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物 联网 信号 第 2版 2020年 10月 aka.ms/IoTsignals 3 背景 4 方法 5 物 联网现状须知 6 采 访的对象 2020年 4月 /5月 7 物 联网现状 ： 总体研究心得 21 新 兴技术聚焦（ 人工智能 、 边缘计算 、 数字 孪生 ） 34 行 业聚焦（ 制造 、 医 疗 、 零售 、 能源 ） 52 最后的 思考 目 录 53 具体研究目 标和受众招募 物 联网 （ IoT） 正在改 变人们的生活和工作方式 。 除了你每天使用的智能 设备之 外 ， 物 联网正在彻底改变 企 业 的运 营方式 让他们变得更快 、 更智能 、 更安 全 、 更高效 。 随着物 联网在全球范围内的不断普及 ， 微 软一直走在物联网的前沿 ， 不断地 进行 创新和投入 。 物 联网信号 系列 报告旨在为业界提供物联网生态系统的整体观 点 深入了解其 应用率以及所带来的益处和挑战 。 2019年 ， 微 软和 Hypothesis展开了物 联网引领思想 （ IoT Thought Leadership） 计 划 ， 并制作了几份 物 联网信号 系列 报告 。 这些报告的目的是为了更好地服务 于我 们的合作伙伴和客户 ， 以及帮助企 业领导者制定自己的物联网战略 ， 并提供 各国和各行 业物联网应用的最新研究 。 此前的 报告主要集中在两轮研究上 2019年 2月 进行的首轮研究 ， 主要关注各行 业的物联网 ； 2019年 10月的后 续研究 ， 对四个关键行业 （ 能源 、 制造 、 医 疗和零 售 ） 进行了深入研究 。 之前的 物 联网信号 几波 调查覆盖面广 、 影响大 、 认可度高 ， 凸 显了 2020年更 新研究的重要性 。 现在 ， 本次研究在之前的 物 联网信号 报告成功的基础上 ， 围绕物联网的现状和未来 ， 提出新的心得和 见解 。 3 背景 物 联网信号 aka.ms/IoTsignals 4 微 软委托了 Hypothesis Group， 一家 专注于洞察 、 设计和战略的机构 ， 执行此 次 物 联网信号 研究 。 物 联网信号 第一版 发布于 2019年 2月 ， 对来自美国 、 英国 、 德国 、 法国 、 中 国和日本多个行 业的企业级公司的 3000多名参与物 联网决策的决策者进行了 20 分 钟的在线调查 。 2019年 10月 ， 专门与美国 、 英国 、 法国和日本的企 业级零 售 、 能源和医 疗保健公司进行了 10分 钟的行业深度调查 。 这两波调查的参与者 包括 业务决策者 （ BDMs）、 IT决策者 （ ITDMs） 和开 发人员 。 2020年 4月和 5月 ， 在美国 、 英国 、 德国 、 法国 、 中国和日本 对类似的决策者群 体 进行了第二波调查 。 3,000名参与者 进行了 20分 钟的在线调查 ， 其中包括 对重 点行 业 （ 能源 、 零售 、 制造和医 疗 ） 进行 5分 钟的行业深度调查 。 除在 线调查 外 ， 2020年 6月 ， 还对来自美国 、 英国 、 德国等重点行 业的 IT决策者 进行了 9次 在 线深度访谈 。 方法 物 联网信号 aka.ms/IoTsignals 5 1 2 3 2020年物 联网须知 物 联网的使用在上升 ， 且 对企业成功至关重要 我 们在全球范围采访的一组物联网决策者中 ， 91%的决策者已 经在 2020年 应用了物联网 （ 高 于去年的 85%）， 超 过十分之八的决策者至少有一个项目处于使用阶段 （ 高于去年的十分之 七的决策者的比例 ）。 物 联网不断地被应用于各行各业 主要是 为了优化生产力和运营以 及 环境安全 。 在各行 业中 ， 独特的用例推 动着物联网战略的发展 ， 例如制造 业的生产管理和 自 动化 、 能源 领域的电网资产管理 、 零售 业的供应链和库存优化 ， 以及医 疗保健领域的安全 性 、 合 规性和库存 /员工跟踪 。 由于其巨大的利益广度 ， 90%的物 联网决策者认为物联网对其 公司的持 续成功至关重要 ， 64%的决策者 计划在未来实施更多的物联网 。 资源优化是通过物联网实现的一个关键成功指标 ， 但仍有 进一步改进的机会 物 联网不断实现生产力和运营效率的提高 ， 因此 ， 在自 动化和效率目标方面所实现的改善 ， 用以衡量物 联网项目的成功 。 虽然各组织的物联网项目已经实现了早期的成功 ， 但后 续投资 的 边际影响将更加难以衡量 。 此外 ， 扩展物联网解决方案是一项艰巨的挑战 ， 因而 各 组织正 在着力解决复 杂性和技术障碍问题 。 那些将物 联网作为其更广泛的文化变革的一部分 ， 并且 优先投资于合适的员工的组织可以更快地克服面对的障碍 。 新冠肺炎 （ COVID-19） 疫情正在加速物 联网战略的实施 新冠肺炎疫情正在 对我们周围的世界产生不可否认的影响 ， 物 联网也不例外 。 虽然疫情使全 球 业务放缓 ， 但在病毒出 现后 ， 物 联网领域呈上升趋势 三分之一的决策者表示他 们的组 织将因新冠肺炎疫情而增加对物联网的投资 ， 而另有 41%的决策者表示他 们将保持同样的投 入水平不 变 。 少数不打算加大投 资的组织往往处于物联网的早期阶段 而那些已 经落后的 组织可能难以迅速赶上 。 人工智能 、 边缘计算和数字孪生技术正在成为物联网的主流 人工智能 、 边缘计算 、 数字 孪生技术等都越来越成为组织战略的一部分 ， 尤其是在其物 联网 计划中 。 然而 ， 还需要对这些技术进行更多的普及教育 ， 以充分 发挥其潜力 。 各 组织仍有大 量机会探索和挖掘人工智能和 边缘计算的不同用途 ， 另一方面 ， 数字 孪生技术仍在寻找立足 点 。 那些将新 兴技术融入物联网解决方案的组织 ， 在物 联网整体上实现了更大的成功 ， 因 为 一旦其价 值得到验证 ， 就更容易在整个 组织中建立起认同感 。 人工智能是最广泛 应用的新兴 技 术 79%的 组织应用人工智能作为其物联网解决方案的一部分 ， 那些 认为物联网对其公 司的成功更 为关键的组织 （ 95%比 82%）， 对物联网更为满意 （ 96%比 87%）。 4 物 联网信号 aka.ms/IoTsignals 6 采 访的对象 2020年 4月 /5月 业务决策 者 （ BDMs）、 开 发人员 及 IT决策者 （ ITDMs） 均在 企 业级公司 （ 员工超过 1,000人 ） 工作 72% 95% 91% 9%不涉及物 联网应用 涉及 物 联网应用 熟悉互 联网 自述通 过了 知 识测验 对物联网战略 有 影响力 /决策 权 物 联网现状 ： 总体研究 心得 物 联网信号 aka.ms/IoTsignals 8物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 从 2019年到 2020年 ， 物 联网的应用持续增长 ， 使用 该技术的公司从 85%激增到 91%。 其中 83%的 应用者至少有一个项目已经达到使用 阶段 ， 而 2019年 这一比例为 74%。 正如之前 物 联网信号 几波 调查进行的分类 ， 物 联网项目可分为 四个 阶段 ： 学 习 、 试验 /概念 验证 （ POC）、 购买和使用 。 今年 处于 购买和使用阶段的项目较多 ， 处于学习阶段的项目比去年少 。 2020 年 ， 在我 们调查的物联网应用者中 ， 有 29%的 项目处于学习阶段 ， 而 2019年 这一比例为 33%。 四分之一的 项目处于试验 /概念 验证阶 段 ， 与 2019年的 24%相比略有增加 。 从 2019年到 2020年 ， 处于购 买阶段的项目比例增加了 2%， 处于使用阶段的项目达到 25%， 高于 2019年的 24%。 这些数据预示着 ， 企 业正在从知识收集转向实施所 学到的知 识 。 （ 参 见附图 1） 物 联网 ： 总体情况 4%未使用 ， 过去 也未曾使用 处于第四阶段的物联网项目所占比例 （ %） 29% 25% 21% 25% 29% 25% 21% 25% 29% 25% 21% 25% 29% 25% 21% 25%6%未使用但曾 经使用过 在所有 应用者中 有 83%至少有一 个 项目已经达到 “使用 阶段 ” （ 2019年 为 74%） 附 图 1 物 联网应用者所占比例 （ %） 91% 2019年 为 85% 学 习 试验 / 概念 验证 购买 使用 规划 2019年 为 33% 24% 19% 24% 9物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 越来越多的企 业将物联网视为业务成功的重要因素 ， 并 对其表现感到满意 。 90%的 组织现在 认为物联网对其业务的整体成功至关重要 ， 而 2019年 这一比例为 88%， 94%的 组织对其组织 中的物 联网感到满意 ， 高于 2019年的 92%。 展望未来 ， 显而易见 ， 物 联网的应用不会放缓 ： 两年后 ， 95%的 组织预计使用物联网的程度 和 现在一样 ， 甚至更高 。 （ 参 见附图 2） 附 图 2 认为物联网对整体成功至关重要的比例 （ %） 两年后使用物 联网的比例 （ %） 47% 43% 非常重要 比 较重要 90% 2019年 为 88% 64% 31% 高 于 目前 同于 目前 95% 10物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 各国 对物联网的应用力度很大 ， 但 应用速度和对成功的看法略有不同 。 美国 、 法国 、 德国 和中国的物 联网应用者比例最高 。 所有接受 调查的国家都有约四分之一的项目处于使用阶 段 。 平均而言 ， 中国的物 联网项目进入使用阶段的速度最快 （ 10个月 ）， 而德国 项目需要 的 时间稍长 （ 14个月 ）。 尽管 应用的速度不同 ， 但中国和德国公司都最 强烈地感 觉到物联 网 对其成功至关重要 。 与其他国家相比 ， 英国和日本国内的 应用速度较慢 ， 他 们的物联网 项目更多处于学习阶段 。 （ 参 见附图 3） 91% 92% 88% 94% 92% 87% 91% 25% 26% 24% 24% 25% 24% 25% 12 11 12 14 11 12 10 90% 86% 81% 97% 93% 91% 98% 64% 69% 64% 54% 67% 64% 60% 全球 美国 英国 德国 法国 日本 中国 附 图 3 物 联网的应用和价值 物 联网 应用者占比（ %） 处于使用阶段的项目 占比（ %） 进入 使用 阶段 时间（月） （ 中位数 ） 对公司的成功 至关重要 计划 2年内更多 应用物联网 11物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 物 联网 应用者占比（ %） 处于使用阶段的项目 占比（ %） 进入 使用 阶段 时间（月） （ 中位数 ） 对公司的成功 至关重要 计划 2年内更多 应用物联网 附 图 4 物 联网的应用和价值 同 样 ， 各行 业对物联网的应用力度也很大 ， 不 过在医疗保健领域的应用率较低 （ 而且通常不被 视为成功的关键 ）。 在我 们调查的零售 、 医 疗 、 能源和制造 业的决策者中 ， 属于物 联网应用者 的比例非常高 ， 所有行 业有大约四分之一的项目处于使用阶段 。 除能源行 业外 ， 进入使用阶段 的平均 时间为 12个月 ， 能源行 业一般要多花一个月左右 。 绝大多数受访者认为物联网对其公司 的成功至关重要 ， 更多的受 访者 （ 从 92%-98%不等 ） 对其公司的该技术的利用感到满意 。 （ 参 见附图 4） 制造 医 疗 零售 能源 91% 93% 89% 94% 94% 25% 23% 25% 26% 26% 12 12 12 12 13 90% 93% 87% 92% 90% 64% 67% 58% 58% 55% 总计 12物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 全球新冠肺炎疫情大流行 对全球的物联网应用产 生了独特的影响 ： 由于新冠肺炎疫情的影响 ， 每 三个 组织中就有一个会增加对物联网的投资 ， 是 减少投 资的组织的两倍 。 （ 参 见附图 5） 那些期望 维持 /增加 对物联网投资的组织 ， 在学 习阶段的项目较少 表明在看到其成功后更容 易增加投 资 。 预计在物联网方面投资维持不变或 更多的公司 ， 有 27%的 项目处于学习阶段 ， 而 预 计投资较少或表示尚无法确定的公司 ， 则有 35% 的 项目处于学习阶段 。 新冠肺炎疫情 ： 对物联网的影响 将 对物联网进行 投 资的占比 （ %） 附 图 5 新冠肺炎疫情 对物联网投资的影响 新冠肺炎疫情的影响波及到所有行 业 ： 德国一家 饮料制造业的 IT决策者解 释了物联网如何提醒他 们注意玻璃瓶的需求增加 。 “在新冠肺炎疫情期 间 ， 我 们出现了无法退回空瓶子的问题 。 我 们没 办法回收空瓶子 ， 所有人都把空瓶子留在了家 中 。 于是我 们只好联系玻璃厂家 。 要填 补这个缺 口并不容易 ， 但我 们第一时间就注意到了这个缺 口 ， 因 为我们已通过物联网解决方案得到了这一 数据 。 制造厂可以自 动适应需求的增加 。 我 们也 称其 为智能工厂 ； 我 们不需要那么多的控制和调 整 。 根据我 们掌握的数据 ， 系 统在 3月份就已 经 知道我 们要根据往年的数据实行增产 。 ” 12%16%41%31% 维持不变 更少 尚无法确定更多 13物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 19% 21% 22% 25% 26% 28% 31% 32% 37% 43% 45% 47% 47% 附 图 6 应用物联网的原因 各 组织正在将物联网的应用作为其更广泛的文化变革的一部分 ， 以 优化其生产力并保护环境安 全 。 应用物联网的首要原因之一是安全保障 ， 47%的企 业将其作为技术的主要关注点 。 业内专家 告 诉我们 ， 这种用法更适用于保障 IT环境的安全 ， 以及保障 员工和工作场所的安全 。 另有 47%的 企 业表示 ， 他 们应用物联网是为了优化运营 ， 而 45%的企 业应用物联网是为了保证质量 。 应用物 联网的其他原因包括能源优化 （ 32%） 和可持 续发展 （ 31%）。 虽然可持续发展不是应用物联网 的首要原因 ， 但中国和德国在利用物 联网促进可持续发展方面处于领先地位 （ 分 别有 53%和 38% 的使用 ）。 （ 参 见附图 6） 为什么要应用物联网 ？ 安全保障 运 营优化 质量保证 员工生产力 供 应链管理 能源 优化 可持 续使用 资产跟踪 销售支持 空 间优化 个人舒适度 基于情况的 维护 健康和保健 14物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 在各行 业 ， 物 联网以不同的方式提高效率 制造 业的生产效率 、 零售 业的供应链优化 、 医 疗业 的 资源监控 ， 以及 电力与公用事业和石油与天然气等能源领域的资产维护 。 （ 参 见附图 7） 生 产流程监控 47% 工 业自动化 44% 生 产规划和调度 44% 质量和合规性 41% 流程 优化 39% 制造 供 应链优化 42% 监控和安全 40% 库存优化 39% 互 联物流 36% 数字化配送中心 35% 库存跟踪 49% 员工跟踪 45% IT安全 44% 合 规性 41% 设施管理 40% 零售 医 疗 电网资产维护 46% 智能 电表 41% 发电优化和负荷平衡 41% 智能 电网自动化 40% IT安全 40% 电力和公用事业 IT安全 48% 资产和预防性维护 46% 排放 监测和减少 42% 家居或建筑能源管理 38% 远程基础设施维护 37% 石油与天然气 附 图 7 行 业应用物联网的五大原因 15物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 提高生 产力 ， 特 别是提高产量 （ 86%） 和效率 （ 79%）， 也是物 联网的首要益处 。 和 2019年一 样 ， 企 业级公司仍然高度依赖物联网提供的生产和运营效率 。 54%的受 访企业表示 ， 物 联网帮助 其提高了运 营效率 ， 47%的企 业认为物联网是员工生产力提升的原因 。 企 业也表示 ， 物 联网对提 高 产量有重要作用 ： 46%的企 业表示物联网提高了生产能力 ， 44%的企 业表示物联网节约了成 本 ， 43%的企 业表示物联网减少了业务费用 。 其他 报告的物联网首要益处包括质量 （ 77%） 和安 全 （ 41%）。 （ 参 见附图 8） 提高运 营效率 提高 员工生产力 提高生 产能力 节约成本 减少人 为错误 提高客 户满意度 减少 业务费用 增加 竞争优势 有助于制定更好的商 业决策 更好地 优化工具 /设备 改善安全条件 增加收入 能 够提供新型的客户产品 带来新的收入来源 54% 47% 46% 44% 44% 43% 43% 42% 42% 41% 41% 40% 37% 34% 效率 效率 产量 产量 质量 质量 产量 质量 效率 计划外停机时间 安全 产量 产量 产量 附 图 8 物 联网益处 16物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 我 们调查的大多数决策者认为自己在物联网应用方面是成功的 。 然而 ， 这种成功并不一定是以增 加收入或部署中的 项目数量来衡量的 。 更多的 时候 ， 公司 认为成本和生产效率等指标更能说明他 们应用物联网的成功程度 。 其他常 见的成功因素包括质量 、 可靠性和安全性 。 （ 参 见附图 9） 衡量物 联网的成功程度 成本效益 （比如减少运 营成本的百分比） 质量 （比如减少人 为错误的百分比） 生 产效率 （比如 产量增加的百分比） 可靠性 （比如 设备优化增加的百分比） 安全性 （比如减少 恶意软件攻击的百分比） 更知情的决策 （比如能 够加速进程） 对增加收入的直接影响 （比如新 产品创新） 可持 续发展 （比如减少排放的百分比） 利用物 联网 部署的 项目占比（ %） 一位 电力和公用事业行业的 IT决策者介 绍了自己公司成功应用物联网来优化安全和效率的情况 ： “公司在公用事 业中实施了物联网解决方案 ， 而 该公用事业展现了其实施价值 。 我今年避免了十万 次上 门服务 。 细究每一次上门服务的成本 ， 对利润都是有影响的 。 而我的十万名客 户无需等待就 能知道 问题出在哪里 。 我会立刻与他 们进行问题分类 。 ” 附 图 9 物 联网成功衡量指标 17物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 与 2019年一 样 ， 复 杂性 、 技 术问题和内部资源配置仍然是更多应用物联网的首要挑战 。 超 过 25% 的企 业认为物联网解决方案在技术上过于复杂 ， 难以实施 ， 同 样数量的企业表示这些解决方案实 施 时间太长 。 此外 ， 资源有限也成为物联网进一步应用的障碍 ： 28%的公司没有 预算 ， 还有 28% 的公司没有人力 资源来实施和管理物联网项目 。 系 统架构师和云计算开发人员的需求特别 大 。 （ 参 见附图 10） 物 联网应用的挑战 仍在 进行中 复 杂性 /技 术问题 缺乏 预算 /人 员 缺乏 预算 /人 员 复 杂性 /技 术问题 复 杂性 /技 术问题 合 规性 安全性 缺乏知 识 缺乏知 识 缺乏知 识 安全性 没有找到合适的解决方案 安全性 与本 报告的上一版相同 ， 安全并没有成 为更多应用物联网的一大障碍 。 26%的 组织表示 ， 对消费 者 隐私的担忧是应用该技术的一个障碍 。 20%的 组织不愿意在云端存储数据 。 24%的公司 认为不 值得为应用物联网而承担安全风险 。 附 图 10 更多使用物 联网 的挑 战 仍在 执行现有的解决方案 33% 想要解决 现有的挑战 31% 没有 预算 28% 没有人力 资源来实施和管理 28% 太复 杂 ， 难以实施 27% 实施时间太长 27% 合 规 /监管方面的挑战太多 27% 担心消 费者隐私 26% 关于如何部署的培 训 /指 导不够 26% 缺乏技 术知识 26% 不 够了解 24% 不 值得承担安全风险 24% 不是一个能 满足我们需求的解决方案 21% 不愿意将数据存 储在公共云中 20% 18物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 附 图 11 物 联网安全因素之类型 虽然安全是进行应用的低级阻碍 ， 但其是物 联网实施过程中普遍考虑的问题 。 在我 们采访 的公司中 ， 97%的公司在 实施物联网时存在安全方面的担心 。 近半数的公司表示确保数据 隐私是首要考虑的问题 ， 而 43%的公司关心的是确保网 络级安全 。 40%的公司表示确保每 个物 联网设备的端点安全是一个考虑因素 ， 而 38%的公司提到要跟踪和管理每个物 联网设 备 。 还有 38%的企 业关注到 ， 要确保所有参与物 联网项目的员工都能得到全面的培训 。 （ 参 见附图 11） “安全是极其重要的 当我 们寻求实施物联网解决方案时 ， 安全是最重要的 。 ”一位英国 时尚零售业 IT决策者表示 。 “我 们是一个大品牌 ， 是一个明 显的目标 。 而 显然 ， 客 户数据系 统的完整性对我们来说是非常重要的 。 所以我 们有一批非常非常优秀的安全人员 ， 一直在 物 联网领域进行监控和开发 。 我 们有不同的安全团队 技 术安全 、 物理安全和架构安 全 。 在 这方面我们投入很大 。 ” 47% 43% 40% 38% 38% 37% 37% 36% 35% 35% 31% 30% 确保 数据 隐私 确保 网 络级安全 每个物 联网设备 的安全端点 跟踪和管理 每个物 联网设备 对相关员工进行综合 培 训 执行 硬件 /软件测试 和 设备评估 确保所有 现有的 软件都已更新 更新固件 和 设备上的其他软件 更新 加密 协议 安全地 配置 设备 从 设备级控制转向 身份 级控制 更改默 认的 密 码 /凭 证 19物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 附 图 12 概念 验证失败 的原因 几乎所有参与物 联网的公司都经历过项目在概念验证阶段 （ PoC） 的失 败 。 在 这些公司中 ， 几 乎有三分之一的 项目在概念验证上失败 。 首要原因是 扩展成本整体偏高 ： 有整整三分之一的企 业认为这是项目失败的根源 。 其他 扩展问题 ， 如缺乏 资源和对平台的信任 ， 也会 导致概念验证 的失 败 。 概念 验证期间的扩展难度主要来自于整合物联网的各个组成部分 。 随着不同解决方案 提供商的加入 ， 这个问题变得更具挑战性 。 （ 参 见附图 12） 虽然投资回报率 （ ROI） 并不 总是衡量物联网成功与否的标准 ， 但也可能是 项目失败的原因 ； 29%的公司因 为不清楚项目会给企业带来什么价值而导致项目被废止 。 其他失 败的原因与物联 网 应用过程中经常出现的挑战相似 ： 缺乏技 术 （ 27%） 和缺乏 领导层的支持和重视 （ 22%）。 领导层在项目失败中的作用值得仔细研究 ， 因 为大多数受访公司表示 ， 业务方面的挑战是概念 验证失败的另一个原因 。 在概念 验证期间 ， 领导层的认可是一个相对较低的障碍 。 相反 ， 领导 层需要将物联网纳入长期战略 ： 近半数的公司 报告了这方面的挑战 。 扩展成本高 33% 试点项目的商业价值 /投 资回报率不明确 29% 没有短期影响的情况下很 难去证明商业案例的合理性 28% 缺乏必要的技 术 27% 缺乏 扩大规模的资源 /知 识 25% 试点项目部署时间过长 24% 没有明确的 战略 24% 需要 测试的平台太多 23% 缺乏 领导层的支持和重视 22% 需要 验证的用例太多 21% 对可扩展性平台缺乏信任 21% 供 应商不愿资助试点项目 17% 扩展 业务 业务 技 术 扩展 复 杂性 业务 复 杂性 业务 复 杂性 扩展 供 应商 20物 联网现状 ： 总体研究心得 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 私立医院系 统中的英国医疗机构 IT决策者 一个充 满活力的物联网合作伙伴生态系统可以帮助组织创建一个完整且简单的端到端解决方案 。 “最突出的是 供 应商实际参与了很多步骤 ，包括 实施和识别相关风险。 物 联网是一个相当新的技术，标准少，陈旧设备多。所以公司在整个过 程中需要帮助与支持来完成 所有的步 骤 。供 应商在培训员工和提供 持 续 支持 方面 发挥着关键作用。在早期阶段你没有想到培训事宜，但它应是 这个项目的一个关键因素。需要每天 24小 时随时可用，而 可 扩展性是这 种关系的核心 。 ” “我 们的观点很复杂多样，因为我们想在原型设计中 快速推 进。 而且坦 率地 说， 当你 让两家大公司合作时，速度相当缓慢 ，因 为很多事情都是 以硬件 为前提的。想要扩展物联网解决方案的团队希望知道该软件已在 功能方面得到了 验证。在很多这样的情况下，就选择一个 你 觉得可以快 速推 进的合作伙伴 ，并 进行原型设计和迭代。但他们仍将 有能力 进行扩 展 或提供与企 业架构相配合的规模解决方案。我们不想等上一周来安排 三周后的会 议。我们想在三周内完成验证。 ” 需要大宗采 购的美国零售业 IT决策者 物 联网供应商合作伙伴 新 兴 技 术 聚焦 物 联网信号 aka.ms/IoTsignals 22新 兴技术 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 新 兴技术的使用 ， 特 别是边缘计算和数字孪生技术 ， 在 2019年 7月 虽处于萌芽状态 ， 但呈 现不断 上升的 趋势 。 今年 ， 企 业正在寻找利用物联网的新方法 ， 在物 联网解决方案中挖掘这些技术的不 同用途 ， 并将物 联网更深入地嵌入到组织战略中 。 大多数 组织已经应用新兴技术 （ 如人工智能 、 边缘计算和数字孪生 ） 作 为其物联网解决方案的组 成部分 。 那些将新 兴技术整合到他们的物联网解决方案中的组织 从整体上 发现了更多的物联网效 益 ， 进而对物联网解决方案进行更多的投资 。 人工智能和 边缘计算正在以各种方式使用 ， 但仍有机会 扩展到不同的用途 。 在我 们调查的公司 中 ， 有 50%的公司将人工智能用于 维护方面或音频 /视频的处理 ， 另有 25%的公司正在考 虑将在其 当前的用例之外 进行人工智能的其他应用 。 边缘计算最常被用于智能建筑用途 （ 如可持 续发展 、 空 间优化 ）， 在生 产力和效率应用方面 ， 该技术的使用拓展空间最大 。 由于目前 处于使用阶段的 数字 孪生项目较少 ， 其用例 还在开发中 。 决策者明白新 兴技术的重要性 ， 但 组织上的制约因素往往阻碍他们更多地应用这些技术 。 缺乏知 识丰富的员工是实施人工智能的首要障碍 ， 而 边缘计算和数字孪生则需要在概念验证中进行更多 的 测试来证明其价值 。 边缘计算的需求已经确立 ， 但一些 扩展和业务挑战阻碍了进一步的应用 。 新 兴技术现状 23新 兴技术 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 物 联网应用者对人工智能 （ AI） 非常熟悉和了解 。 人工智能被定 义为计算机系统处理模糊性 的能力 ， 即利用以前收集的数据 进行预测 ， 并从 错误中学习 ， 以 产生关于未来行为方式的更 准确的 预测 。 在 99%的知道人工智能的物 联网应用者中 ， 59%的人表示很了解人工智能 。 大 多数人也在使用 该技术 ， 83%的人正在制定或 实施人工智能战略 。 （ 参 见附图 13） 对于有制定相关战略的企业来说 ， 可 扩展性是更多使用人工智能的首要障碍 ， 而技能差距 则 抑制了没有 战略的企业 。 对于那些有制定相关战略的企业来说 ， 其他挑 战还包括缺乏技术知 识以及基础设施无法支持数字化转型 。 基 础设施不足以及缺乏人力资源也是那些没有战略的 企 业所面临的首要挑战 。 能源行 业尤其受到扩展复杂性的挑战 ， 很可能是因 为该行业在应用 人工智能方面走得更 远 。 人工智能的深度 调查 附 图 13 人工智能的 认知 人工智能的 实施进展 59% 37% 4 % 非常了解 略知一二 99% 34% 27% 22% 83% 知道 只知道名字 正在制定 已制定 但未 实施 正在 实施 有 人工智能 战略 24新 兴技术 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 对于那些有制定人工智能战略的企业来说 ， 人工智能作 为其物联网解决方案的一部分 ， 是 一种内在的 联系 。 其中 79%的公司 认为人工智能是物联网的核心或次要组成部分 。 （ 参 见 附 图 14） 而那些将人工智能作 为其物联网解决方案的一部分的企业 ， 从物 联网整体上受益 更多 物 联网的成功带来了更多的物联网使用 。 与不使用人工智能作 为物联网组成部分 的公司相比 ， 使用人工智能作 为物联网组成部分的公司在学习阶段的项目较少 ， 在 购买阶 段的 项目较多 。 将人工智能与物 联网整合的公司在使用阶段的项目明显多于没有整合的公 司 。 这些公司对物联网的整体满意度也较高 ， 认为物联网对其业务的成功更为关键 ， 同 时 也 拥有较多的平均物联网用例 。 附 图 14 人工智能在物 联网解决方案中的应用和影响 核心 /次要 组成部分 79% 38% 次要 41% 核心 25新 兴技术 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 附 图 15 在物 联网中应用人工智能的原因 各 组织在物联网内应用人工智能的原因多种多样 ， 接近一半的 组织有处于使用中的案例 ， 还有四 分之一的 组织正在考虑各种用例 。 公司将人工智能与物 联网整合的首要原因是用于预见性维护 （ prescriptive maintenance）， 48%的公司 为此使用这些技术 ， 28%的公司考 虑使用之 。 公司可 能整合 这些技术的其他原因包括用户体验 、 预防性维护 、 视觉图像识别和诠释以及自然语言识别 和 处理 。 （ 参 见附图 15） 一家医 疗机构 IT决策者介 绍了自己公司将人工智能与物联网整合进行预 测性维护的情况 ： “我 们在物联网解决方案的基础上叠加人工智能来做预防性维护 。 我 们根据经验 知道 B泵会在某个特定的点上出现故障 ， 所以我 们可以在出现故障之前就把技术人员派出来 。 ” 预见性维护 用 户体验 预防性维护 视觉图像识别和诠释 自然 语言识别和处理 48% 46% 46% 44% 43% 28% 27% 30% 28% 28% 正在使用 考 虑使用 76% 73% 76% 72% 71% 正在使用或正在考 虑 使用 26新 兴技术 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 附 图 16 人工智能的 应用和价值 制造 业和零售业组织在依据人工智能战略进行项目实施方面处于领先地位 ， 大多数 组织将该 技 术作为其物联网解决方案的一部分 。 34%的制造 业公司已经在实施人工智能战略 ； 零售 业 公司也没有落后 ， 为 32%。 虽然大多数零售业 （ 83%）、 制造 业 （ 77%） 和能源 产业 （ 76%） 公司都在物 联网解决方案中使用人工智能 ， 但医 疗机构却落后了 ， 只有 66%的医 疗 机构在物 联网战略中利用人工智能 。 （ 参 见附图 16） 有人工智能 战略 人工智能 战略的实施进展 在物 联网解决方案 中使用人工智能 制造 医 疗 零售 能源 83% 85% 76% 88% 89% 34% 27% 22% 34% 29% 23% 20% 27% 29% 32% 32% 23% 25% 39% 25% 79% 77% 66% 83% 76% 总计 正在 实施 已制定 正在制定 27新 兴技术 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 大多数 组织都熟悉和了解边缘计算 （ 定 义为能够使云分析和自定义业务逻辑转移到边缘设备 ， 以 便 组织可以专注于业务洞察力而不是数据管理 ）。 在 95%的知道 边缘计算的组织中 ， 有 42%的 组 织声称很了解边缘计算 。 此外 ， 在知道 边缘计算的组织中 ， 73%的 组织将其作为物联网解决方案 的一部分 33%的 组织认为边缘计算是必需部分 ， 40%的 组织认为边缘计算是次要组成部分 。 （ 参 见附图 17） 我 们进一步调查了物联网应用中对边缘计算有了解的组织 ， 发现边缘计算被用于各种用途 。 排名 靠前的是健康和保健用途 、 可持 续发展用途 （ 如碳足迹 、 排放 监测 ）、 空 间优化 （ 如利用会 议 室 、 停 车场 ） 和基于情况的 维护 。 虽然不太常见 ， 但 边缘计算也被用于生产力和效率应用 ， 包括 供 应链管理 、 员工生产力和运营优化 。 边缘计算的深度调查 附 图 17 边缘计算的认知 边缘计算在物联网解决方案中的使用和影响 42% 40% 1 非常了解 略知一二 95% 33% 40% 73% 知道 只知道名字 次要 组成部分 核心 组成部分 核心 / 次要 组成部分 28新 兴技术 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 使用 边缘计算作为其物联网解决方案的一部分的组织将受益于更多的互联和改善的运营 ， 从 而 优化自动化和生产力 。 近一半的公司表示 ， 物 联网有助于他们提高新旧设备的连接性 ， 因 为其有助于协议转换 。 几乎同 样多的公司报告说 ， 由于不再依 赖互联网带宽 ， 其运 营得到了 改善 。 （ 参 见附图 18） 美国一家血液 实验室的医疗机构 IT决策者解 释了边缘计算如何提高了组织的效率和改善了运 营 ： “通 过边缘计算 ， 我 们将所有的非增值计算转移出去 。 当一个事件 发生时 ， 数据会通 过算 法来判断是否是一个需要人采取行 动的事件 。 所以 ， 如果不需要人工干 预 ， 我 们就不需要将 这些数据在网络上移动 ， 其可以留在本地 处理 。 正是 这些低功耗的中央处理器在承担着必须 通 过网络来回发送所有数据来实现某件事情的重任 ， 且只需 发送重要的事件 。 ” 49% 47% 43% 32% 由于 协议转换 ， 新旧 设备的连接性更强 由于不依 赖互联网带宽 ， 运 营得到了改进 不向 组织外发送私人信息 ， 提高了 隐私性 降低本地控制 环路的延迟 附 图 18 物 联网中使用边缘计算的益处 29新 兴技术 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 附 图 19 在物 联网中更多使用边缘计算的障碍 然而 ， 在物 联网中使用边缘计算并非没有挑战 。 其中 ， 最主要的 问题是缺乏如何连接边缘技术的 指 导 ， 以及 边缘硬件选择不明确 （ 均 为 34%）。 三分之一的公司在管理 边缘安全计算的安全方面 存在困 难 ， 通 过漏洞管理 、 周 边安全和应用安全来确保边缘网络的安全被认为是最重要的 。 不 过 最 终 ， 企 业的需求是存在的 ， 只有 21%的公司声称 这项技术对他们没有用处 。 （ 参 见附图 19） 34% 34% 33% 33% 31% 21% 缺乏架构指 导 边缘硬件选择不明确 缺乏基 础设施 安全管理方面的困 难 缺乏 训练有素的人员 没有 边缘计算的业务需求 30新 兴技术 aka.ms/IoTsignals物 联网信号 边缘计算在各行各业都广为人知 ： 在我 们调查的所有公司中 ， 95%的公司都知道 边缘计算 ， 73% 的公司在其物 联网解决方案中使用边缘计算 。 目前 ， 更多的能源公司 （ 77%） 正在利用