物聯(lián)網(wǎng)(IOT)是一項科技革命，目標在于將短距離移動資料收發(fā)器嵌入到日常生活中的小工具或事物中，為資訊通訊的技術(shù)領(lǐng)域帶來新的發(fā)展面向。

Frost&Sullivan的研究報告提出物聯(lián)網(wǎng)的八大發(fā)展趨勢。

一、物聯(lián)網(wǎng)將演變?yōu)檎J知工具

2017年物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將從IoT0.0版的連接裝置演變成IoT2.0版的使用認知運算(cognitivecomputing)及預測運算(predictivecomputing)。

(一)、IoT0.0即是機器對機器(Machine-to-Machine,M2M)特性包括：聯(lián)機裝置是透過手機或與其他網(wǎng)絡、極少的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)有整合企業(yè)或消費者的應用程序、且重點放在嵌入式硬件和手機網(wǎng)絡的“管道(plumbing)”方面。

(二)、IoT1.0特性包括：云端運算、整合企業(yè)管理、支持新的商業(yè)模式，如產(chǎn)品即服務、裝置與網(wǎng)絡安全、大數(shù)據(jù)分析、聚焦于整合軟件功能和應用程序。

(三)、IoT2.0特性是指物聯(lián)網(wǎng)將從數(shù)據(jù)運用至事件響應，再轉(zhuǎn)變?yōu)槭褂弥X工具和認知運算(或預測運算)。

二、認知技術(shù)成為新的智慧

物聯(lián)網(wǎng)正在快速地轉(zhuǎn)向運用人工智能(AI)來改變智能裝置，在沒有人為干預的情況下，能直接對環(huán)境的變化做出反應。

2017年云端服務與AI的整合解決方案，能夠整合APP、機器學習及AI，以提供完整的情境認知(situationawareness)、預測及規(guī)范功能，并幫助組織實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的價值。

三、認物聯(lián)網(wǎng)平臺商品化

大型企業(yè)將持續(xù)致力于建設生態(tài)系統(tǒng)，并以最低成本提供各種組件(buildingblocks)，借以促進創(chuàng)新和發(fā)展新物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的解決方案與能力。

物聯(lián)網(wǎng)平臺的戰(zhàn)爭早已開始，包括：A公司網(wǎng)絡服務、M公司的物聯(lián)網(wǎng)、I公司云端運算、S公司以及P公司的平臺等。擁有自己的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的A公司、V公司和C公司等公司，將繼續(xù)向更大型的平臺供貨商提供組件(buildingblocks)，并開始將自己生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)移至更大的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。

四、無人機運輸成真

A公司于2016年12月7日第一次讓無人機成功運輸包裹。Frost&Sullivan預估無人機商業(yè)測試的法規(guī)將于2017年通過，2017年底將可提供無人機運輸服務。此外，高通公司和AT&T也在測試無人機商業(yè)運輸、無人機監(jiān)控森林大火、移動通信基地臺(celltower)和電纜，同時繼續(xù)游說立法者批準搭載傳感器的無人機可用于商業(yè)用途。

五、物聯(lián)網(wǎng)是國家網(wǎng)絡安全的危機

不安全的裝置和惡意軟件恐成為物聯(lián)網(wǎng)的安全隱患，2017年黑客入侵物聯(lián)網(wǎng)裝置而造成損失。例如:2006年10月DDoS攻擊，黑客成功入侵無人監(jiān)控的攝影機。目前有數(shù)十億個網(wǎng)絡設備正在運行，類似的黑客攻擊會入侵電網(wǎng)基礎設施、聯(lián)網(wǎng)汽車(connectedcar)，烘干，交通監(jiān)視器、核電廠等等，將成為國家網(wǎng)絡安全的危機。

六、智能汽車和智能家居的融合已經(jīng)實現(xiàn)

物聯(lián)網(wǎng)讓移動裝置和智能家居得以融合，能幫助消費者實現(xiàn)集中管理數(shù)字生活的夢想。其中包含：共享汽車、整合火車與飛機的行程、汽車租賃、響應需求的運輸(TAXI、BRT)、都市內(nèi)的大眾交通、汽車能源管理、APP、旅程規(guī)劃、大數(shù)據(jù)、動態(tài)停車、私人管家等等。

七、爭取競爭優(yōu)勢的AI助理

A公司、G公司、M公司都在努力搶占個人助理的市占率，為爭下家庭、消費者物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的市場大餅。在2017年AI個人助理的發(fā)展中，首先將現(xiàn)有服務和具備智能家居解決方案的AI個人助理進行整合;第二階段則是與車聯(lián)網(wǎng)進行整合;第三階段是與自動駕駛整合;最后是小型公司大量引進AI個人助理，業(yè)主社區(qū)，將會增加市場領(lǐng)導者的競爭壓力。

八、云端運算普及化

高效的數(shù)據(jù)標準與霧運算(FogComputing)將可支持端點智慧(Endpointintelligence)，業(yè)主社區(qū)，將有助于物聯(lián)網(wǎng)的未來部署。

點運算(Pointcomputing)之特性：具有簡單、基于私人云端的物聯(lián)網(wǎng)部署;企業(yè)后端數(shù)據(jù)處理;以應用為中心的通訊等。

云端運算(Cloudcomputing)之特性：基于公共云端的物聯(lián)網(wǎng)部署、協(xié)同物聯(lián)網(wǎng)部署的新興應用、以云端為中心的通訊。

霧運算(FogComputing)之特性：在霧運算環(huán)境中，端點層級的數(shù)據(jù)管理、半自動化Semi-autonomous)的物聯(lián)網(wǎng)應用、以數(shù)據(jù)為中心的通訊。