物联网领域的几大核心趋势不知道就太后悔啦！

导读今天白小瀚和黑小瀚的小伙伴们叮嘱让我发些基调以轻松为主的撩妹话题，本君一向有求必应，冒着鼻血整理了领域最性感的5大趋势，看后包你变成内外兼修的超级尤物，赢在知性过（yue）年（pao）的起跑线上。

2016年是令人兴奋的一年，几乎每个行业都在投资。

目前B2C消费产品占据市场超过半壁江山，根据IDC的预测，到2020年，市场的80%以上将用于B2B应用。

当代世界，各种前沿科技层出不穷，形成了人工智能、、等相互叠加的科技爆炸时代。借由这些新技术的应用，将创造新的商业模式、新的工作流程、新的生产力引擎以便形成更好的成本控制和用户体验。

硅谷知名投资人吴军老师说2%的人将控制未来，成为他们或者被淘汰。

的未来属于终身学习者，就是那些不断更新自己大脑的“操作系统”的人。不断学习和建立更准确、更清晰的概念，保证自己处于不断成长的过程中，最终的目的，是不断领先于大多数人，比如领先于90%的人，甚至领先于98%的人。

为了给关注iot101君的终身学习者做好服务，本君特意整理了IBM和福布斯发布的2017年你最需关注的5大趋势，汇总如下

一、认知计算

认知计算，是一种全新的计算模式，通过信息分析，和领域的大量技术创新，能够“理解”非结构化数据，就包括语言、图像、视频等，让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，进行数据分析并做出正确的决策。

认知计算与我们熟知的人工智能有什么区别呢？以下是援引《哈佛商业评论》的解答。

规模性。传统人工智能不强调规模，而认知计算必须进行大规模的学习。

交互性。传统人工智能梦想建造具有人类智能的自助机器，而认知计算侧重于与人类交互和协作。

概率性。传统人工智能梦想建立一种精确的智能机器，而认知计算则致力于应对各种非结构化、非确定性数据，表现出一定的概率性。

据Gartner的报告表示，真正能够产生洞察的关键，是能够解读非结构化数据，认知计算被认为是未来真正的数据时代所需要的技术。

基于越来越多的采集数据，认知计算使传感器能够自动诊断和进行决策，而不需要人为干预。认知的另一个巨大的优势是组合多个数据流的能力，以便识别特定的模式，提供更多的情景选项。

认知是将认知计算技术与互连设备产生的数据和这些设备可以执行的操作结合使用，创造“会思考”的物体。

认知并没有固定的程序。他们从与人的互动和环境中学习经验，在这个训练的过程中个，认知系统逐步跟进的复杂性，识别人类难以提炼的数据相关性。

二、安全

由于依赖于可以连接的设备，必须考虑其安全性。生态系统中所有的参与者都对其设备、数据和解决方案的安全性负有责任，涉及的角色这包括设备制造商、应用开发商、消费者和企业。

据统计，2016年共有IoT设备漏洞1117个，漏洞涉及Cisco、Huaei、Google、Moxa等厂商。其中，传统网络设备厂商思科Cisco设备漏洞356条，占全年IoT设备漏洞的32%；华为Huaei位列第二，共收录155条；安卓系统提供商谷歌Google位列第三，工业设备产品提供厂商摩莎科技Moxa、西门子Siemens分列第四和第五。影响设备的类型包括网络摄像头、路由器、手机设备、防火墙、网关设备、交换机等。

IoT设备漏洞类型分别为权限绕过、拒绝服务、信息泄露、跨站、命令执行、缓冲区溢出、SQL注入、弱口令、设计缺陷等漏洞。其中，权限绕过、拒绝服务、信息泄露漏洞数量位列前三，分别占收录漏洞总数的23%、19%、13%。

的安全需要一个多层次的方法论。从设备的角度来看，应该从设计和开发的初始就着重考虑安全性，并保持硬件、软件和数据在整个设备生命周期中的安全。

为了充分发挥的潜力，必须通过互可操作性和设计良好的权限控制来应对安全的挑战。在设计安全功能时应采取积极主动，而不是被动的方法，研发更好的产品和解决方案。

三、IoT

可以增强安全性，使交易更加无缝，建立信任、降低成本和加速交易，进而提升供应链效率，在中发挥着重要作用。

将技术应用到（IoT）领域的想法已经存在有一段时间了。事实上，技术看起来至少在IoT的三个方面能够成为其合适的解决方案管理，安全和透明性，还有对基于相互连接的智能设备之间服务交换的微交易带来的便利。

IoT在本质上是与相连的。随着安装的IoT单元不断增加，中收集到的消费习惯和行为模式数据成倍增加。这一庞大的数据如何处理成为了一个必须解决的问题。在此情况下，有人就认为“只有使用技术，除此之外别无选择”。

技术不仅能够为记录所有IoT单元的数据提供合适的解决方案，还能保证一旦数据被记录，之后将不可以再更改。，《革命比特币背后的技术正在如何改变货币，商业和世界》一书的联合作者 Alex Tapscott表示

“需要一个物账本（Ledger of Things)，该账本需要记录所有的发生在内的事情，包括交谈内容，谁欠谁钱等，并协调所有发生的事情。”

目前IoT已经被一些企业采纳应用。位于荷兰的Kinno公司已将公司设备与相连接，从而开发了一款可以追踪、监控及上报集装箱状态、位置以及优化货物包装及海运路线的使用水平的解决方案。

再例如，Tilepay物付宝，他为现有的行业提供一种人到机器或者机器到机器的支付解决方案。Tilepay 是一个去中心化的支付系统，它基于，且能被下载并安装到一台个人电脑上、笔记本、平板或者手机上，所有设计都会有一个独一无二的令牌，并用来通过技术接收支付。Tilepay还将建立一个数据交易市场，使大家可以购买中各种设备和传感器上的数据。

四、API（应用程序编程接口）

API用于将信息和丰富的数据连接到，增强的实用性。对于来说API的重要性不言而喻，如何将API变现也是一个早晚要面对的问题。

目前API变现的方法有以下几种

暂时免费利用免费API来吸引开发者开发相关的应用，应用用户数多了之后开发者需要更多资源时可能就会付费了。你也可以要求从用户的应用购买中分成，苹果和谷歌其实采取的都是这种策略。

直接收费可以按账户收费也可以按使用量计费。这里注意按使用量计费的时候最好设置一个缴费的阈值，使用到一定量之后必须缴费才可以继续使用以避免欠费难以回收。

小微支付这是近年刚刚出现的新鲜事物，它对来说有着特别实际的意义。随着联网汽车的出现，在停车场和公路收费站都可以有很多不同的玩法。

对于API的创新应用逐步展现，比如OMsignal公司就将传感器集成在普通服装内，监测心率、呼吸、运动强度及燃烧热量等，并且开放API和SDK，供软件厂商开发不同类型的应用程序。显然，这种穿戴形式人们可能更容易接受。

五、平台

平台从诞生的那一天就已经开始酝酿，得平台者得天下，人人想得，人人未得。一如IoT Analytics报告中所说的那样竞争激烈，平台的提供商数目超过400个，思科在2月份以14亿美金的价格收购了平台供应商Jasper，引发业内瞩目。

平台必须能够连接设备、收集数据、处理成千上万的供应商、打通数十个标准，并且必须能够支持数百万个设备、处理数十亿条信息。为了实现平台的超级价值，它还必须添加认知计算、安全、隐私保护和决策功能。

最近发布的报告“Forrester Wave软件平台（2016年第4季度）”，对现有的平台进行了分析。调查显示，IBM、PTC、GE和微软已成为占据平台市场的主导企业。SAP、AWS、Cisco、LogMeln、Exosite、Ayla Netorks和Zepa Technologies名列前11名。

2016年底，平台领域的大佬们纷纷将关注点转移向了雾计算和边缘计算(fog/edge puting)。微软为Azure IoT Gateay SDK 提供了对自家无服务器事件驱动的平台Azure Functions的支持，这一支持为在Azure基础上构建解决方案的开发者提供了基于云的扩展能力。亚马逊宣布AWS Greengrass可对设备的Lambda Functions提供支持。Google推出了新平台Android Things的开发者预览版。

以上就是iot101君为你整理的20175大趋势。

发展如此迅速，新东西总是层出不穷。

愿你预先做好准备。