微軟：物聯網信號：現狀和未來（53頁）.pdf

1、物聯網 信號 第2版2020年10月 aka.ms/IoTsignals 3 背景背景 4 方法方法 5 物物聯網現狀須知 6 采采訪的對象2020年年4月月/5月月 7 物物聯網現狀：總體研究心得 21 新新興技術聚焦 （人工智能人工智能、邊緣計算、數字數字孿生） 34 行行業聚焦 （制造制造、醫醫療、零售零售、能源能源） 52 最后的最后的思考思考 目錄 53 具體研究目具體研究目標和受眾招募 物聯網（IoT）正在改變人們的生活和工作方式。除了你每天使用的智能設備之 外，物聯網正在徹底改變企業的運營方式 讓他們變得更快、更智能、更安 全、更高效。 隨著物聯網在全球范圍內的不斷普及，微軟一直

2、走在物聯網的前沿，不斷地進行 創新和投入。物聯網信號系列報告旨在為業界提供物聯網生態系統的整體觀 點 深入了解其應用率以及所帶來的益處和挑戰。 2019年，微軟和Hypothesis展開了物聯網引領思想（IoT Thought Leadership）計 劃，并制作了幾份物聯網信號系列報告。這些報告的目的是為了更好地服務 于我們的合作伙伴和客戶，以及幫助企業領導者制定自己的物聯網戰略，并提供 各國和各行業物聯網應用的最新研究。 此前的報告主要集中在兩輪研究上2019年2月進行的首輪研究，主要關注各行 業的物聯網；2019年10月的后續研究，對四個關鍵行業（能源、制造、醫療和零 售）進行了深入研究

3、。 之前的物聯網信號幾波調查覆蓋面廣、影響大、認可度高，凸顯了2020年更 新研究的重要性?，F在，本次研究在之前的物聯網信號報告成功的基礎上， 圍繞物聯網的現狀和未來，提出新的心得和見解。 3 背景 物聯網信號aka.ms/IoTsignals 4 微軟委托了Hypothesis Group，一家專注于洞察、設計和戰略的機構，執行此 次物聯網信號研究。 物聯網信號第一版發布于2019年2月，對來自美國、英國、德國、法國、中 國和日本多個行業的企業級公司的3000多名參與物聯網決策的決策者進行了20 分鐘的在線調查。2019年10月，專門與美國、英國、法國和日本的企業級零 售、能源和醫療保健公司

4、進行了10分鐘的行業深度調查。這兩波調查的參與者 包括業務決策者（BDMs）、IT決策者（ITDMs）和開發人員。 2020年4月和5月，在美國、英國、德國、法國、中國和日本對類似的決策者群 體進行了第二波調查。3,000名參與者進行了20分鐘的在線調查，其中包括對重 點行業（能源、零售、制造和醫療）進行5分鐘的行業深度調查。除在線調查 外，2020年6月，還對來自美國、英國、德國等重點行業的IT決策者進行了9次 在線深度訪談。 方法 物聯網信號aka.ms/IoTsignals 5 1 2 3 2020年物聯網須知 物聯網的使用在上升，且對企業成功至關重要 我們在全球范圍采訪的一組物聯網決策

5、者中，91%的決策者已經在2020年應用了物聯網（高 于去年的85%），超過十分之八的決策者至少有一個項目處于使用階段（高于去年的十分之 七的決策者的比例）。物聯網不斷地被應用于各行各業主要是為了優化生產力和運營以 及環境安全。在各行業中，獨特的用例推動著物聯網戰略的發展，例如制造業的生產管理和 自動化、能源領域的電網資產管理、零售業的供應鏈和庫存優化，以及醫療保健領域的安全 性、合規性和庫存/員工跟蹤。由于其巨大的利益廣度，90%的物聯網決策者認為物聯網對其 公司的持續成功至關重要，64%的決策者計劃在未來實施更多的物聯網。 資源優化是通過物聯網實現的一個關鍵成功指標，但仍有進一步改進的機會

6、 物聯網不斷實現生產力和運營效率的提高，因此，在自動化和效率目標方面所實現的改善， 用以衡量物聯網項目的成功。雖然各組織的物聯網項目已經實現了早期的成功，但后續投資 的邊際影響將更加難以衡量。此外，擴展物聯網解決方案是一項艱巨的挑戰，因而各組織正 在著力解決復雜性和技術障礙問題。那些將物聯網作為其更廣泛的文化變革的一部分，并且 優先投資于合適的員工的組織可以更快地克服面對的障礙。 新冠肺炎（COVID-19）疫情正在加速物聯網戰略的實施 新冠肺炎疫情正在對我們周圍的世界產生不可否認的影響，物聯網也不例外。雖然疫情使全 球業務放緩，但在病毒出現后，物聯網領域呈上升趨勢三分之一的決策者表示他們的組

7、 織將因新冠肺炎疫情而增加對物聯網的投資，而另有41%的決策者表示他們將保持同樣的投 入水平不變。少數不打算加大投資的組織往往處于物聯網的早期階段而那些已經落后的 組織可能難以迅速趕上。 人工智能、邊緣計算和數字孿生技術正在成為物聯網的主流 人工智能、邊緣計算、數字孿生技術等都越來越成為組織戰略的一部分，尤其是在其物聯網 計劃中。然而，還需要對這些技術進行更多的普及教育，以充分發揮其潛力。各組織仍有大 量機會探索和挖掘人工智能和邊緣計算的不同用途，另一方面，數字孿生技術仍在尋找立足 點。那些將新興技術融入物聯網解決方案的組織，在物聯網整體上實現了更大的成功，因為 一旦其價值得到驗證，就更容易在

8、整個組織中建立起認同感。人工智能是最廣泛應用的新興 技術79%的組織應用人工智能作為其物聯網解決方案的一部分，那些認為物聯網對其公 司的成功更為關鍵的組織（95%比82%），對物聯網更為滿意（96%比87%）。 4 物聯網信號aka.ms/IoTsignals 6 采訪的對象 2020年4月/5月 業務決策者 （BDMs）、開發人員 及IT決策者（ITDMs） 均在 企業級公司 （員工超過1,000人）工作 72 % 95% 91% 9% 不涉及不涉及 物物聯網應用 涉及涉及 物物聯網應用 熟悉互聯網 自述通過了 知識測驗 對物聯網戰略 有 影響力/決策權 物聯網現狀： 總體研究 心得 物聯網

9、信號aka.ms/IoTsignals 8物聯網現狀：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 從2019年到2020年，物聯網的應用持續增長，使用該技術的公司從 85%激增到91%。其中83%的應用者至少有一個項目已經達到使用 階段，而2019年這一比例為74%。 正如之前物聯網信號幾波調查進行的分類，物聯網項目可分為 四個階段：學習、試驗/概念驗證（POC）、購買和使用。今年處于 購買和使用階段的項目較多，處于學習階段的項目比去年少。2020 年，在我們調查的物聯網應用者中，有29%的項目處于學習階段， 而2019年這一比例為33%。四分之一的項目處于試驗/概念驗證階 段

10、，與 2019年的24%相比略有增加。從2019年到2020年，處于購 買階段的項目比例增加了2%，處于使用階段的項目達到25%，高于 2019年的24%。這些數據預示著，企業正在從知識收集轉向實施所 學到的知識。（參參見附圖1） 物聯網：總體情況 4%未使用，過去 也未曾使用 處于第四階段的物聯網項目所占比例（%） 29%25%21%25% 29%25%21%25% 29%25%21%25% 29%25%21%25% 6%未使用 但曾經使用過 在所有應用者中 有83%至少有一 個項目已經達到 “使用階段” （2019年為 74%） 附圖1 物物聯網應用者所占比例（%） 91 % 2019年為

11、85% 學習 試驗/ 概念驗證 購買 使用 規劃 2019年為33% 24% 19% 24% 9物聯網現狀：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 越來越多的企業將物聯網視為業務成功的重要因素，并對其表現感到滿意。90%的組織現在 認為物聯網對其業務的整體成功至關重要，而2019年這一比例為88%，94%的組織對其組織 中的物聯網感到滿意，高于2019年的92%。 展望未來，顯而易見，物聯網的應用不會放緩：兩年后，95%的組織預計使用物聯網的程度 和現在一樣，甚至更高。（參參見附圖2） 附圖2 認為物聯網對整體成功至關重要的比例（%）兩年后使用物兩年后使用物聯網的比例（%）

12、 47% 43% 非常重要 比較重要 90 % 2019年為88% 64% 31% 高于 目前 同于 目前 95 % 10物聯網現狀：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 各國對物聯網的應用力度很大，但應用速度和對成功的看法略有不同。美國、法國、德國 和中國的物聯網應用者比例最高。所有接受調查的國家都有約四分之一的項目處于使用階 段。平均而言，中國的物聯網項目進入使用階段的速度最快（10個月），而德國項目需要 的時間稍長（14個月）。盡管應用的速度不同，但中國和德國公司都最強烈地感覺到物聯 網對其成功至關重要。與其他國家相比，英國和日本國內的應用速度較慢，他們的物聯網 項

13、目更多處于學習階段。（參參見附圖3） 91%92%88%94%92%87%91% 25%26%24%24%25%24%25% 12111214111210 90%86%81%97%93%91%98% 64%69%64%54%67%64%60% 全球全球美國美國英國英國德國德國法國法國日本日本中國中國 附圖3 物物聯網的應用和價值 物物聯網 應用者占比（%） 處于使用階段的項目 占比（占比（%） 進入 使用使用階段 時間（月） （中位數） 對公司的成功 至關重要至關重要 計劃 2年內更多 應用物聯網 11物聯網現狀：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 物物聯網 應用者占比

14、（%） 處于使用階段的項目 占比（占比（%） 進入 使用使用階段 時間（月） （中位數） 對公司的成功 至關重要至關重要 計劃 2年內更多 應用物聯網 附圖4 物物聯網的應用和價值 同樣，各行業對物聯網的應用力度也很大，不過在醫療保健領域的應用率較低（而且通常不被 視為成功的關鍵）。在我們調查的零售、醫療、能源和制造業的決策者中，屬于物聯網應用者 的比例非常高，所有行業有大約四分之一的項目處于使用階段。除能源行業外，進入使用階段 的平均時間為12個月，能源行業一般要多花一個月左右。絕大多數受訪者認為物聯網對其公司 的成功至關重要，更多的受訪者（從92%-98%不等）對其公司的該技術的利用感到滿

15、意。（參參 見附圖4） 制造制造醫醫療零售零售能源能源 91%93%89%94%94% 25%23%25%26%26% 1212121213 90%93%87%92%90% 64%67%58%58%55% 總計 12物聯網現狀：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 全球新冠肺炎疫情大流行對全球的物聯網應用產 生了獨特的影響：由于新冠肺炎疫情的影響，每 三個組織中就有一個會增加對物聯網的投資，是 減少投資的組織的兩倍。（參參見附圖5） 那些期望維持/增加對物聯網投資的組織，在學 習階段的項目較少表明在看到其成功后更容 易增加投資。預計在物聯網方面投資維持不變或 更多的公司，

16、有27%的項目處于學習階段，而預 計投資較少或表示尚無法確定的公司，則有35% 的項目處于學習階段。 新冠肺炎疫情：對物聯網的影響 將對物聯網進行 投資的占比（%） 附圖5 新冠肺炎疫情新冠肺炎疫情對物聯網投資的影響 新冠肺炎疫情的影響波及到所有行業：德國一家 飲料制造業的IT決策者解釋了物聯網如何提醒他 們注意玻璃瓶的需求增加?！霸谛鹿诜窝滓咔槠?間，我們出現了無法退回空瓶子的問題。我們沒 辦法回收空瓶子，所有人都把空瓶子留在了家 中。于是我們只好聯系玻璃廠家。要填補這個缺 口并不容易，但我們第一時間就注意到了這個缺 口，因為我們已通過物聯網解決方案得到了這一 數據。制造廠可以自動適應需求的

17、增加。我們也 稱其為智能工廠；我們不需要那么多的控制和調 整。根據我們掌握的數據，系統在3月份就已經 知道我們要根據往年的數據實行增產?！?12%16%41%31% 維持不變更少 尚 無法確定 更多 13物聯網現狀：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 19% 21% 22% 25% 26% 28% 31% 32% 37% 43% 45% 47% 47% 附圖6 應用物聯網的原因 各組織正在將物聯網的應用作為其更廣泛的文化變革的一部分，以優化其生產力并保護環境安 全。應用物聯網的首要原因之一是安全保障，47%的企業將其作為技術的主要關注點。業內專家 告訴我們，這種用法更適

18、用于保障IT環境的安全，以及保障員工和工作場所的安全。另有47%的 企業表示，他們應用物聯網是為了優化運營，而45%的企業應用物聯網是為了保證質量。應用物 聯網的其他原因包括能源優化（32%）和可持續發展（31%）。雖然可持續發展不是應用物聯網 的首要原因，但中國和德國在利用物聯網促進可持續發展方面處于領先地位（分別有53%和38% 的使用）。（參參見附圖6） 為什么要應用物聯網？ 安全保障安全保障 運運營優化 質量保證 員工生產力 供供應鏈管理 能源能源優化 可持可持續使用 資產跟蹤 銷售支持 空空間優化 個人舒適度個人舒適度 基于情況的基于情況的維護 健康和保健健康和保健 14物聯網現狀：

19、總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 在各行業，物聯網以不同的方式提高效率制造業的生產效率、零售業的供應鏈優化、醫療業 的資源監控，以及電力與公用事業和石油與天然氣等能源領域的資產維護。（參參見附圖7） 生產流程監控47% 工業自動化 44% 生產規劃和調度44% 質量和合規性41% 流程優化 39% 制造 供應鏈優化 42% 監控和安全40% 庫存優化39% 互聯物流 36% 數字化配送中心 35% 庫存跟蹤49% 員工跟蹤45% IT安全 44% 合規性 41% 設施管理40% 零售 醫療 電網資產維護46% 智能電表 41% 發電優化和負荷平衡41% 智能電網自動化

20、40% IT安全 40% 電力和公用事業 IT安全 48% 資產和預防性維護46% 排放監測和減少42% 家居或建筑能源管理 38% 遠程基礎設施維護37% 石油與天然氣 附圖7 行行業應用物聯網的五大原因 15物聯網現狀：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 提高生產力，特別是提高產量（86%）和效率（79%），也是物聯網的首要益處。和2019年一 樣，企業級公司仍然高度依賴物聯網提供的生產和運營效率。54%的受訪企業表示，物聯網幫助 其提高了運營效率，47%的企業認為物聯網是員工生產力提升的原因。企業也表示，物聯網對提 高產量有重要作用：46%的企業表示物聯網提高了生

21、產能力，44%的企業表示物聯網節約了成 本，43%的企業表示物聯網減少了業務費用。其他報告的物聯網首要益處包括質量（77%）和安 全（41%）。（參參見附圖8） 提高運提高運營效率 提高提高員工生產力 提高生提高生產能力 節約成本 減少人減少人為錯誤 提高客提高客戶滿意度 減少減少業務費用 增加增加競爭優勢 有助于制定更好的商有助于制定更好的商業決策 更好地更好地優化工具/設備 改善安全條件改善安全條件 增加收入增加收入 能能夠提供新型的客戶產品 帶來新的收入來源 54% 47% 46% 44% 44% 43% 43% 42% 42% 41% 41% 40% 37% 34% 效率 效率 產量

22、產量 質量 質量 產量 質量 效率 計劃外停機時間 安全 產量 產量 產量 附圖8 物物聯網益處 16物聯網現狀：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 我們調查的大多數決策者認為自己在物聯網應用方面是成功的。然而，這種成功并不一定是以增 加收入或部署中的項目數量來衡量的。更多的時候，公司認為成本和生產效率等指標更能說明他 們應用物聯網的成功程度。其他常見的成功因素包括質量、可靠性和安全性。（參參見附圖9） 衡量物聯網的成功程度 成本效益成本效益 （比如減少運營成本的百分比） 質量 （比如減少人為錯誤的百分比） 生生產效率 （比如產量增加的百分比） 可靠性可靠性 （比如設備

23、優化增加的百分比） 安全性安全性 （比如減少惡意軟件攻擊的百分比） 更知情的決策更知情的決策 （比如能夠加速進程） 對增加收入的直接影響 （比如新產品創新） 可持可持續發展 （比如減少排放的百分比） 利用物聯網部署的部署的項目占比（%） ） 一位電力和公用事業行業的IT決策者介紹了自己公司成功應用物聯網來優化安全和效率的情況： “公司在公用事業中實施了物聯網解決方案，而該公用事業展現了其實施價值。我今年避免了十萬 次上門服務。細究每一次上門服務的成本，對利潤都是有影響的。而我的十萬名客戶無需等待就 能知道問題出在哪里。我會立刻與他們進行問題分類?！?附圖9 物物聯網成功衡量指標 17物聯網現狀

24、：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 與2019年一樣，復雜性、技術問題和內部資源配置仍然是更多應用物聯網的首要挑戰。超過25% 的企業認為物聯網解決方案在技術上過于復雜，難以實施，同樣數量的企業表示這些解決方案實 施時間太長。此外，資源有限也成為物聯網進一步應用的障礙：28%的公司沒有預算，還有28% 的公司沒有人力資源來實施和管理物聯網項目。系統架構師和云計算開發人員的需求特別 大。 （參參見附圖10） 物聯網應用的挑戰 仍在進行中 復雜性/技術問題 缺乏預算/人員 缺乏預算/人員 復雜性/技術問題 復雜性/技術問題 合規性 安全性 缺乏知識 缺乏知識 缺乏知識 安

25、全性 沒有找到合適的解決方案 安全性 與本報告的上一版相同，安全并沒有成為更多應用物聯網的一大障礙。26%的組織表示，對消費 者隱私的擔憂是應用該技術的一個障礙。20%的組織不愿意在云端存儲數據。24%的公司認為不 值得為應用物聯網而承擔安全風險。 附圖10 更多使用物更多使用物聯網 的挑的挑戰 仍在仍在執行現有的解決方案33% 想要解決想要解決現有的挑戰31% 沒有沒有預算28% 沒有人力沒有人力資源來實施和管理28% 太復太復雜，難以實施27% 實施時間太長27% 合合規/監管方面的挑戰太多27% 擔心消擔心消費者隱私26% 關于如何部署的培關于如何部署的培訓/指指導不夠26% 缺乏技缺乏

26、技術知識26% 不不夠了解24% 不不值得承擔安全風險24% 不是一個能不是一個能滿足我們需求的解決方案21% 不愿意將數據存不愿意將數據存儲在公共云中20% 18物聯網現狀：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 附圖11 物物聯網安全因素之類型 雖然安全是進行應用的低級阻礙，但其是物聯網實施過程中普遍考慮的問題。在我們采訪 的公司中，97%的公司在實施物聯網時存在安全方面的擔心。近半數的公司表示確保數據 隱私是首要考慮的問題，而43%的公司關心的是確保網絡級安全。40%的公司表示確保每 個物聯網設備的端點安全是一個考慮因素，而38%的公司提到要跟蹤和管理每個物聯網設 備

27、。還有38%的企業關注到，要確保所有參與物聯網項目的員工都能得到全面的培訓。 （參參見附圖11） “安全是極其重要的當我們尋求實施物聯網解決方案時，安全是最重要的?！币晃挥?時尚零售業IT決策者表示?！拔覀兪且粋€大品牌，是一個明顯的目標。而顯然，客戶數據系 統的完整性對我們來說是非常重要的。所以我們有一批非常非常優秀的安全人員，一直在 物聯網領域進行監控和開發。我們有不同的安全團隊 技術安全、物理安全和架構安 全。在這方面我們投入很大?！?47% 43% 40% 38% 38% 37% 37% 36% 35% 35% 31% 30% 確保數據隱私 確保網絡級安全 每個物聯網設備的安全端點 跟

28、蹤和管理每個物聯網設備 對相關員工進行綜合培訓 執行硬件/軟件測試和設備評估 確保所有現有的軟件都已更新 更新固件和設備上的其他軟件 更新加密協議 安全地配置設備 從設備級控制轉向身份級控制 更改默認的密碼/憑證 19物聯網現狀：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 附圖12 概念概念驗證失敗 的原因的原因 幾乎所有參與物聯網的公司都經歷過項目在概念驗證階段（PoC）的失敗。在這些公司中，幾 乎有三分之一的項目在概念驗證上失敗。首要原因是擴展成本整體偏高：有整整三分之一的企 業認為這是項目失敗的根源。其他擴展問題，如缺乏資源和對平臺的信任，也會導致概念驗證 的失敗。概念驗

29、證期間的擴展難度主要來自于整合物聯網的各個組成部分。隨著不同解決方案 提供商的加入，這個問題變得更具挑戰性。（參參見附圖12） 雖然投資回報率（ROI）并不總是衡量物聯網成功與否的標準，但也可能是項目失敗的原因； 29%的公司因為不清楚項目會給企業帶來什么價值而導致項目被廢止。其他失敗的原因與物聯 網應用過程中經常出現的挑戰相似：缺乏技術（27%）和缺乏領導層的支持和重視（22%）。 領導層在項目失敗中的作用值得仔細研究，因為大多數受訪公司表示，業務方面的挑戰是概念 驗證失敗的另一個原因。在概念驗證期間，領導層的認可是一個相對較低的障礙。 相反，領導 層需要將物聯網納入長期戰略：近半數的公司報

30、告了這方面的挑戰。 擴展成本高33% 試點項目的商業價值/投資回報率不明確29% 沒有短期影響的情況下很難去證明商業案例的合理性28% 缺乏必要的技術 27% 缺乏擴大規模的資源/知識 25% 試點項目部署時間過長24% 沒有明確的戰略 24% 需要測試的平臺太多 23% 缺乏領導層的支持和重視 22% 需要驗證的用例太多 21% 對可擴展性平臺缺乏信任21% 供應商不愿資助試點項目 17% 擴展 業務 業務 技術 擴展 復雜性 業務 復雜性 業務 復雜性 擴展 供應商 20物聯網現狀：總體研究心得 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 私立醫院系私立醫院系統中的英國醫療機構IT決策者

31、決策者 一個充滿活力的物聯網合作伙伴生態系統可以幫助組織創建一個完整且簡單的端到端解決方案。 “最突出的是供供應商實際參與了很多步驟，包括實施和識別相關風險。 物聯網是一個相當新的技術，標準少，陳舊設備多。所以公司在整個過 程中需要幫助與支持來完成所有的步所有的步驟。供應商在培訓員工和提供持持續 支持支持方面發揮著關鍵作用。在早期階段你沒有想到培訓事宜，但它應是 這個項目的一個關鍵因素。需要每天24小時隨時可用，而可可擴展性是這 種關系的核心種關系的核心?！?“我們的觀點很復雜多樣，因為我們想在原型設計中快速推快速推進。而且坦 率地說，當你當你讓兩家大公司合作時，速度相當緩慢，因為很多事情都是

32、 以硬件為前提的。想要擴展物聯網解決方案的團隊希望知道該軟件已在 功能方面得到了驗證。在很多這樣的情況下，就選擇一個你你覺得可以快 速推速推進的合作伙伴，并進行原型設計和迭代。但他們仍將有能力有能力進行擴 展展或提供與企業架構相配合的規模解決方案。我們不想等上一周來安排 三周后的會議。我們想在三周內完成驗證?！?需要大宗采需要大宗采購的美國零售業IT決策者決策者 物聯網供應商合作伙伴 新興 技術 聚焦 物聯網信號aka.ms/IoTsignals 22新興技術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 新興技術的使用，特別是邊緣計算和數字孿生技術，在2019年7月雖處于萌芽狀態，但呈現不斷

33、 上升的趨勢。今年，企業正在尋找利用物聯網的新方法，在物聯網解決方案中挖掘這些技術的不 同用途，并將物聯網更深入地嵌入到組織戰略中。 大多數組織已經應用新興技術（如人工智能、邊緣計算和數字孿生）作為其物聯網解決方案的組 成部分。那些將新興技術整合到他們的物聯網解決方案中的組織從整體上從整體上發現了更多的物聯網效 益益，進而對物聯網解決方案進行更多的投資。 人工智能和邊緣計算正在以各種方式使用，但仍有機會擴展到不同的用途。在我們調查的公司 中，有50%的公司將人工智能用于維護方面或音頻/視頻的處理，另有25%的公司正在考慮將在其 當前的用例之外進行人工智能的其他應用。邊緣計算最常被用于智能建筑用

34、途（如可持續發展、 空間優化），在生產力和效率應用方面，該技術的使用拓展空間最大。由于目前處于使用階段的 數字孿生項目較少，其用例還在開發中。 決策者明白新興技術的重要性，但組織上的制約因素往往阻礙他們更多地應用這些技術。缺乏知 識豐富的員工是實施人工智能的首要障礙，而邊緣計算和數字孿生則需要在概念驗證中進行更多 的測試來證明其價值。邊緣計算的需求已經確立，但一些擴展和業務挑戰阻礙了進一步的應用。 新興技術現狀 23新興技術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 物聯網應用者對人工智能（AI）非常熟悉和了解。人工智能被定義為計算機系統處理模糊性 的能力，即利用以前收集的數據進行預測，并

35、從錯誤中學習，以產生關于未來行為方式的更 準確的預測。在99%的知道人工智能的物聯網應用者中，59%的人表示很了解人工智能。大 多數人也在使用該技術，83%的人正在制定或實施人工智能戰略。 （參參見附圖13） 對于有制定相關戰略的企業來說，可擴展性是更多使用人工智能的首要障礙，而技能差距則 抑制了沒有戰略的企業。對于那些有制定相關戰略的企業來說，其他挑戰還包括缺乏技術知 識以及基礎設施無法支持數字化轉型?；A設施不足以及缺乏人力資源也是那些沒有戰略的 企業所面臨的首要挑戰。能源行業尤其受到擴展復雜性的挑戰，很可能是因為該行業在應用 人工智能方面走得更遠。 人工智能的深度調查 附圖13 人工智能

36、的人工智能的認知人工智能的人工智能的實施進展 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 但未實施 正在實施 有 人工智能戰略 24新興技術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 對于那些有制定人工智能戰略的企業來說，人工智能作為其物聯網解決方案的一部分，是 一種內在的聯系。其中79%的公司認為人工智能是物聯網的核心或次要組成部分。（參參見 附附圖14） 而那些將人工智能作為其物聯網解決方案的一部分的企業，從物聯網整體上受益 更多物聯網的成功帶來了更多的物聯網使用。與不使用人工智能作為物聯網組成部分 的公司相

37、比，使用人工智能作為物聯網組成部分的公司在學習階段的項目較少，在購買階 段的項目較多。將人工智能與物聯網整合的公司在使用階段的項目明顯多于沒有整合的公 司。這些公司對物聯網的整體滿意度也較高，認為物聯網對其業務的成功更為關鍵，同時 也擁有較多的平均物聯網用例。 附圖14 人工智能在物人工智能在物聯網解決方案中的應用和影響 核心/次要組成部分 79 % 38% 次要 41% 核心 25新興技術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 附圖15 在物在物聯網中應用人工智能的原因 各組織在物聯網內應用人工智能的原因多種多樣，接近一半的組織有處于使用中的案例，還有四 分之一的組織正在考慮各種用例

38、。公司將人工智能與物聯網整合的首要原因是用于預見性維護 （prescriptive maintenance），48%的公司為此使用這些技術，28%的公司考慮使用之。公司可 能整合這些技術的其他原因包括用戶體驗、預防性維護、視覺圖像識別和詮釋以及自然語言識別 和處理。（參參見附圖15）一家醫療機構IT決策者介紹了自己公司將人工智能與物聯網整合進行預 測性維護的情況：“我們在物聯網解決方案的基礎上疊加人工智能來做預防性維護。我們根據經驗 知道B泵會在某個特定的點上出現故障，所以我們可以在出現故障之前就把技術人員派出來?！?預見性維護 用戶體驗 預防性維護 視覺圖像識別和詮釋 自然語言識別和處理 4

39、8% 46% 46% 44% 43% 28% 27% 30% 28% 28% 正在使用考慮使用 76% 73% 76% 72% 71% 正在使用或正在考慮 使用 26新興技術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 附圖16 人工智能的人工智能的應用和價值 制造業和零售業組織在依據人工智能戰略進行項目實施方面處于領先地位，大多數組織將該 技術作為其物聯網解決方案的一部分。34%的制造業公司已經在實施人工智能戰略；零售業 公司也沒有落后，為32%。雖然大多數零售業（83%）、制造業（77%）和能源產業 （76%）公司都在物聯網解決方案中使用人工智能，但醫療機構卻落后了，只有66%的醫療 機

40、構在物聯網戰略中利用人工智能。 （參參見附圖16） 有人工智能有人工智能戰略 人工智能人工智能戰略的實施進展 在物在物聯網解決方案 中使用人工智能中使用人工智能 制造制造醫醫療零售零售能源能源 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% 總計 正在實施 已制定 正在制定 27新興技術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 大多數組織都熟悉和了解邊緣計算（定義為能夠使云分析和自定義業務邏輯轉移到邊緣設備，以 便組織可以專注于業務洞察力而不是數據管理）

41、。在95%的知道邊緣計算的組織中，有42%的組 織聲稱很了解邊緣計算。此外，在知道邊緣計算的組織中，73%的組織將其作為物聯網解決方案 的一部分33%的組織認為邊緣計算是必需部分，40%的組織認為邊緣計算是次要組成部分。 （參參見附圖17） 我們進一步調查了物聯網應用中對邊緣計算有了解的組織，發現邊緣計算被用于各種用途。排名 靠前的是健康和保健用途、可持續發展用途（如碳足跡、排放監測）、空間優化（如利用會議 室、停車場）和基于情況的維護。雖然不太常見，但邊緣計算也被用于生產力和效率應用，包括 供應鏈管理、員工生產力和運營優化。 邊緣計算的深度調查 附圖17 邊緣計算的認知邊緣計算在物聯網解決方

42、案中的使用和影響 42% 40% 1 非常了解 略知一二 95 % 33% 40% 73% 知道 只知道名字 次要 組成部分 核心 組成部分 核心/ 次要 組成部分 28新興技術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 使用邊緣計算作為其物聯網解決方案的一部分的組織將受益于更多的互聯和改善的運營，從 而優化自動化和生產力。近一半的公司表示，物聯網有助于他們提高新舊設備的連接性，因 為其有助于協議轉換。幾乎同樣多的公司報告說，由于不再依賴互聯網帶寬，其運營得到了 改善。（參參見附圖18） 美國一家血液實驗室的醫療機構IT決策者解釋了邊緣計算如何提高了組織的效率和改善了運 營：“通過邊緣計算

43、，我們將所有的非增值計算轉移出去。當一個事件發生時，數據會通過算 法來判斷是否是一個需要人采取行動的事件。所以，如果不需要人工干預，我們就不需要將 這些數據在網絡上移動，其可以留在本地處理。正是這些低功耗的中央處理器在承擔著必須 通過網絡來回發送所有數據來實現某件事情的重任，且只需發送重要的事件?！?49% 47% 43% 32% 由于協議轉換， 新舊設備的連接性更強 由于不依賴互聯網帶寬， 運營得到了改進 不向組織外發送私人信息， 提高了隱私性 降低本地控制環路的延遲 附圖18 物物聯網中使用邊緣計算的益處 29新興技術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 附圖19 在物在物聯網中

44、更多使用邊緣計算的障礙 然而，在物聯網中使用邊緣計算并非沒有挑戰。其中，最主要的問題是缺乏如何連接邊緣技術的 指導，以及邊緣硬件選擇不明確（均為34%）。三分之一的公司在管理邊緣安全計算的安全方面 存在困難，通過漏洞管理、周邊安全和應用安全來確保邊緣網絡的安全被認為是最重要的。不過 最終，企業的需求是存在的，只有21%的公司聲稱這項技術對他們沒有用處。（參參見附圖19） 34% 34% 33% 33% 31% 21% 缺乏架構指導 邊緣硬件選擇不明確 缺乏基礎設施 安全管理方面的困難 缺乏訓練有素的人員 沒有邊緣計算的業務需求 30新興技術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 邊緣計

45、算在各行各業都廣為人知：在我們調查的所有公司中，95%的公司都知道邊緣計算，73% 的公司在其物聯網解決方案中使用邊緣計算。目前，更多的能源公司（77%）正在利用邊緣計 算。使用最少的是醫療保健行業，占60%。（參參見附圖20） 與其他類型的公司相比，制造業公司 在邊緣計算方面總體上面臨的挑戰較少。零售業組織發現啟動這項技術非常有挑戰性。他們面臨 的挑戰包括缺乏業務需求和邊緣硬件選擇不明確。 附圖20 邊緣計算的應用和價值 知道知道邊緣計算 在物在物聯網解決方案中 使用使用邊緣計算 制造制造醫醫療零售零售能源能源 95%95%93%96%95% 73%73%60%74%77% 總計 31新興技

46、術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 對數字孿生（研究中定義為現實世界的事物、場所、業務流程或人員的數字化復制品，旨在理 解、控制、模擬、分析和改進現實世界的業務操作）的熟悉程度還有待提高。 雖然86%的物聯網決策者表示他們知道該技術，但只有三分之一的人對該技術高度了解。在知道 數字孿生的公司中，超過四分之三的公司正在制定或實施數字孿生戰略。（參參見附圖21） 然而， 許多數字孿生項目仍處于早期階段，28%的項目處于學習階段，約一半的項目處于概念驗證階 段。只有11%的項目達到使用階段。 數字孿生的深度調查 附圖21 數字數字孿生的認知數字數字孿生的的實施進展 33% 38% 15

47、% 非常了解 略知一二 86% 27% 28% 18% 27% 83 % 知道 只知道名字 正在制定 已制定 但未實施 正在實施 有一個 數字孿生戰略 32新興技術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 絕大多數有數字孿生戰略的企業都將其視為物聯網解決方案的組成部分：39%的企業認為其是核 心組成部分，43%的企業稱其為次要組成部分。 （參參見附圖22） 數字孿生由于能夠通過優化等技術來簡化流程，正在被各行各業應用?！肮こ滩繛槲覀冎圃斓拿?一個零件生成數字3D點云，直至精確的物理特性，” 一位美國水電技術行業的IT決策者解釋道。 “我們應用這一數字孿生并對其進行數學優化，而不必一開始就

48、將其放在夾具中。在此過程中， 我們發現有更好的配置。組合的數量通常會是92個因子 這比宇宙中的原子數量要多出無限 多的組合。利用數字孿生，我們可以虛擬地吐出比實物更好的結果。我們可以在幾個小時內完 成，而不是幾天?！?附圖22 數字數字孿生在物聯網解決方案中的使用和影響 核心/ 次要組成部分 82 % 43% 次要 39% 核心 33新興技術 aka.ms/IoTsignals物聯網信號 各行業有超過70%的組織在物聯網解決方案中使用了數字孿生。80%的零售公司有數字孿生戰略，而 有數字孿生戰略的醫療保健公司占比為60%，有數字孿生戰略的制造公司占比為71%。在數字孿生戰 略方面，零售公司的實

49、施水平也是最高的：占比為27%，而醫療保健公司和能源公司占比分別為12% 和23%。86%的零售公司在其物聯網戰略中使用數字孿生，而在其物聯網戰略中使用數字孿生的制造 和能源公司占比為82%，以及在其物聯網戰略中使用數字孿生的醫療保健機構占比為71%?？偟膩?說，與其他行業相比，醫療保健行業對數字孿生戰略的實施最少。（參參見附圖23） 附圖23 數字數字孿生的應用和價值 知道數字知道數字孿生 有有 數字數字孿生 戰略 數字數字孿生戰略的實施進展 在物在物聯網解決方案 中使用數字中使用數字孿生 制造制造醫醫療零售零售能源能源 86%87%80%89%87% 73%71%60%80%78% 27% 28% 18% 26% 26% 19% 12% 26% 23% 27% 34% 19% 23% 32% 23% 82%82%71%86%82% 總計 正在實施 已制定 正在制定 行業 聚焦 物聯網信號aka.ms/IoTsignals 35 aka.ms/IoTsignals 制造 物聯網信號 制造業的深度調查 制造公司正在迅速應用物聯網在我們調查的公司中，93%的公司表示已經應用了