物聯網，簡稱IOT，在過去十年里呈指數級增長。事實上，據摩根士丹利估計，到2020年，將有750億臺設備連接互聯網。

無論是在運輸、制造、客戶服務還是其他領域，物聯網都無處不在，并且正在讓世界變得更加美好。在本文中，我們將選擇其中一些用例，并介紹物聯網給我們社會帶來的力量和革命。

物聯網用例1：制造設施的預測性維護

盡管制造業和工業加工取得了進步，但仍有許多公司在使用“停機修復”模式。如果任務關鍵型設備上沒有先進的傳感器和技術，就很難判斷出機器何時會發生故障。

如果設備發生災難性的故障，那么這些故障對工人來說可能是極其危險的。這就是富士通等工業公司不僅將工作重點放在員工安全和預防性維護上，而且還開始依賴物聯網設備的原因所在。

如何將物聯網集成到工業設備中？

流程如下：

首先，將傳感器嵌入設備中。

其次，設備連接到無線網絡。

第三，嵌入式傳感器收集數據并實時發送給監測應用。

這些傳感器可以以不同的方式記錄設備的狀態，例如：溫度、速度、濕度等。

物聯網對制造業的好處

▲更少的人為干預

通過物聯網，企業能夠收集設備狀況的實時信息。機組人員可以及時發現異常情況，并可以采取措施立即補救，補救甚至可以自動化。

▲更好的維護計劃

因為企業可以更好地監測設備，所以他們可以根據物聯網傳感器收集的數據進行預測性維護。當應用程序處理數據時，它能夠檢測到警報信號，這樣，工廠工程師就可以在問題變得更糟之前修復故障。

▲提高安全性和盈利能力

物聯網在制造業和工業生態系統中的集成有助于確保工人安全。不僅如此，它還提高了效率，因為機器故障造成的中斷更少。此外，由于事故較少，因此停機也更少，并且每家工廠的生產效率都會提高。這有助于提高工業公司的利潤。

物聯網用例#2：自動駕駛汽車

這或許是物聯網技術最著名的應用之一。可以肯定地說，如果沒有物聯網和強大的無線網絡，自動駕駛汽車就不可能實現。

汽車和科技公司正在合作

今天，有越來越多的公司在探索自動駕駛汽車技術。（來源物聯之家網）Uber、Waymo、Ford和其他數十家公司成功進行研究的潛在好處是巨大的，而且我們也已經看到汽車制造商和技術公司之間的更多聯合開發合作，如黑莓和百度。

自動駕駛汽車的好處

據說，自動駕駛汽車比人類駕駛的汽車更安全，效率也更高。未來城市的設計師甚至將它們視為一種消除停車場、創造更人性化環境的一種方式。

接近未來

自動駕駛汽車何時會普及并可供購買還有待觀察。不過，它們可能最快在2020年向公眾提供服務，甚至有人預測到2040年將有95%的采用率。但無論多久被采用，自動駕駛汽車依然是物聯網的革命性用例。

物聯網用例#3：資產跟蹤和監控

資產跟蹤是物聯網最強大的用例之一。現在，已經有數十家物聯網產品和軟件公司致力于跟蹤資產，從汽車、集裝箱到建筑設備等。

全球定位系統（GPS）正在失去優勢

盡管GPS（全球定位系統）已被廣泛使用，但新的定位服務已經進入市場。連網設備能夠相互通信，這使得傳感器到傳感器的通信成為GPS的一個良好替代者。因此，任何連接物聯網傳感器的物體都可以在全球范圍內被跟蹤。

物聯網對資產跟蹤和監控的好處

▲不僅僅是簡單的地理定位

“東西的位置”可以快速輕松地對固定和移動資產進行地理定位。此外，由于傳感器可以收集比簡單定位更多的信息，因此物聯網正在提供更多可利用的數據，例如速度或環境溫度。

▲更好的數據分析

隨著更多數據的收集，公司可以更好地了解問題發生的時間和方式，甚至預防它們。例如，通過了解道路的溫度、速度和性質，一些公司可以決定改變卡車的行駛路線。對于運輸公司來說，改進的跟蹤意味著更好的物流、更少的延誤和更少的事故。

未來會發生什么？

在該領域引領創新的一些公司包括ATTI、Telstra、電信巨頭AT＆T等。隨著時間推移，物聯網將變得更加經濟實惠，而基于物聯網的資產跟蹤和監控也必將變得更加普遍。

物聯網用例4：遠程醫療

世界人口正在老齡化。由于世界人口的增長和醫療技術的進步，人類壽命越來越長。據預測，在2015年至2030年期間，年齡在60歲以上的人口數量將從9億增加到15億，增長56％。

在家醫療

物聯網的一個潛在革命性應用可能是家庭醫療。今天，許多人選擇在家養老，而不是住在養老機構里。盡管家庭護理人員在幫助老年人方面很用心，但他們不能提供全天候護理。

這就是物聯網的用武之地，放置在家中并由老年人佩戴的傳感器可以監測其狀況。心率監測器可以檢測過度勞累，陀螺儀可以檢測跌倒并發出提醒，而其他設備可以監測老年人的健康狀況。

誰在引領創新？

像HoneyCo、Path和Tricella這樣的公司都是一些創新者，他們專注于家庭物聯網，以實現高級安全、防跌倒、用藥提醒等功能。隨著人口的不斷老齡化，我們肯定會看到更多用于智能家居的醫療投資。

最后

物聯網最常見的問題之一是如何為所有這些智能解決方案提供動力，而答案就是邊緣計算。雖然物聯網設備可以收集數據，但它們并不是為處理和分析數據而設計。

邊緣計算是一種新的計算方法，它使用較小、分散且地理位置更近的邊緣服務器來替換和支持數據中心。邊緣服務器安裝在離連網設備僅幾步之遙的地方，因此可以快速收集和分析數據。這保證了應用程序的低延遲和高數據處理速度，從而實現自動駕駛汽車等物聯網創新。