2023年的物联网技术将为所有垂直产业的组织增加价值，从制造（工厂）到零售（仓库）和运输（汽车），同样根据IoT Analytics调查，2023 年对300名物联网者的调查，到2023年，87%企业开展的物联网专案的成效达到或超??预期。

根据调查指出，企业在物联网的支出在2022年达到2,010亿美元，远低於过去许多研究机构的预测，原因在於，虽然转型的浪潮依旧持续，但产业前景不明与局势混??某部分而言也缩减技术投资。

在投资物联网的企业中，采用者将在未来五年专注於建立物联网软体生态、开发物联网应用程式，以及导入人工智慧；而到2027年，预计47%的物联网应用程式将具备人工智慧要素，提升软硬体设备的整合程度与效益，而物联网供应商在开展企业策略时将关注五大重点：生态系统、解决方案、人工智慧视觉、并购活动、开放标准。

根据IoT Analytics於2023年1月的物联网市场调查，物联网企业支出从2018年的不到1,000亿美元成长到2022年的2,010亿美元；相较之下，该数字大约占2022年全球IT市场的5%，该机构指出，2023年至2027年物联网市场仍预计每年成长19%，到2027年支出将达到4,830亿美元。

整体而言，2022年全球活跃的物联网连接数量成长18%，高达144亿个物联网端点，到 2023年，全球连接的物联网设备数量将再成长16%，达到167亿个，虽然预计 2023年的成长将略低於2022年，但物联网设备连接数量预计将在未来几年持续提升。

物联网为垂直领域增加价值

从应用端来看，2023年的物联网技术将为所有垂直产业的组织增加价值，从制造（工厂）到零售（仓库）和运输（汽车），同样根据IoT Analytics调查，2023 年对300名物联网者的调查，到2023年，87%企业开展的物联网专案的成效达到或超??预期，

该调查将在即将发布的物联网分析报告中发布，一些企业，例如Walmart、Tesla和赫伯罗特，已经连接数百万计的联网物联网设备，并希??更复杂的软体工具进行扩展，透过软体结合感测器来建立新的商业模式，将制造转为服务化，看中软体能够以指数成长的优势来建立企业竞争力。

此外，从产业领域来看，医疗保健是物联网技术巨大的潜在应用场，到2023年，物联网的医疗设备市场价值将达到2,670亿美元，最大的改变者之一是使用可穿戴设备和家用感测器，使医疗保健专业人员能够在医院或医生手术室之外监控患者的状况。这使得全天候医疗照护，同时为需要立即和直接护理的患者释放人力资源。

到2023年，产业内将出现更多「虚拟医院病房」的概念，借助感测器和远程医疗，医生和护士将在自己家中监督对患者的监测和治疗。从国家别来看，过去几年，中国是新物联网设备连接的主要使用国家，仅中国的活跃物联网连接数量在 2022年就超过20亿。

然而，随着一系列国际关系的挑战正在降低该国物联网使用速度，例如中美贸易紧张局势再度升级导致的技术供应短缺。2022年10月，美国对中国实施出囗禁令，对半导体与资通讯产业造成巨大影响，许多晶片业者正在将其设施迁出中国，例如英飞凌、台积电、AMAT和ASML等一些企业已宣布将部分生产基地转移出中国，无疑为物联网成长市场投下不小变数。

物联网在电动车市场的发展潜力

除了资安外，物联网在电动车的应用也不可小黥，感测器是自动驾驶汽车的重要组成部分，因为它们为汽车提供有关其周围环境的资讯。车辆的车载电脑使用此资讯来导航和做出决策。自动驾驶的三个关键感测器包括LiDAR、雷达和3D 相机（图像感测器）。

图1 : 物联网在电动车的应用不可小黥，感测器是自动驾驶汽车的重要组成部分。

宾士、宝马、Volvo和通用汽车等主要汽车原始设备制造商已选择雷射雷达作为自动驾驶感测器。2021年以前，特斯拉主要依赖雷达技术，然而，最近该公司透过在2021年从Model 3和Model Y中移除雷达，随後在2022年从Model S和Model X中移除雷达，开始转向录影机系统（Tesla Vision）。

从业者动态来看，Sony、Mobileye、Waymo等公司目前正专注於物联网感测器技术创新，将监视器与雷达等其他感测技术整合，以改进其自动驾驶解决方案的图像分析。由於相机、雷达和LiDAR感知环境的不同特徵，这种组合背後的思维是为系统提供更丰富的模型来决定行动方案或更快运算。

整而言之，自动驾驶汽车中的感测器协同工作以提供车辆周围环境的完整图像，使其能够做出安全高效的驾驶决策。同时，越来越多的感测器使用可再生能源为自身供电，例如太阳能或动能，从而无需更换电池或其他电源。这项创新提高了物联网设备的可靠性和使用寿命，尤其是那些部署在偏远或无法访问的位置的设备。这些设备是持续运行，有助於减少整个系统设置对环境的影响，对於汽车产业而言，这将降低产品的碳排放量，同时增加议价能力。

车用感测器不只影响成像品质，也与侦测能力有关。现有的影像感测器可分为感光耦合元件（CCD）和互补性氧化金属半导体（CMOS），而一般CMOS若未具有清晰的成像品质，难以达到良好的侦测效果。这表示，车用影像感测器的稳定性与成像精准度，将是关键。

研究机构IC Insights指出，未来几年自动驾驶汽车技术的发展，将促进汽车厂商为自家车辆产品导入更多CMOS感测器。CMOS感测器进入物联网时代成为炙手可热的元件，车载市场受到车联网、自动驾驶的开发、各国将倒车影像列为标准配备的情况下，更是扩大CMOS感测器的新应用市场，随着近年汽车的发展，CMOS已经应用在汽车倒车监测、自动煞车系统之内。同时，由於许多国家法规的改变，未来几年上市的新车将导入各种安全系统，因此车子内外都将使用更多的 CMOS影像感测器。

建立物联网技术成熟度框架五大阶段

企业要了解物联网技术如何变化以及物联网的成长机会为何，基本上皆需要考虑物联网采用者经历的典型的以技术成熟曲线。

图2 : 企业可以透过五大阶段来评断自身物联网部署成熟度。（source：IoT Analytics）

第一阶段：启用资产控制/处理

在第一阶段，无论是智能洗衣机、工厂中的重资产，还是海上的船舶，企业都需要投资感测器和本地控制器/网关，以便能够处理物联网数据，尽管新的边缘运算投资周期看到许多公司投资於功能更强大、更灵活的硬体，预计到2027年，物联网硬体/设备的支出将是成长最低的类别，成长率为14%。

第二阶段：建立各种连接性

在第二阶段，企业最终用户建立并简化与其物联网硬件的连接。虽然所使用的某些技术已经存在了几十年（例如，某些现场总线），但近年来公司已大量投资於更高带宽的连接（例如以太网）、无线连接（例如4G/5G和LPWAN）以及更现代和更轻便的技术协议（例如，OPC-UA和MQTT），到2027年，连接性支出预计将成长18%。

第三阶段：建立软体为本的IT主轴

数据规范化和分析是物联网成熟度第三阶段的关键，公司投资於允许他们访问各种物联网数据源并建立有价值的服务的软体，例如，使用云端储存与平台服务、集中式资料湖、容器化、现代资料库等，许多公司目前正处於技术成熟曲线这一部分的主要投资阶段，这就是为何预计到2027年，与物联网平台和中间件相关的支出将分别增长30%和34%，用於基础设施即服务（IaaS）。

第四阶段：建立提升附加价值的物联网应用

在物联网成熟度的第四阶段，物联网最终用户有机会建立云端原生或基於边缘的应用程式，大规模使用物联网数据。以标准化方式（第二阶段）连接到任何资产（第一阶段）并轻松访问这些数据（第三阶段）的能力支持许多物联网用例。一些早期的创新者（例如汽车原始设备制造商）已经到达这个阶段，企业正在建立各种内部（例如工厂）和外部（例如汽车产品）物联网应用程式，预计未来几年会有更多公司达到此阶段。

第五阶段：AIoT = 将AI导入IoT

透过人工智慧达到业务是物联网成熟度的第五个阶段，在这里，公司尝试透过嵌入人工智慧来强化现有应用程序和构建新应用程序的方法，机器视觉和预测性维护是当今两个最常见的支持人工智慧的物联网用例，生成人工智慧的最新突破可能会增加一个新的维度，并推动业者进一步快速采用人工智慧。

然而，并不是所有的东西都需要人工智慧，许多当前的应用程式对於某些客户和用例来说仍然足够，并不是每个仪表板都需要人工智慧，围绕ChatGPT与生成式人工智慧的热潮可能会在未来几年影响公司的人工智慧战略制定，现在判断生成式人工智慧在物联网中的实施是否以及多快会导致新的大规模用例还为时过早，生成式人工智慧模型主要着重在文本和图像，目前只有少数模型以感测器数据为中心。许多软体供应商目前正在研究如何使用人工智慧来强化现有的软体产品。例如2023年5月，德商SAP在现有ERP产品组合中宣布15项新的人工智慧功能，包括九个新的生成式人工智慧场景。

企业五大策略来因应竞争版图

策略 1：通过建立强大的合作夥伴生态系统来增加机会

物联网的复杂性导致一些领先的组织建立了一个由免费合作夥伴公司组成的生态系统，以帮助他们进入市场和交付。这种策略在领先的超大规模应用程序 Microsoft、AWS和Google中最为引人注意。

例如，在2023年汉诺威工业展览上， 32家合作夥伴与AWS联合叁展，25家与微软联合叁展，24家Google联合叁展，尽管这些公司在技术上也是超大规模的客户，但也投入大量时间和资源用於开发联合解决方案、共同构建架构以及销售产品，例如，AWS在展会上销售了与Element Unify、HighByte、Deloitte和TensorIoT的联合解决方案。

图3 : 企业可建立强大的合作夥伴生态系统来增加机会。

策略 2：专注於解决客户问题的解决方案

几年前，许多供应商专注於销售一个允许物联网采用者自己构建应用程式的平台。然而，许多物联网采用者，尤其是中小企业，发现他们没有实现这一目标的资源。一些之前提供物联网平台的供应商已经做出相应调整，并转向为个别问题和用例提供物联网解决方案，而不是提供一个通用的、难以维护的平台。

在某些情况下，这些解决方案将现有硬体或感测器与云端软体的使用权限捆绑在一起，以便物联网采用者可以从一个供应商那里获得他们需要的一切，举例而言，在2022年，瑞典密封和轴承公司SKF推出了SKF Axios，这是一种无线预测性维护解决方案，该解决方案的目的为监控设备并提高设备正常运行时间，该解决方案利用多项AWS云端服务并提供必要的感测器、无线连接和即用型应用程式。

战略 3：将人工智慧愿景融入企业策略

随着物联网企业市场开始关注成熟度的第五阶段 (AIoT)，一些供应商似??比其他供应商更大胆、更致力於引领 AI 竞赛。例如，日本工业自动化供应商横河电机正在将工业「自主运营」的愿景纳入公司战略，相信制造业的未来是基於人工智能的。2023 年 3 月，横河电机宣布在ENEOS材料化工厂采用横河电机的自主控制人工智能。现场测试表明，人工智能可以比现有的人工控制方法更有效地控制蒸馏操作，从而实现产品质量稳定、高产和节能。

策略 4：透过收购来补足市场/产品缺漏

一些公司不选择合作，而是选择收购高价值的某些物联网技术或应用程式来拓展产品组合种类与提升市占率：2022年5月，艾默生电气收购了Aspen Technology，建立一家领先的制造业软体公司，此次收购使艾默生电气能够获得强大的工业人工智慧产品组合，包括众多资产智能解决方案。2022年6月，西门子收购Senseye，这是一家为工业机器性能和可靠性提供人工智慧驱动解决方案的供应商，在近期的100项物联网收购案中，可发现最大的被收购公司群体（26%）属於应用程式领域其中许多都在AI领域占有一席之地。

策略 5：打造相容标准生态系

开放标准有??解决大规模采用物联网的最大障碍之一：各种物联网设备和系统之间缺乏互操作性和兼容性，透过使解决方案与开放标准保持一致，供应商希??大幅提升客户体验，并在在他们的IoT解决方案中持续强化创新、灵活性和可扩展性。

举例来说，施耐德电气正在积极推广使用IEC 61499，这是一种由Universal Automation开发的共享源运行时执行引擎，EC 61499目的为建立独立於硬体的应用程式，以补足 IT 和 OT 之间的现有差距。此外，在2023年汉诺威工业会展中，可观察到几个业者，例如微软、西门子和SAP在资产管理外壳（AAS）框架的支持下建立标准生态系，以开发相容性的数位分身解决方案。