Ozon разработал собственный инструмент для генерации и редактирования фона на изображении товаров, который работает с помощью алгоритмов машинного обучения.
По прогнозам экспертов, число предприятий, использующих отечественные решения, возрастет до 80% к концу 2024 г.
Количество вещей с выходом в сеть в 2018 году вырастет до 20 млрд, подсчитали аналитики Statista. Эти цифры лишний раз подтверждают, что технологии IoT остаются одним из значимых факторов, изменяющих правила игры. Поэтому тенденции рынка заслуживают особого внимания.
В 2017 году сотни стартапов представили решения, которые приближают революцию в IoT. Новые компании в сфере IoT, реализующие смелые и полезные для общества новшества, получают инвестиции. По данным Venture Scanner (отслеживает деятельность более 1,9 тыс. IoT-стратапов из 20 отраслей промышленности) в третьем квартале 2017 года стартапы получили более $38 млрд инвестиций.
Правительства и глобальные организации в условиях четвертой промышленной революции поддерживают внедрение прорывных инноваций. Ведущие поставщики программных платформ для Интернета вещей укрепили свои позиции и внедрили принципиально новые решения, разработали стратегии для интеграции технологий IoT между различными отраслями.
Аналитики Forrester Research прогнозируют, что инфраструктура IoT и специализированные IoT-платформы будут развиваться более быстрыми темпами, чем сейчас. Безопасность останется ключевой проблемой, спрогнозировали эксперты Forbes.
Эксперты предлагают в 2018 году следить за тенденциями на рынке Интернета вещей. Этот период запомнится различными событиями.
60% лиц в компаниях, ответственных за принятие решений, уже используют или планируют в течение следующих двух лет использовать приложения с поддержкой IoT. Спектр применения решений достаточно широк: от создания подключенных продуктов до трансформации операционных процессов, выяснили аналитики Forrester.
Однако внедрение IoT «на заре» регулирования и стандартизации новых технологий и протоколов зачастую напоминает движение «вслепую». Сегодня лица, принимающие решения, имеют дело с фрагментированными наборами аппаратного обеспечения, протоколами, программным обеспечением, приложениями и аналитическими решениями. Эти проблемы удерживают и замедляют внедрение IoT.
В то же время сильные программные IoT-платформы от IBM, Amazon, Cisco, General Electric и других технологических гигантов предлагают многоуровневые решения, упрощающие проектирование, создание, интеграцию и управление инфраструктурой IoT и корпоративными данными. Эти многофункциональные продукты будут решать оставшиеся проблемы, помогут компаниям и правительствам создавать, защищать, подключать и управлять IoT-устройствами в больших масштабах.
Высокий уровень конкуренции между платформами приводит к совершенствованию и инновациям программных решений. Например, Amazon в решении AWS IoT предлагает технологию запуска подготовленных моделей машинного обучения на периферийных устройствах. Платформа Watson IoT от IBM предлагает сильные аналитические возможности. Microsoft Azure IoT Suite запускает удобный и простой функционал по интеграции подключенных устройств в корпоративную инфраструктуру.
В 2018 году продолжается разработка программных IoT-платформ и широкомасштабное внедрение разнообразных готовых приложений для управления машинами, обеспечения безопасности, предиктивного обслуживания и анализа активов.
Практически ни одна технология не развивается изолированно. Широкий спектр IoT-приложений включает интеграцию с возможностями машинного обучения, распознаванием образов, дополненной реальностью, блокчейн и т.д.
Эти проекты многочисленны. IOTA blockchain сотрудничает с крупными IoT-игроками и обещает обеспечить защиту транзакций микроплатежей, автономно обрабатываемые между умными устройствами. Платформа Zappar AR в партнерстве с Ervythng разрабатывает решения для интерактивности в повседневном применении умных устройств.
Концепция предиктивного обслуживания – это одно из наиболее перспективных приложений IoT на производственных и потребительских рынках. Концепция построена на интеграции машинного обучения в инфраструктуру IoT. С помощью машинного обучения хранилища как данных реального времени, так и исторических данных, превращаются в аналитические картины и прогностические модели, способные предвидеть физический износ механизмов машин, автоматизировать техническое обслуживание, предотвращать сбои и, очевидно, сокращать издержки.
Усовершенствование технологий будет происходить как благодаря сделкам по слиянию и поглощению, как в случае платформы PTC IoT ThingWorx и AR SDK Vuforia, или в собственной разработке, как в случае совместных усилий службы IBM Watson Natural Language Understanding, Watson Machine Learning и Платформа IBM IoT Watson.
Данные являются важным звеном в IoT. Но только хорошо подготовленные, «очищенные», отформатированные и индексированные данные превращаются в ценные идеи. Как выяснили ученые, 80% действий, связанных с получением аналитической информации из неоднородных данных – это крайне утомительная работа. В итоге не все компании, внедряющие IoT, смогут получить пользу от применения данных.
В этой связи ожидается появление разнообразных подходов к анализу данных, их применению и монетизации. Еще в 2017 году IOTA выступила с инициативой создания торговой площадки данных, где любое подключенное устройство или сенсор могли бы приобретать ценные данные посредством микротранзакций. Такая инициатива поддерживается Cisco, Orange, Daimler, Accenture, Deustche Telekom, EWE, Tine, PwC, Schneider Electric, DNV GL и другими крупными игроками. «Торговая площадка данных станет катализатором новой парадигмы исследований, ИИ и демократизации данных», считает соучредитель IOTA Дэвид Сонстебё (David Sønstebø).
Безопасность остается самой значимой проблемой во всей экосистеме IoT. 60% потребителей обеспокоены уязвимостями подключенных устройств, а 62% считают конфиденциальность главной проблемой IoT, сообщали аналитики изданию Forbes. 92% разработчиков IoT считают, что безопасность продолжит оставаться таковой проблемой и в будущем.
Проблема безопасности актуальна на разных уровнях: от передачи данных предприятия, обмена персональными данными и безопасности транзакций до обеспечения надежности работы оборудования и устройств, и до целостности системы IoT.
Сегодня биометрическая идентификация персональных мобильных устройств уже стала стандартом обеспечения конфиденциальности. Вскоре подключенные устройства будут использовать преимущества расширенной аутентификации. Например, Amazon Alexa обещают научить распознавать голоса до десяти человек прежде, чем выполнить какие-либо важные команды пользователей.
Страхи, связанные с обеспечением конфиденциальности – это еще одна проблема, которую производители оборудования и поставщики сервисов должны помочь побороть пользователям. Так, LockState решает эту проблему, описывая свою технологию аутентификации в IoT как «шифрование на банковском уровне». Это помогает гарантировать, что данные в IoT-решении защищены не хуже, чем при использовании ключей шифрования. LockState использует такой подход только в собственном оборудовании.
Проблему обеспечения конфиденциальности в масштабе подключенных домов и связанных городов также необходимо решить. В 2018 году самой большой проблемой остается безопасность Больших Данных в экосистемах IoT. С одной стороны, применение этих данных может изменить ситуацию и помочь в решении глобальных экологических, политических, экономических и медицинских проблем. С другой стороны, манипулирование данными может поставить под угрозу безопасность отраслей, экономики и стран.
К 2030 году IoT добавит от $10 до $15 трлн к росту мирового ВВП, считают аналитики General Electric. Объем рынка IoT-технологий ежегодно будет расти на 200% и трансформировать отрасли, бизнес-операции и даже привычную отрасль транспортных перевозок.
