一直以來，物聯網被視為我國國家信息化戰略的核心技術之一，也是社會各界關注的焦點。隨著2019年的悄然到來，各相關機構組織都在預測物聯網未來一年的發展趨勢。在筆者看來，目前的物聯網應用具有高度碎片化的特征，要整體分析發展趨勢難度很大。不過，如果對2018年出現的一些熱點應用和技術逐一進行盤點和回顧，亦可以淺顯地“揣摩”一下物聯網今年的發展態勢。

　　物聯網整體技術體系尚未形成

　　2018年7月，Gartner發布了《2018物聯網技術成熟度曲線》(如圖1所示)。從整體來看，曲線圖中各種物聯網相關的技術和功能應用都還在“路上”，或者說整個物聯網的技術體系還沒有形成，大多數的物聯網技術都還在“復蘇期”之前。

　　圖1 Gartner 2018物聯網技術熱門度曲線

　　(備注：Gartner的分析預測曲線分為5個階段：技術誕生的上升期、期望膨脹的峰值期、泡沫破裂的幻滅期、穩步爬升的復蘇期、實質生產的成熟期)

　　雖然，一些小的應用和功能(Smart Lighting-智能照明、indoor Positioning-室內定位)真正進入了爬升階段，但是能夠撐起物聯網生態的核心關鍵技術還在上一個階段(幻滅期)中，例如物聯網平臺(IoT Platform)、物聯網邊緣架構(IoT Edge Architecture)、低功耗廣域網(LPWA)等。

　　處于這一階段的最典型的實際案例，就是GE的物聯網平臺(IoT Platform)——Predix。前幾年收購、合并了大量的信息技術/軟件類公司，造成Predix自身一直存在大量的異構性問題。在一直無法有效整合這些信息系統的情況下，GE的“登月工程”于2017年年末終止。

　　低功耗廣域網(LPWA)在2018年是一個比較“沉悶”的熱點，雖然它對不少應用具有極好的適應性，但市場上難見優秀的高價值產品。抄表、環測等同一類“簡單連接型”的應用似乎難以支持它的熱度。

　　在Gartner的趨勢圖中，除了一部分核心關鍵技術外，不少高價值的產品在2018年也表現不佳。

　　商用無人機Commercial UAVs (Drones)，一方面它所肩負的行業應用通常都有著較高的復雜度，另一方面監管和安全問題對技術改進要求也日趨迫切，這些因素造成了商用無人機研發代價巨大、商業模式探索還需時日，短時間(2~3年)內其市場的發展不會抬頭。

　　自動駕駛(Autonomous Vehicles)，在2018年是一個非常熱門的話題，不過各類因自動駕駛而引發的事故也是層出不窮。雖然自動駕駛確實是一項潛力巨大的技術，但目前相關企業只能提供低級別的自動駕駛技術，而廣大駕駛員并不清楚這個“低級別”到底可以幫助駕駛員“釋放”多少車輛的控制權。所以，駕駛員因過度依賴低級別自動駕駛而引發的事故便無法避免。在高級別技術出現之前，自動駕駛都會因為人(駕駛員)的不確定，而存在許多潛在危險。

　　趨勢圖外的物聯網技術和應用顯現疲態

　　許多不在趨勢圖中的物聯網技術和應用，在2018年也顯現出了“疲軟”的情況。

　　近些年，全球各地都開始推動智慧城市的試水項目。不過，這其中大多數項目的實際作用與其最初宣傳的目標相去甚遠。造成項目反響不佳的原因有很多，從整體來看是因為預期過高，且項目又受到了各種因素的掣肘。國家信息中心原副主任胡小明曾表示，智慧城市的每項目標都需要有明確邊界。正是因為許多試點項目的設計沒有限定范圍、明確預期，再加上環境和條件的限制(例如，城市信息化基礎設施不完善、項目成本難以控制、使用者不善于使用等)，最終很多項目潦草收尾。

　　2018年年末，“小黃車還能退押金么”的問題成為網絡熱點，也標志著全國的共享單車市場進入了冬季。在沒有健康盈利模式的情況下，過度競爭和資金斷鏈致使這一重資產的物聯網應用走到了冰點。

　　同樣“著涼”的還有區塊鏈——數字貨幣。2018年初的輿論炒作和資本投機，并沒有讓區塊鏈領域出現具有創造價值的產品;2018年中持續數月的狂熱并沒有為區塊鏈找到真正的去中心化規模應用。區塊鏈技術和產業之間的距離，隨著2018年末熱點的降溫、信任和信心的降低，反而被越拉越拉大了。

　　風生水起的人工智能

　　不少和人工智能相關的技術和產品在2018年持續成長。

　　2017年，當阿爾法狗(AlphaGo)以3比0戰勝世界圍棋冠軍柯潔的時候，美聯社的人工智能程序早已能夠嫻熟地為上市公司撰寫營收業績報告，而華爾街金融機構已經正式雇傭人工智能程序做為他們的基金經理。2018年，又有一部分的人工智能應用開始走向成熟，語音識別、視覺識別以及語言翻譯領域成為了產業亮點。這其中，智能音箱可以算是2018年的代表產品，借助語音識別技術的不斷完善，智能音箱已經從簡單的語音設備走向復雜的家庭應用場景，成為人與家居、電器、電子設備和互聯網之間的橋梁，從而造就了一個全新的物聯網生態體系。

　　時至今日，人工智能領域已經出現了許多明星應用。仔細研究這些應用，你會發現它們都集中在“數據具有規則性特征”的智能采集、感測，以及較純粹的信息分析上，而具有“自主決策和執行”能力的人工智能應用還沒有出現。正如前文所述，諸如高級別自動駕駛一類的具備復雜場景下“決策——執行”能力的智能應用還有相當長的一段路要走。

　　總結與展望

　　從2018年的表現來看，物聯網相關應用主要分成3類：不少系統簡單，能為企業降低成本或拓展新興市場，且專注于感知、連接、規則化分析的物聯網技術及應用都有著不錯的發展表現;那些場景龐大、需要軟/硬件結合、系統復雜，但價值更高的智能化技術和應用，則還處在探索嘗試階段，離成熟還有不短的距離;那些本身設計不切實際(沒有成本控制、不考量安全監管、不考慮用戶適應性)、不以價值為驅動的新興應用和產品，在2018年多為曇花一現，難以為繼。

　　2018年，物聯網領域有如此眾多的產品和應用出現，是因為不少企業和組織為實現未來數字化轉型，從而進駐新興行業領域并進行了諸多商業和技術嘗試。

　　2019年，這些組織機構必然會總結去年的經驗教訓，再有選擇地發展物聯網產業：第一類表現不錯的應用和技術，必然會保持穩定發展;第二類潛力巨大的項目，會被聚焦并持續數年進行深度的投資;而那些不切實際的物聯網項目，在全球經濟收緊的大背景之下，在這一年恐怕要難覓蹤跡。