2024年物联网和智能设备趋势

4个月前 (01-11) 0 点赞 0 收藏 0 评论 5 已阅读

到2024年底,预计将有超过2070亿台设备连接到构成物联网(IoT)的全球工具、玩具、设备和电器网络。

其中越来越多的将不再是电脑或智能手机,因为从牙刷到重型工业机械,所有东西都将联网。它们将越来越多地成为人工智能(AI)增强的智能设备,并能够自主决策。

近年来,世界各地的企业已经获取到物联网的好处,作为个人,我们已经习惯了生活中越来越多的可穿戴设备和日常连接产品。这一趋势在2024年肯定不会放缓,因为物理和数字之间的区别将继续被打破。

物联网安全与隐私

连接到您的网络的设备越多,攻击者可以通过的潜在入口就越多。随着人工智能驱动的网络攻击预计将在2024年构成越来越大的威胁,确保设备的安全,特别是在远程和分布式劳动力时代,将是一个关键趋势。对于处于数字和人工智能时代的企业来说,维护客户和员工的信息是一项至关重要的优先事项,这意味着在构建智能设备和互联技术网络时,安全和隐私必须放在首位。

物联网在医疗保健中的应用

在医疗保健领域,物联网设备可以远程监控患者,并协助医生进行诊断,收集用于研究目的的数据以及开发新疗法。随着社会适应人口老龄化,虚拟医院等解决方案对于应对这一变化至关重要。在虚拟医院中,患者留在家中,也可远程电子监控。到2024年,我们还将开始看到生成式人工智能与互联医疗设备一起使用,将患者数据转化为自然语言报告。物联网医疗保健市场的价值预计今年将增长到1500亿美元左右,到2028年将达到2890亿美元的估值。

AI增强物联网(AIOT)

我们称连接到物联网的设备为智能设备,但通常我们指的是连接设备。然而,我们越来越多地看到物联网技术与能够使用人工智能和机器学习做出决策和回答问题的系统和设备融合在一起。就像人类一样,成千上万的智能设备都连接在一起,并试图一起执行它们的任务,这很可能会导致争论。开发协议,使智能设备能够很好地运行(并安全地共享数据),将是2024年行业的优先事项。这种令人兴奋的融合几乎肯定会继续给我们带来有趣的小玩意!

可穿戴设备中的生成AI

到2024年,生成式人工智能,特别是大型语言模型,将成为我们使用的可穿戴设备的常见补充。这项技术增强的智能手表和健身追踪器已经进入市场,使它们能够充当个人助理或健身教练。对于消费者来说,这可能意味着可穿戴设备上的Siri和Alexa等常规(非生成)人工智能助手的终结。

边缘计算遇上人工智能和5G

边缘计算指的是在数据源附近分析数据的设备,而不是将其发送到云服务等集中服务器进行存储和分析。随着数据量的增长,需要尽快提取见解,以便更快地采取行动,并降低将嘈杂的原始数据传输到云的成本。

自动驾驶汽车是边缘设备的一个很好的例子,因为它们需要解读来自摄像头的数据,以发现道路上的危险,而不必将数据发送到云端,然后等待数据返回。2024年,5G网络的持续推出将使边缘计算在许多新应用中变得可行,而人工智能集成将使边缘设备更智能、更自主。这可能会导致采用和创新新用例的激增。

零售物联网

物联网已被广泛应用于零售业,其形式包括库存系统、客流量跟踪、自动结帐以及RFID营销设备和信标。

并非每项举措都能取得成功——亚马逊在2023年关闭了一些著名的非接触式商店;然而,它也在其他地方实施了手持式支付,这表明它在零售领域的物联网实验远未结束。

总体而言,到2031年,零售物联网支出预计将从281.4亿美元增加到1779亿美元。这将受到零售商越来越多地认识到智能设备对于理解和改善客户体验至关重要的推动。

可持续物联网和循环经济

2024年,实现可持续性和可重用性必须成为我们所有人的优先事项。我们可以通过多种方式看到物联网技术用于实现这一目标。物联网传感器越来越多地用于监测建筑物的热效率和能源使用情况,以确定可以在何处节省和提高效率。它将用于优化库存、交付和供应链,以确保在存储或分销产品时有效利用资源。在可能的情况下,通过监测废物和回收基础设施,它可以帮助确定产品是否被可持续地处理或再利用。优化城市交通流量,改善空气质量。

车对车(V2V)通信

2024年,汽车制造商希望通过V2V通信来减少事故和维护成本,同时降低旅途中的碳足迹。汽车与附近的其他车辆共享它们的位置、速度和行驶方向,以及它们探测到的危险等数据。这可以优化驾驶,以减少车辆磨损和排放,并缩短行程时间。对于自动驾驶或联网汽车来说,这些多眼网络将比依赖一辆车的有限视觉更有效。车辆与基础设施的通信,即汽车与嵌入在交通灯和人行横道等路边物品中的传感器连接,也将成为一个日益增长的投资领域。

物联网和数字孪生体

数字孪生体是任何物体或系统的虚拟模型,从微小的部件到城市,甚至是人类的大脑。它们通过同时进行超高速实验来加速研究和测试,大大降低了成本和时间。物联网技术通过确保这些模型建立在准确的现实世界数据基础上,增强了这些模型的真实感。例如,城市的数字孪生体可以通过摄像头和路边传感器捕获人员和车辆移动的实时数据,以优化基础设施规划。2024年,数字孪生将部署在越来越多样化和创新的用例中,其中许多用例是由物联网实现的。

脑——机接口

也许可穿戴设备的终极目标将是附着在我们的身体上,能够读取我们的大脑信号,这意味着它们可以仅通过思想来控制。在今天看来,这可能仍然是非常未来主义和遥不可及的,而且在未来一段时间内,我们大多数人可能都不会直接参与其中。但随着埃隆·马斯克(Elon Musk)的Neuralink等公司的实验和试验激起人们的兴奋,以及利用这项技术的产品开始出现,我们将在2024年听到越来越多关于人工智能的话题。


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