10 главных тенденций в области Интернета вещей, которые будут определять развитие отрасли в 2026 году и далее
“
Саммари: В этой статье вы узнаете о ключевых тенденциях интернета вещей 2028 года, которые изменят бизнес через автоматизацию, искусственный интеллект и умные технологии.
Тенденции интернета вещей в 2028 году готовы перевернуть целые отрасли, продвигая умные устройства, автоматизацию и системы на основе искусственного интеллекта ещё глубже в повседневные операции. По мере развития технологий компании стремятся внедрить новые решения, которые повышают эффективность, безопасность и масштабируемость. Будущее интернета вещей — это не просто большее количество подключённых устройств, а создание более умных, быстрых и адаптивных систем.
От прорывов в граничных вычислениях до аналитики на основе искусственного интеллекта, отрасль движется к сверхподключённому миру, где данные беспрепятственно перемещаются между системами. Последние достижения в области интернета вещей переопределят работу здравоохранения, производства и умных городов, создавая основу для более автоматизированной и управляемой данными среды.
В этой статье мы поговорим о следующем:
Опережайте события — узнайте, что ждёт интернет вещей дальше.
От прорывов в граничных вычислениях до аналитики на основе искусственного интеллекта, отрасль движется к сверхподключённому миру, где данные беспрепятственно перемещаются между системами. Последние достижения в области интернета вещей переопределят работу здравоохранения, производства и умных городов, создавая основу для более автоматизированной и управляемой данными среды.
В этой статье мы поговорим о следующем:
- Самые важные тенденции интернета вещей, формирующие 2028 год и последующие годы;
- Как новые технологии преобразуют отрасли;
- Практические стратегии использования последних инноваций в области интернета вещей.
Опережайте события — узнайте, что ждёт интернет вещей дальше.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Будущее Интернета вещей и прогнозы на 2026–2030 годы
По данным IoT Analytics, тенденции в отрасли интернета вещей показывают, что корпоративный рынок интернета вещей вырос на 15% в 2025 году, достигнув 269 миллиардов долларов. Хотя это было замедлением по сравнению с ростом на 18% в предыдущем году, ожидается, что рынок достигнет 301 миллиарда долларов в 2026 году, с прогнозируемым среднегодовым темпом роста 15% с 2027 по 2032 год. Несмотря на краткосрочные колебания, корпоративные расходы на интернет вещей будут ускоряться, поскольку отрасли продолжают масштабно внедрять подключённые решения.
Одна из главных тенденций интернета вещей в 2028 году — это быстрый рост числа подключённых устройств, которое, по прогнозам, достигнет 29 миллиардов к 2032 году, по сравнению с 9,7 миллиарда в 2022 году.
Тенденция корпоративного внедрения интернета вещей растёт, с наибольшим количеством развёртываний в электроэнергетике, газоснабжении, водоснабжении и управлении отходами. Розничная торговля, транспорт и государственный сектор также активно инвестируют в интернет вещей, с более чем 100 миллионами устройств, развёрнутых в этих отраслях. К 2032 году ожидается, что подключённые транспортные средства, ИТ-инфраструктура и отслеживание активов превысят один миллиард устройств.
На потребительском рынке тенденции в интернете вещей показывают, что внедрение умного дома лидирует, с примерно 350 миллионами устройств, развёрнутых к 2027 году.
Голосовые помощники также демонстрируют быстрый рост, особенно среди молодых пользователей. Около 65% людей в возрасте 25-34 лет ежедневно используют голосовых помощников, а те, кому от 18 до 24 лет, следуют за ними с показателем 59%. Смартфоны и медиаустройства остаются наиболее широко используемыми технологиями интернета вещей в этом сегменте. Безопасность остаётся главной проблемой по мере расширения интернета вещей. Поскольку компании масштабируют свои инициативы в области интернета вещей, использование услуг разработки интернета вещей будет иметь решающее значение для создания безопасных, масштабируемых и готовых к будущему решений.
Одна из главных тенденций интернета вещей в 2028 году — это быстрый рост числа подключённых устройств, которое, по прогнозам, достигнет 29 миллиардов к 2032 году, по сравнению с 9,7 миллиарда в 2022 году.
Тенденция корпоративного внедрения интернета вещей растёт, с наибольшим количеством развёртываний в электроэнергетике, газоснабжении, водоснабжении и управлении отходами. Розничная торговля, транспорт и государственный сектор также активно инвестируют в интернет вещей, с более чем 100 миллионами устройств, развёрнутых в этих отраслях. К 2032 году ожидается, что подключённые транспортные средства, ИТ-инфраструктура и отслеживание активов превысят один миллиард устройств.
На потребительском рынке тенденции в интернете вещей показывают, что внедрение умного дома лидирует, с примерно 350 миллионами устройств, развёрнутых к 2027 году.
Голосовые помощники также демонстрируют быстрый рост, особенно среди молодых пользователей. Около 65% людей в возрасте 25-34 лет ежедневно используют голосовых помощников, а те, кому от 18 до 24 лет, следуют за ними с показателем 59%. Смартфоны и медиаустройства остаются наиболее широко используемыми технологиями интернета вещей в этом сегменте. Безопасность остаётся главной проблемой по мере расширения интернета вещей. Поскольку компании масштабируют свои инициативы в области интернета вещей, использование услуг разработки интернета вещей будет иметь решающее значение для создания безопасных, масштабируемых и готовых к будущему решений.
10 ключевых тенденций в области Интернета вещей, которые определят 2026 год
Интернет вещей вступает в новую эру, принося передовую связность, более умную автоматизацию и большую эффективность в различных отраслях. По мере развития технологий появляются новые тенденции, выводящие интернет вещей на новые высоты. Вот десять наиболее значимых тенденций интернета вещей, формирующих 2028 год и последующие годы.
1. Маломощные глобальные сети (LPWAN) для масштабируемого интернета вещей
Спрос на энергоэффективную связь на большие расстояния растёт. Маломощные глобальные сети (LPWAN) становятся критически важным решением для подключения устройств на огромных расстояниях при минимальном потреблении энергии.
В отличие от традиционных сотовых сетей, технологии LPWAN, такие как LoRaWAN и NB-IoT, обеспечивают связь с низкой пропускной способностью для устройств интернета вещей с батарейным питанием, что делает их идеальными для удалённых и промышленных приложений.
Примеры:
По данным Forbes, LPWAN является ключевым фактором массового интернета вещей, подключая миллиарды устройств в различных отраслях при минимизации затрат на инфраструктуру.
2. Дезагрегация систем для более эффективной обработки данных
Поскольку новые технологии интернета вещей продолжают изменять отрасли, дезагрегация систем становится ключевым подходом к оптимизации обработки данных. Эта концепция предполагает разбиение монолитных систем на модульные компоненты, позволяя различным уровням аппаратного и программного обеспечения работать независимо. Разделяя вычисления, хранение и сеть, организации получают гибкость, масштабируемость и эффективность в управлении данными, создаваемыми интернетом вещей.
Примеры:
Дезагрегация систем позволяет компаниям преодолевать узкие места в производительности, оптимизируя поток данных между устройствами интернета вещей и облачными средами. По мере того как сети интернета вещей становятся более сложными, компании, стремящиеся повысить эффективность, получат выгоду от проектов искусственного интеллекта и интернета вещей, использующих дезагрегированные вычислительные архитектуры.
1. Маломощные глобальные сети (LPWAN) для масштабируемого интернета вещей
Спрос на энергоэффективную связь на большие расстояния растёт. Маломощные глобальные сети (LPWAN) становятся критически важным решением для подключения устройств на огромных расстояниях при минимальном потреблении энергии.
В отличие от традиционных сотовых сетей, технологии LPWAN, такие как LoRaWAN и NB-IoT, обеспечивают связь с низкой пропускной способностью для устройств интернета вещей с батарейным питанием, что делает их идеальными для удалённых и промышленных приложений.
Примеры:
- Умное сельское хозяйство — датчики, подключённые через LPWAN, контролируют влажность почвы, температуру и погодные условия, оптимизируя использование воды и удобрений.
- Логистика и цепочки поставок — маломощные трекеры предоставляют обновления местоположения товаров в режиме реального времени, сокращая потери и повышая эффективность.
- Умный учёт — коммунальные компании развёртывают счётчики с поддержкой LPWAN для мониторинга потребления воды, газа и электроэнергии в режиме реального времени.
По данным Forbes, LPWAN является ключевым фактором массового интернета вещей, подключая миллиарды устройств в различных отраслях при минимизации затрат на инфраструктуру.
2. Дезагрегация систем для более эффективной обработки данных
Поскольку новые технологии интернета вещей продолжают изменять отрасли, дезагрегация систем становится ключевым подходом к оптимизации обработки данных. Эта концепция предполагает разбиение монолитных систем на модульные компоненты, позволяя различным уровням аппаратного и программного обеспечения работать независимо. Разделяя вычисления, хранение и сеть, организации получают гибкость, масштабируемость и эффективность в управлении данными, создаваемыми интернетом вещей.
Примеры:
- Граничные вычисления — дезагрегированные архитектуры обрабатывают данные интернета вещей ближе к источнику, уменьшая зависимость от облака и задержки.
- Аналитика на основе искусственного интеллекта — разделение рабочих нагрузок искусственного интеллекта повышает эффективность обработки данных интернета вещей в режиме реального времени.
- Центры обработки данных — модульная инфраструктура повышает масштабируемость и энергоэффективность для высокопроизводительных приложений интернета вещей.
Дезагрегация систем позволяет компаниям преодолевать узкие места в производительности, оптимизируя поток данных между устройствами интернета вещей и облачными средами. По мере того как сети интернета вещей становятся более сложными, компании, стремящиеся повысить эффективность, получат выгоду от проектов искусственного интеллекта и интернета вещей, использующих дезагрегированные вычислительные архитектуры.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
3. Гиперперсонализированные экосистемы интернета вещей
Поскольку интернет вещей становится более адаптивным, новейшие технологии интернета вещей создают гиперперсонализированные экосистемы, где устройства учатся на основе поведения пользователей и оптимизируют взаимодействие в режиме реального времени. Системы интернета вещей на основе искусственного интеллекта теперь анализируют закономерности, прогнозируют предпочтения и вносят проактивные корректировки, усиливая автоматизацию в различных отраслях.
Примеры:
ScienceDirect подчёркивает, как гиперперсонализированный интернет вещей создаёт более интуитивные экосистемы, интегрируя прогнозную аналитику и контекстно-зависимые вычисления. Компании, применяющие этот подход, могут улучшить клиентский опыт и повысить операционную эффективность. С персонализацией в основе, использование интернета медицинских вещей будет иметь важное значение для оптимизации ориентированных на пользователя решений интернета вещей.
4. Искусственный интеллект (AIoT) и машинное обучение для интеллектуальной автоматизации
Поскольку отрасли стремятся к большей автоматизации, тенденция интернета вещей смещается в сторону интернета вещей на основе искусственного интеллекта (AIoT). Интегрируя машинное обучение с подключёнными устройствами, системы интернета вещей могут обрабатывать огромные объёмы данных в режиме реального времени, обеспечивая прогнозное принятие решений и автономные операции. Эта эволюция сокращает вмешательство человека, повышает эффективность и открывает новые бизнес-возможности.
Примеры:
JUMO, ведущий производитель решений для автоматизации и датчиков, успешно внедрил интеллектуальную автоматизацию на основе AIoT для оптимизации своих производственных процессов.
Система, разработанная в сотрудничестве с пионером интернета вещей Device Insight и шведским специалистом по искусственному интеллекту Sentian, использует машинное обучение для анализа исходных материалов и внесения корректировок в режиме реального времени во время серийного производства. Каждая партия датчиков автоматически оптимизируется на основе новых полученных данных, постоянно улучшая модель прогнозирования.
Влияние этого решения AIoT было значительным — JUMO сократила процент брака и увеличила выход датчиков высочайшего качества на 20%.
5. Блокчейн для безопасности интернета вещей: повышение доверия к подключённым устройствам
По мере расширения сетей интернета вещей обеспечение безопасности данных и аутентификации устройств становится критически важной будущей тенденцией в интернете вещей. Блокчейн предоставляет децентрализованный и защищённый от несанкционированного доступа реестр, который записывает транзакции между несколькими устройствами, снижая риск кибератак, манипулирования данными и несанкционированного доступа. Используя блокчейн, системы интернета вещей получают повышенную прозрачность, надёжность и автоматизацию через умные контракты.
Примеры:
Реальным примером защиты интернета вещей с помощью блокчейна является применение в умных домах, где технология защищает обмен данными между камерами безопасности, умными замками и средствами контроля окружающей среды. Блокчейн гарантирует, что только авторизованные пользователи могут взаимодействовать с этими устройствами, устраняя риск подмены данных и кибервторжений.
Forbes подчёркивает, что компании, интегрирующие блокчейн в экосистемы интернета вещей, сталкиваются с меньшим количеством нарушений безопасности и более высокой надёжностью данных, что делает его критически важной технологией для масштабирования подключённой инфраструктуры. По мере развития инноваций в области интернета вещей, внедрение блокчейна будет играть ключевую роль в обеспечении будущего интернета вещей.
Поскольку интернет вещей становится более адаптивным, новейшие технологии интернета вещей создают гиперперсонализированные экосистемы, где устройства учатся на основе поведения пользователей и оптимизируют взаимодействие в режиме реального времени. Системы интернета вещей на основе искусственного интеллекта теперь анализируют закономерности, прогнозируют предпочтения и вносят проактивные корректировки, усиливая автоматизацию в различных отраслях.
Примеры:
- Розничная торговля — аналитика на основе интернета вещей отслеживает поведение клиентов, обеспечивая динамическое ценообразование, персонализированные акции и покупки с помощью искусственного интеллекта.
- Здравоохранение — носимые устройства интернета вещей контролируют жизненные показатели пациентов и корректируют планы лечения на основе индивидуальных данных о здоровье.
- Умные дома — подключённые системы оптимизируют освещение, климат-контроль и безопасность на основе предпочтений и привычек пользователей.
ScienceDirect подчёркивает, как гиперперсонализированный интернет вещей создаёт более интуитивные экосистемы, интегрируя прогнозную аналитику и контекстно-зависимые вычисления. Компании, применяющие этот подход, могут улучшить клиентский опыт и повысить операционную эффективность. С персонализацией в основе, использование интернета медицинских вещей будет иметь важное значение для оптимизации ориентированных на пользователя решений интернета вещей.
4. Искусственный интеллект (AIoT) и машинное обучение для интеллектуальной автоматизации
Поскольку отрасли стремятся к большей автоматизации, тенденция интернета вещей смещается в сторону интернета вещей на основе искусственного интеллекта (AIoT). Интегрируя машинное обучение с подключёнными устройствами, системы интернета вещей могут обрабатывать огромные объёмы данных в режиме реального времени, обеспечивая прогнозное принятие решений и автономные операции. Эта эволюция сокращает вмешательство человека, повышает эффективность и открывает новые бизнес-возможности.
Примеры:
- Прогнозное обслуживание — системы AIoT анализируют данные датчиков для прогнозирования отказов оборудования до того, как они произойдут, минимизируя простои.
- Автономные транспортные средства — датчики интернета вещей на основе искусственного интеллекта улучшают навигацию и принятие решений в режиме реального времени в технологии самоуправляемых автомобилей.
- Управление энергопотреблением — умные сети используют AIoT для прогнозирования спроса на энергию и оптимизации распределения.
JUMO, ведущий производитель решений для автоматизации и датчиков, успешно внедрил интеллектуальную автоматизацию на основе AIoT для оптимизации своих производственных процессов.
Система, разработанная в сотрудничестве с пионером интернета вещей Device Insight и шведским специалистом по искусственному интеллекту Sentian, использует машинное обучение для анализа исходных материалов и внесения корректировок в режиме реального времени во время серийного производства. Каждая партия датчиков автоматически оптимизируется на основе новых полученных данных, постоянно улучшая модель прогнозирования.
Влияние этого решения AIoT было значительным — JUMO сократила процент брака и увеличила выход датчиков высочайшего качества на 20%.
5. Блокчейн для безопасности интернета вещей: повышение доверия к подключённым устройствам
По мере расширения сетей интернета вещей обеспечение безопасности данных и аутентификации устройств становится критически важной будущей тенденцией в интернете вещей. Блокчейн предоставляет децентрализованный и защищённый от несанкционированного доступа реестр, который записывает транзакции между несколькими устройствами, снижая риск кибератак, манипулирования данными и несанкционированного доступа. Используя блокчейн, системы интернета вещей получают повышенную прозрачность, надёжность и автоматизацию через умные контракты.
Примеры:
- Управление цепочками поставок — датчики интернета вещей отслеживают отгрузки, в то время как блокчейн записывает неизменяемые данные о температуре, местоположении и условиях обращения, обеспечивая подлинность и отслеживаемость продукции.
- Аутентификация устройств — блокчейн проверяет подключённые устройства без центрального органа управления, предотвращая подмену идентификационных данных и несанкционированный доступ к сети.
- Автоматизированные транзакции — умные контракты запускают безопасные платежи, обновления инвентаризации и проверку соответствия требованиям в промышленных условиях интернета вещей.
Реальным примером защиты интернета вещей с помощью блокчейна является применение в умных домах, где технология защищает обмен данными между камерами безопасности, умными замками и средствами контроля окружающей среды. Блокчейн гарантирует, что только авторизованные пользователи могут взаимодействовать с этими устройствами, устраняя риск подмены данных и кибервторжений.
Forbes подчёркивает, что компании, интегрирующие блокчейн в экосистемы интернета вещей, сталкиваются с меньшим количеством нарушений безопасности и более высокой надёжностью данных, что делает его критически важной технологией для масштабирования подключённой инфраструктуры. По мере развития инноваций в области интернета вещей, внедрение блокчейна будет играть ключевую роль в обеспечении будущего интернета вещей.
6. Цифровые двойники: соединение физического и виртуального миров
Цифровой двойник — это виртуальная модель физического объекта, системы или процесса в режиме реального времени, которая постоянно обновляется данными интернета вещей для имитации поведения реального мира.
Эта технология позволяет организациям тестировать сценарии, прогнозировать сбои и оптимизировать производительность до внесения дорогостоящих физических изменений. Цифровые двойники выходят за рамки статических моделей, интегрируя искусственный интеллект и машинное обучение для обеспечения автономного принятия решений и оптимизации процессов.
Типы цифровых двойников:
Цифровые двойники значительно улучшают прогнозное обслуживание в аэрокосмической и энергетической отраслях. В управлении ветровыми фермами операторы используют датчики интернета вещей для мониторинга производительности турбин и передачи данных в режиме реального времени в цифровой двойник. Это привело к увеличению энергоэффективности до 25% и сокращению неожиданных сбоев на 30% за счёт выявления точек напряжения до возникновения фактических повреждений.
Поскольку технологические тенденции интернета вещей управляют аналитикой и автоматизацией в режиме реального времени, цифровые двойники становятся ключевой технологией для отраслей, стремящихся оптимизировать операции, снизить затраты и повысить устойчивость. Их способность соединять физический и цифровой миры открывает новые возможности в промышленной эффективности и управлении умной инфраструктурой.
7. Голосовой интернет вещей и управление без помощи рук
Голосовой интернет вещей использует распознавание речи и искусственный интеллект для управления подключёнными устройствами без помощи рук. Благодаря достижениям в машинном обучении виртуальные помощники теперь могут безопасно аутентифицировать пользователей и более точно реагировать на команды.
Примеры:
Вот пример атаки:
Интеграция инноваций интернета вещей с биометрической голосовой аутентификацией повысит безопасность и персонализацию. Будущие помощники на основе искусственного интеллекта будут адаптироваться к речевым паттернам, делая взаимодействие без помощи рук более интуитивным и широко применимым в различных отраслях.
8. Умные города на основе интернета вещей для городской оптимизации
Умные города на основе интернета вещей интегрируют подключённые датчики, искусственный интеллект и автоматизацию для улучшения городской инфраструктуры, управления ресурсами и общественных услуг. Встраивая интеллект в городские системы, правительства могут повысить эффективность, устойчивость и безопасность.
Примеры:
Города, внедряющие новые технологии интернета вещей, улучшают устойчивость через автоматизацию на основе искусственного интеллекта. Будущие разработки будут сосредоточены на прогнозном городском планировании, передовых системах безопасности и реагировании на чрезвычайные ситуации в режиме реального времени для создания более устойчивых и интеллектуальных городов.
Цифровой двойник — это виртуальная модель физического объекта, системы или процесса в режиме реального времени, которая постоянно обновляется данными интернета вещей для имитации поведения реального мира.
Эта технология позволяет организациям тестировать сценарии, прогнозировать сбои и оптимизировать производительность до внесения дорогостоящих физических изменений. Цифровые двойники выходят за рамки статических моделей, интегрируя искусственный интеллект и машинное обучение для обеспечения автономного принятия решений и оптимизации процессов.
Типы цифровых двойников:
- Двойники компонентов — имитируют отдельные части системы с поддержкой интернета вещей для точного анализа производительности.
- Двойники активов — представляют несколько компонентов, работающих вместе, предлагая информацию о взаимодействиях и оптимизациях.
- Двойники систем — моделируют целые операционные системы для прогнозирования того, как активы влияют друг на друга в режиме реального времени.
- Двойники процессов — обеспечивают крупномасштабное моделирование рабочих процессов и производственных циклов для повышения эффективности.
Цифровые двойники значительно улучшают прогнозное обслуживание в аэрокосмической и энергетической отраслях. В управлении ветровыми фермами операторы используют датчики интернета вещей для мониторинга производительности турбин и передачи данных в режиме реального времени в цифровой двойник. Это привело к увеличению энергоэффективности до 25% и сокращению неожиданных сбоев на 30% за счёт выявления точек напряжения до возникновения фактических повреждений.
Поскольку технологические тенденции интернета вещей управляют аналитикой и автоматизацией в режиме реального времени, цифровые двойники становятся ключевой технологией для отраслей, стремящихся оптимизировать операции, снизить затраты и повысить устойчивость. Их способность соединять физический и цифровой миры открывает новые возможности в промышленной эффективности и управлении умной инфраструктурой.
7. Голосовой интернет вещей и управление без помощи рук
Голосовой интернет вещей использует распознавание речи и искусственный интеллект для управления подключёнными устройствами без помощи рук. Благодаря достижениям в машинном обучении виртуальные помощники теперь могут безопасно аутентифицировать пользователей и более точно реагировать на команды.
Примеры:
- Умные дома — голосовые команды управляют освещением, системами безопасности и бытовой техникой.
- Автомобильная промышленность — навигация без помощи рук, развлечения и функции безопасности.
- Здравоохранение — устройства с голосовой активацией помогают в мониторинге пациентов и экстренных оповещениях.
Вот пример атаки:
Интеграция инноваций интернета вещей с биометрической голосовой аутентификацией повысит безопасность и персонализацию. Будущие помощники на основе искусственного интеллекта будут адаптироваться к речевым паттернам, делая взаимодействие без помощи рук более интуитивным и широко применимым в различных отраслях.
8. Умные города на основе интернета вещей для городской оптимизации
Умные города на основе интернета вещей интегрируют подключённые датчики, искусственный интеллект и автоматизацию для улучшения городской инфраструктуры, управления ресурсами и общественных услуг. Встраивая интеллект в городские системы, правительства могут повысить эффективность, устойчивость и безопасность.
Примеры:
- Управление дорожным движением — светофоры и датчики с поддержкой интернета вещей уменьшают заторы и оптимизируют поток.
- Управление отходами — умные контейнеры сигнализируют о необходимости сбора на основе уровня заполнения в режиме реального времени.
- Энергоэффективность — сети с поддержкой интернета вещей корректируют распределение энергии для сокращения потерь и снижения затрат.
Города, внедряющие новые технологии интернета вещей, улучшают устойчивость через автоматизацию на основе искусственного интеллекта. Будущие разработки будут сосредоточены на прогнозном городском планировании, передовых системах безопасности и реагировании на чрезвычайные ситуации в режиме реального времени для создания более устойчивых и интеллектуальных городов.
9. Интернет вещей в здравоохранении для дистанционной медицины с помощью искусственного интеллекта
Интеграция интернета вещей и искусственного интеллекта в здравоохранении трансформирует дистанционный мониторинг пациентов и диагностику, позволяя отслеживать жизненные показатели в режиме реального времени и использовать прогнозную аналитику для профилактики заболеваний. Используя подключённые медицинские устройства, поставщики медицинских услуг могут обеспечивать проактивную помощь, сокращая визиты в больницу и улучшая результаты лечения пациентов.
Примеры:
Ожидается, что решения интернета вещей на основе искусственного интеллекта революционизируют здравоохранение, улучшая раннее выявление заболеваний и персонализацию ухода за пациентами. Прогнозы интернета вещей предполагают, что к 2032 году более 70% рутинной диагностики будет выполняться дистанционно с использованием систем искусственного интеллекта с поддержкой интернета вещей. По мере того как больницы и клиники внедряют эти технологии, доступность и эффективность здравоохранения будут продолжать развиваться, снижая затраты и улучшая результаты лечения пациентов.
10. Конвергенция метавселенной и интернета вещей для погружающих впечатлений
Интеграция интернета вещей с метавселенной создаёт гиперреалистичные виртуальные среды, где физические и цифровые взаимодействия беспрепятственно сливаются. Датчики интернета вещей предоставляют данные в режиме реального времени, которые улучшают приложения виртуальной и дополненной реальности, делая впечатления более интерактивными и отзывчивыми.
Примеры:
Будущее интернета вещей увидит более глубокую интеграцию с метавселенной, создавая более погружающие и контекстно-зависимые цифровые впечатления. Основная тенденция интернета вещей заключается в использовании датчиков на основе искусственного интеллекта для воспроизведения условий реального мира, позволяя таким отраслям, как здравоохранение, образование и производство, внедрять обучение с помощью виртуальной реальности, дистанционную диагностику и симуляции цифровых двойников в беспрецедентном масштабе.
Интеграция интернета вещей и искусственного интеллекта в здравоохранении трансформирует дистанционный мониторинг пациентов и диагностику, позволяя отслеживать жизненные показатели в режиме реального времени и использовать прогнозную аналитику для профилактики заболеваний. Используя подключённые медицинские устройства, поставщики медицинских услуг могут обеспечивать проактивную помощь, сокращая визиты в больницу и улучшая результаты лечения пациентов.
Примеры:
- Дистанционный мониторинг пациентов — носимые устройства интернета вещей отслеживают частоту сердечных сокращений, кислород и уровень глюкозы, отправляя данные в режиме реального времени поставщикам медицинских услуг.
- Диагностика на основе искусственного интеллекта — алгоритмы машинного обучения анализируют данные пациентов, выявляя ранние признаки заболеваний и прогнозируя потенциальные риски для здоровья.
- Умные больницы — подключённое медицинское оборудование автоматизирует рабочие процессы, обеспечивая точную диагностику и эффективные планы лечения.
Ожидается, что решения интернета вещей на основе искусственного интеллекта революционизируют здравоохранение, улучшая раннее выявление заболеваний и персонализацию ухода за пациентами. Прогнозы интернета вещей предполагают, что к 2032 году более 70% рутинной диагностики будет выполняться дистанционно с использованием систем искусственного интеллекта с поддержкой интернета вещей. По мере того как больницы и клиники внедряют эти технологии, доступность и эффективность здравоохранения будут продолжать развиваться, снижая затраты и улучшая результаты лечения пациентов.
10. Конвергенция метавселенной и интернета вещей для погружающих впечатлений
Интеграция интернета вещей с метавселенной создаёт гиперреалистичные виртуальные среды, где физические и цифровые взаимодействия беспрепятственно сливаются. Датчики интернета вещей предоставляют данные в режиме реального времени, которые улучшают приложения виртуальной и дополненной реальности, делая впечатления более интерактивными и отзывчивыми.
Примеры:
- Виртуальные рабочие пространства — настройки дополненной и виртуальной реальности с поддержкой интернета вещей улучшают удалённое сотрудничество с обратной связью в режиме реального времени.
- Игры и развлечения — датчики интернета вещей отслеживают движение и тактильную обратную связь, усиливая погружение.
- Умная розничная торговля — виртуальные покупки на основе интернета вещей персонализируют рекомендации продуктов на основе предпочтений реального мира.
- Симуляции в здравоохранении — виртуальные среды на основе интернета вещей обеспечивают дистанционное обучение хирургии и программы реабилитации пациентов.
Будущее интернета вещей увидит более глубокую интеграцию с метавселенной, создавая более погружающие и контекстно-зависимые цифровые впечатления. Основная тенденция интернета вещей заключается в использовании датчиков на основе искусственного интеллекта для воспроизведения условий реального мира, позволяя таким отраслям, как здравоохранение, образование и производство, внедрять обучение с помощью виртуальной реальности, дистанционную диагностику и симуляции цифровых двойников в беспрецедентном масштабе.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Советы для предприятий по использованию модных технологий Интернета вещей
Интеграция технологических тенденций интернета вещей в бизнес-операции требует чёткой стратегии, ориентированной на масштабируемость, безопасность и обработку данных в режиме реального времени.
Компании должны сначала определить свои цели — будь то оптимизация процессов, улучшение клиентского опыта или снижение затрат — и выбрать решения интернета вещей, соответствующие этим задачам. Обеспечение совместимости между устройствами и облачными платформами имеет решающее значение для предотвращения разрозненности данных, в то время как надёжные меры безопасности, такие как шифрование и аутентификация, помогают защитить бизнес-данные от киберугроз.
Учитывая сложность интернета вещей, компаниям следует сотрудничать с поставщиками технологических услуг, специализирующимися на разработке и интеграции интернета вещей.
Экспертные партнёры помогают преодолевать проблемы, такие как совместимость устройств и автоматизация на основе искусственного интеллекта, ускоряя развёртывание и максимизируя эффективность. Работа с отраслевыми специалистами также обеспечивает доступ к будущим инновациям интернета вещей, позволяя компаниям масштабироваться и адаптироваться по мере появления новых тенденций. Используя экспертные партнёрства, компании могут обеспечить долгосрочный успех в развивающемся ландшафте интернета вещей.
Компании должны сначала определить свои цели — будь то оптимизация процессов, улучшение клиентского опыта или снижение затрат — и выбрать решения интернета вещей, соответствующие этим задачам. Обеспечение совместимости между устройствами и облачными платформами имеет решающее значение для предотвращения разрозненности данных, в то время как надёжные меры безопасности, такие как шифрование и аутентификация, помогают защитить бизнес-данные от киберугроз.
Учитывая сложность интернета вещей, компаниям следует сотрудничать с поставщиками технологических услуг, специализирующимися на разработке и интеграции интернета вещей.
Экспертные партнёры помогают преодолевать проблемы, такие как совместимость устройств и автоматизация на основе искусственного интеллекта, ускоряя развёртывание и максимизируя эффективность. Работа с отраслевыми специалистами также обеспечивает доступ к будущим инновациям интернета вещей, позволяя компаниям масштабироваться и адаптироваться по мере появления новых тенденций. Используя экспертные партнёрства, компании могут обеспечить долгосрочный успех в развивающемся ландшафте интернета вещей.
Заключительные мысли
Будущее интернета вещей трансформирует отрасли через интеллектуальную автоматизацию, аналитику в режиме реального времени и аналитические данные на основе искусственного интеллекта.
К 2032 году прогнозируется, что количество подключённых устройств интернета вещей превысит 29 миллиардов, обеспечивая беспрецедентный обмен данными и операционную эффективность. Новые тенденции, такие как AIoT, цифровые двойники и безопасность на основе блокчейна, революционизируют то, как компании оптимизируют процессы, повышают кибербезопасность и улучшают принятие решений.
Чтобы оставаться впереди в этом развивающемся ландшафте, компании должны инвестировать в масштабируемые, безопасные и совместимые решения интернета вещей, которые беспрепятственно интегрируются с существующей инфраструктурой.
В AllSee мы используем глубокую экспертизу в разработке интернета вещей, облачной интеграции и аналитике данных, чтобы помочь компаниям раскрыть весь потенциал подключённых технологий. Независимо от того, хотите ли вы улучшить операционную эффективность, повысить безопасность или масштабировать решения интернета вещей, наша команда готова помочь. Давайте вместе создадим подключённое будущее.
К 2032 году прогнозируется, что количество подключённых устройств интернета вещей превысит 29 миллиардов, обеспечивая беспрецедентный обмен данными и операционную эффективность. Новые тенденции, такие как AIoT, цифровые двойники и безопасность на основе блокчейна, революционизируют то, как компании оптимизируют процессы, повышают кибербезопасность и улучшают принятие решений.
Чтобы оставаться впереди в этом развивающемся ландшафте, компании должны инвестировать в масштабируемые, безопасные и совместимые решения интернета вещей, которые беспрепятственно интегрируются с существующей инфраструктурой.
В AllSee мы используем глубокую экспертизу в разработке интернета вещей, облачной интеграции и аналитике данных, чтобы помочь компаниям раскрыть весь потенциал подключённых технологий. Независимо от того, хотите ли вы улучшить операционную эффективность, повысить безопасность или масштабировать решения интернета вещей, наша команда готова помочь. Давайте вместе создадим подключённое будущее.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи