2023年，物聯網模式的所有4個組成部分都將受到影響:

1. 傳感器
2. 網絡(通信)
3. 分析(云)
4. 應用

但，具有不同程度的影響：

1、數據和設備的增長與更多的人機交互

到2019年底，約有36億臺設備正在積極連接到互聯網，并用于日常任務。隨著5G的推出，將為更多設備和數據流量打開大門。

企業(yè)可以將邊緣計算的采用增加到這一趨勢中，這將更容易更快地處理數據并接近行動點。

2、人工智能將成為物聯網的大玩家

充分利用數據，甚至在基本層面上了解現代基礎設施的運作方式，都需要通過人工智能提供計算機輔助。

包括Amazon、Microsoft和Google在內的主要云供應商，正越來越多地尋求基于其人工智能能力的競爭。

各種初創(chuàng)企業(yè)都希望通過能夠利用機器學習和深度學習的人工智能算法來提高市場份額，使企業(yè)能夠從不斷增長的數據量中提取更多價值。

人工智能是理解當今收集的大量數據并增加其商業(yè)價值所需的基本要素。人工智能將在以下領域幫助物聯網數據分析:

• 數據準備
• 數據發(fā)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
• 實時地理空間和位置(物流數據)

3、(VUI)語音用戶界面將成為現實

這是一場希望在早期階段主導物聯網市場的行業(yè)領導者之間的戰(zhàn)斗。  

包括Alexa、Siri和Google assistant在內的數字助理設備，是智能設備下一階段的未來中心，企業(yè)正試圖與消費者建立“其中心”，使之更容易地不斷添加設備，減少困難沒有挫折。

語音占了人們日常交流的80%，從科幻電影中可以看到，與機器人交談是最常見的交流方式，如R2D2、C-3PO和Jarvis等。

使用語音來設置設備、改變設置、發(fā)出命令和接收結果將成為常態(tài)，不僅在智能住宅、工廠，而且在汽車、可穿戴設備等中間領域也將成為常態(tài)。

4、更多投資于物聯網

物聯網無可爭辯的影響已經并將繼續(xù)吸引更多初創(chuàng)風險資本家投資硬件、軟件和服務領域的高度創(chuàng)新項目。

到2023年，物聯網支出將達到1.4萬億美元。

物聯網是新興市場和傳統風險資本家都感興趣的少數幾個市場之一。

智能設備的普及，以及客戶對使用智能設備完成許多日常任務的日益依賴，將增加投資物聯網初創(chuàng)企業(yè)的熱情。

客戶將等待物聯網的下一個重大創(chuàng)新，比如：

1. 智能鏡子可以分析人臉，若是看起來不舒服，會打電話給醫(yī)生
2. 智能ATM機將配備智能安全攝像頭
3. 智能叉子會告知如何吃以及吃什么
4. 智能床會在人入睡后關燈

5、最終，智能物聯網的真正擴展

物聯網是關于連接和處理的，沒有什么比智慧城市更好的例子了，但智慧城市最近一直處于停滯狀態(tài)。

社區(qū)周圍的智能傳感器將全天候記錄步行路線、共享汽車使用、建筑物占用率、污水流量和溫度選擇等一切信息，目的是為居住者創(chuàng)造一個舒適、方便、安全和清潔的環(huán)境。

一旦這種模式得到完善，就可以成為其他智慧社區(qū)乃至智慧城市的典范。然而，物聯網技術對城市的潛在好處使其尤其引人注目。

各種規(guī)模的城市都在探索物聯網如何提高效率和安全性，并且這種基礎設施正越來越多地在世界各地推廣。

智能物聯網的另一個推廣領域是汽車行業(yè)，自動駕駛汽車在未來幾年將成為常態(tài)。如今，大量車輛都有一個連接的應用程序，可以顯示有關汽車的最新診斷信息。

這是通過物聯網技術實現的，物聯網技術是聯網汽車的核心。診斷信息并不是未來一年左右將看到的唯一物聯網進步。聯網應用、語音搜索和當前交通信息是其他一些將改變駕駛方式的因素。

6、工業(yè)物聯網和數字孿生技術的興起

技術的融合正在推動這場新的技術工業(yè)革命，而物聯網在提高制造業(yè)效率、降低風險和提高利潤方面發(fā)揮著重要作用。

工業(yè)物聯網通過數據集成和分析提高了效率和生產力。如果沒有互聯的制造過程，這是不可能實現的

另一個越來越受歡迎的概念是“數字孿生”技術。通過使用它，組織可以清楚地了解其物聯網設備是如何與制造過程交互的。

這使敏銳的企業(yè)能夠洞察其機器的生命周期如何運行，并允許其提前預測可能需要的更改。

根據Gartner的一項調查，48%的智能制造采用率已經制定了利用數字孿生概念的計劃

7、更多移動到邊緣

邊緣計算是一種分配處理負載并使其更接近網絡邊緣的技術（在物聯網的情況下是傳感器)。

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。

其中一些好處是允許的：

1. 用戶最小化延遲
2. 節(jié)約網絡帶寬
3. 操作可靠，決策迅速
4. 收集安全范圍廣泛的數據

通過對本地數據進行更好的分析和洞察，將數據移動到最佳位置進行處理。

近年來，邊緣計算一直在興起，但物聯網技術范圍的不斷擴大將使這一趨勢更加明顯。兩個因素導致了這一變化:

?  各種形式的強大邊緣設備正變得越來越便宜
?  中心化基礎設施的壓力越來越大

邊緣計算還使設備上的人工智能成為一個現實的命題，因為其允許企業(yè)利用實時數據集，，而不必實時篩選集中式云中的TB級數據。在未來幾年甚至幾十年里，技術可能會轉向云計算和更分布式、邊緣驅動設備之間的平衡。

硬件制造商正在為邊緣構建特定的基礎設施，以使其在物理上更加堅固和安全，安全供應商將開始為其現有服務提供端點安全解決方案，以防止數據丟失，深入了解網絡健康和威脅保護，包括特權用戶控制和應用程序白名單和控制，這將有助于企業(yè)快速采用和傳播邊緣計算實施。

8、更多的社會、法律和道德問題

物聯網設備在很大程度上是一種不受監(jiān)管的新技術。在不久的將來，物聯網將不可避免地面臨社會和法律問題。這與這些設備收集的數據尤其相關，這些設備可能很快就會發(fā)現自己屬于《通用數據保護條例》(GDPR)的保護范圍。GDPR是關于歐盟個人數據和隱私處理的規(guī)定，其影響范圍超出了歐洲地區(qū)。任何想要在歐盟成功運營的企業(yè)都需要遵守這份長達88頁的文件中規(guī)定的準則。

當涉及到個人數據的法律監(jiān)管時，安全問題是必不可少的。開發(fā)團隊可以在各個級別上確保所需的安全性和遵從性，包括數據加密、主動同意、各種驗證手段和其他機制。其目標是合法地收集數據，并將其可訪問性、處理和存儲保持在軟件產品規(guī)定的最低限度。

9、標準化仍將是個問題

標準化是物聯網發(fā)展面臨的最大挑戰(zhàn)之一，這是一場希望在早期階段主導物聯網市場的行業(yè)領導者之間的戰(zhàn)斗。但目前面臨的是碎片化的情況。一個可能的解決方案是讓有限數量的供應商主導市場，允許客戶選擇一個，并堅持使用任何其他連接設備，類似于現在的Windows、Mac和Linux操作系統的情況，這些操作系統都沒有跨平臺標準。

要了解標準化的難度，需要在標準化過程中處理所有三個類別:

1. 平臺
2. 連接性
3. 應用程序

在平臺的情況下，處理UX/UI和分析工具；而連接處理客戶與設備的接觸點；最后，應用程序是控制、收集和分析數據的應用程序的家。

這三個類別是相互關聯的，都是必不可少的，缺少一個將打破這種模式，阻礙標準化進程。如果沒有IEEE等組織或政府法規(guī)的大力推動，為物聯網設備制定共同標準，就無法解決碎片化問題。