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　　許多行業(yè)的組織都在實施工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，但隨著COVID-19大流行的爆發(fā)，可能會加速工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)通常是提高生產(chǎn)效率和自動化戰(zhàn)略的一部分。嵌入式連接設(shè)備的開發(fā)具有復(fù)雜的特定領(lǐng)域微處理器功能，能夠支持實時工業(yè)處理，這使工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)成為可能。

　　這些能力可能包括支持用于工業(yè)環(huán)境中實時數(shù)據(jù)處理的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用，如工廠、倉庫和運輸車輛。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備經(jīng)常集成各種傳感器以及處理、網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)存組件。這些傳感器包括各種類型的攝像機，溫度或壓力傳感器，或濕度和氣體探測器。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以作為設(shè)施的組成部分，通常是自給自足的。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)安裝變得越來越普遍，標(biāo)準(zhǔn)也應(yīng)該出現(xiàn)。納米技術(shù)、微處理器、網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)存和存儲的不斷進步，使未來的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)更加復(fù)雜，并提供更高水平的控制。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將是制造許多未來產(chǎn)品所必需的，并且是組織保持競爭力和優(yōu)化制造的基本要素。

　　專家們預(yù)測，隨著信息技術(shù)(IT)部門考慮新冠疫情和新年戰(zhàn)略，各部門將遵循以下三個趨勢。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將是制造許多未來產(chǎn)品的必要條件，并成為組織保持競爭力和優(yōu)化制造的基本要素。

　　1. 增加自動化

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的實施和更大程度的工廠和倉庫自動化是一項戰(zhàn)略組成部分，以減少制造或倉庫設(shè)施所需的人員數(shù)量，從而減少他們接觸可能的感染，或在某些情況下減少人類污染源。

　　許多半導(dǎo)體生產(chǎn)設(shè)施已經(jīng)實施工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，以將人員從生產(chǎn)車間移出，并防止微電子設(shè)備中使用的半導(dǎo)體薄片或基片材料污染。

　　2. 更多地使用無線連接選項

　　企業(yè)通常用有線以太網(wǎng)或本地Wi-Fi連接工廠或設(shè)施管理系統(tǒng)。對于一些用例，如跟蹤產(chǎn)品發(fā)貨，組織正在增加使用先進的無線網(wǎng)絡(luò)(如4G或5G)來連接運輸中的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。網(wǎng)絡(luò)的能力取決于通信數(shù)據(jù)的類型。來自攝像機的視頻流需要很多帶寬，而簡單的機器控制數(shù)據(jù)只需要很少的帶寬。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)在工廠的應(yīng)用可以使用當(dāng)?shù)氐碾娫床遄?，但移動?yīng)用可能使用電池或采集的電力。對于功率受限的應(yīng)用，組織需要能夠限制電能使用的低功率電子設(shè)備。

　　3.越來越多的人工智能應(yīng)用

　　組織在許多工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中采用各種人工智能算法來進行實時決策。隨著數(shù)據(jù)科學(xué)家在大型數(shù)據(jù)中心和云計算中培訓(xùn)算法，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)趨勢將繼續(xù)增長，但在該領(lǐng)域進行一定程度的培訓(xùn)是可能的。在訓(xùn)練人工智能模型后，組織可以在特定領(lǐng)域的處理器上實現(xiàn)算法，并在工業(yè)設(shè)施本地的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中嵌入推理引擎，以執(zhí)行圖像、字符和聲音識別等功能。然后，工業(yè)組織可以使用人工智能算法進行實時決策，如控制制造過程或組裝機器人、運輸部件、移動要運輸?shù)漠a(chǎn)品、跟蹤發(fā)貨、監(jiān)控制造過程和要求維護。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以提供設(shè)施安全，以檢測基礎(chǔ)設(shè)施或設(shè)備的入侵或篡改。

　　訓(xùn)練在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上運行的人工智能模型需要代表實際運行生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集。與面向消費者的人工智能類似，無論誰管理訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，都必須找到并消除潛在的偏差來源，這些偏差可能導(dǎo)致人工智能算法做出錯誤的決定，并引發(fā)問題。

　　在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)施中實現(xiàn)人工智能可能需要專家協(xié)助安裝和認(rèn)證應(yīng)用程序，并在設(shè)施或產(chǎn)品發(fā)生變化時偶爾幫助更新和修改應(yīng)用程序。