧計算是一種分配處理負載并將其移進網絡邊緣（傳感器）的技術。使用霧計算的好處對物聯網解決方案提供商非常有吸引力。其中一些優勢使用戶可以最大限度地減少延遲，節省網絡帶寬，通過快速決策可靠運行收集并保護各種數據，并通過對本地數據進行更好的分析和洞察，將數據轉移到最佳處理位置。微軟剛剛宣布投資50億美元投資物聯網，包括霧/邊緣計算。

AI和IoT將密切合作

AI將在以下領域幫助物聯網數據分析：數據準備、數據發現、流數據的可視化、數據的時間序列準確性、預測和高級分析以及實時地理空間和位置。這里有一些例子：

數據準備：定義數據池并對其進行清理，這將使我們了解諸如Dark Data和Data Lakes等概念。

數據發現：在定義的數據池中查找有用的數據。

流數據的可視化：通過定義，發現數據并以智能方式可視化處理流數據，使決策過程能夠毫不拖延地進行。

時間序列數據的準確性：保持數據高度準確和完整，數據高度可信。

預測性和高級分析：根據收集、發現和分析數據做出決策。

實時地理空間和地理位置（物流數據）：保持數據流暢并受到控制。

標準化戰斗將繼續

標準化是物聯網發展面臨的最大挑戰之一，這是行業領導者之間爭奪早期階段主宰市場的一場戰斗。包括HomePod，Alexa和Google Assistant在內的數字助理設備是下一階段智能設備的未來樞紐，各公司正試圖與消費者建立“他們的樞紐”，以便讓他們更容易地使用更少的設備建立更實用的網絡。

但是現在我們所看到的是一個分裂的現狀，沒有像IEEE或政府法規這樣的組織強有力的推動物聯網設備的通用標準。

一種可能的解決方案是少數的設備支配市場，允許客戶選擇一種設備并允許使用任何其他連接設備，類似于我們現在用Windows，Mac和Linux操作系統，沒有跨平臺的標準。

為了理解標準化的難度，我們需要處理標準化過程中的所有三個類別：平臺、連接性和應用程序。就平臺而言，我們處理UX / UI和分析工具。連接性需要處理客戶與設備的聯系點。最后，應用程序是讓控制、收集和分析數據的應用程序互通。

所有這三個類別都是相互關聯的，我們都需要它們，缺少一個會打破這種模式并拖延標準化進程。

物聯網人才短缺

對物聯網人才的需求正在上升，其中包括對具有人工智能、大數據分析和區塊鏈技能的人才需求不斷增長。

大學無法跟上需求，為了應對這種短缺，公司制定了內部培訓計劃，以建立自己的團隊，提高自己的工程團隊的能力，培養新的人才。