調查發現物聯網和邊緣計算部署蓬勃發展。因此，與邊緣和物聯網相關的資產數量正在不斷增加。

物聯網(IoT)和邊緣計算的潛力可能已經達到炒作周期的頂峰，但顯然已經跳過了Gartner所謂的“幻滅低谷”。這些技術在“生產力高原”上穩步增長，在沒有行業聚光燈的耀眼炒作的情況下取得了成果。

調查顯示，物聯網的采用率在過去一年中大幅上升。近三分之二的受訪者（64%）表示他們現在正在部署物聯網解決方案，高于去年的53%。另有23%的受訪者計劃在未來12到24個月內部署。不到5%的受訪者根本沒有物聯網部署計劃。

然而，邊緣計算的采用率較低，仍為33%，與上年持平。另有30%表示計劃在未來24個月內部署邊緣解決方案。另有27%仍在評估邊緣計算平臺的使用情況。

物聯網和邊緣計算領域的投資數量驚人。接受調查的企業中，有23%在過去一年中在物聯網和邊緣計算項目上花費了超過100萬美元，幾乎是2022年花費該金額的百分比（8%）的三倍。預計未來一年將有更多增長，其中28%的企業計劃花費超過100萬美元。

與邊緣和物聯網相關的資產數量也在不斷增加。過去一年，共有29%的部署管理著超過1,000項資產。預計今年這一比例將增長至42%。

從物聯網到邊緣計算

邊緣計算是混合云的自然延伸，有助于機器學習。為了支持這一點，39%的受訪者專注于實現多個節點之間的數據交換，而27%的受訪者支持多個站點上的多個節點之間的數據交換。另有24%的受訪者支持基于數據聚合和過濾的傳感器融合。

受訪者預計，物聯網和邊緣技術計劃將對組織產生廣泛影響。產品和服務開發排名最高，為19%，其次是物流和供應鏈管理，為17%，運營為16%。

大規模物聯網部署需要綜合考慮多個方面，包括設備管理、數據處理、安全性、可擴展性等。以下是一些關鍵步驟和考慮因素：

設備選擇和采購：選擇適合規模化部署的物聯網設備，考慮其成本、性能、可靠性、功耗等因素。確保設備能夠滿足大規模部署的要求，并具備遠程管理和監控功能。

連接和通信：設計穩定可靠的連接和通信架構，確保設備能夠可靠地連接到云平臺或邊緣計算節點?？紤]采用多種通信技術，如Wi-Fi、蜂窩網絡、LPWAN等，以覆蓋不同場景和需求。

數據采集和處理：建立高效的數據采集和處理系統，包括數據收集、傳輸、存儲和分析?？紤]采用分布式數據處理架構，利用邊緣計算和云計算等技術來處理大規模的數據流。

安全性和隱私保護：實施完善的安全措施，保護物聯網系統免受潛在的安全威脅和數據泄露風險。采用加密、身份驗證、訪問控制等技術來保護設備和數據的安全性，確保用戶隱私得到充分保護。

設備管理和維護：實施有效的設備管理和遠程維護策略，確保設備能夠穩定運行并及時響應故障。采用遠程監控、自動化維護和遠程升級等技術，降低運維成本和管理復雜度。

可擴展性和靈活性：設計具備良好可擴展性和靈活性的物聯網架構，能夠隨著需求的增長和變化而擴展和調整。采用模塊化設計和開放式標準，便于集成新的設備和技術，并支持業務的快速迭代和創新。

監控和優化：建立完善的監控和優化機制，定期監測系統運行情況和性能指標，并根據監控結果進行調整和優化。持續改進物聯網系統的性能和可靠性，提升用戶體驗和業務價值。