要點：

• 在中國，物聯網(IoT)已經激增，現在連接的事物比連接的人還多。
• 隨著物聯網時代擴展到工業應用和新興技術的發展，仍然需要解決一些問題，包括其規模化部署。
• 在物聯網的新時代，必須正面應對基礎設施差距、個人數據保護和電子垃圾等社會挑戰。

2022年8月，中國聯網“物”(移動設備)的數量首次超過了聯網“人”的數量。

根據工業和信息化部(MIIT)的數據，中國移動網絡中連接物聯網(IoT)的設備達到16.98億臺，超過了手機用戶的數據。這一趨勢正在加速。

在短短幾個月的時間里，到2022年底，中國52.3%的連接是由“物聯網”(18.45億)代表（見圖1）的。因此，在未來幾年，中國將看到更多由物聯網驅動的數字化轉型。

擴展數字生活方式

除了數字生活方式的明顯擴展，例如“智能家居”，工業物聯網(IIoT)的發展在制造業、醫療保健和公共服務領域也得到廣泛的應用。通過使企業和消費者能夠遠程監控、分析和控制設備，工業物聯網可能會在未來改變行業。

圖1:20 22年中國“物聯網”數量超過“人聯網”(單位:億)  圖片來源:工業和信息化部

例如，中國北部的天津港希望在三到五年內開發一個“數字孿生”，旨在使所有碼頭運作完全自動化，以應對COVID-19引起的供應鏈中斷和勞動力短缺。該港口將與通信技術、人工智能(AI)和自動駕駛企業合作，在自動駕駛車輛上安裝軟件和傳感器，建立快速可靠的網絡連接，并使用無線技術引導港口的機器人和道路上的車輛。

工業波紋

同樣的工業物聯網趨勢也在世界市場上出現。例如，西門子認為工業物聯網是“IT-OT融合的火花”，將信息技術(IT)與監控工業運營的運營技術(OT)相結合，以實現數字化企業的最大透明度，以便跨學科生成的數據可以在企業內外使用。

元宇宙的發展將加速物聯網的發展趨勢。不僅僅是游戲和代幣，元宇宙和商業領域將融合在一起，形成一個“工業元宇宙”。例如，根據京東的一篇博客文章，中國電子商務平臺京東正在努力“融合”其交易網絡、倉儲和配送網絡以及服務網絡，以實現完整的“數字智能”鏈。

規模問題

當然，還有許多技術難題，比如可擴展性和互操作性。蜂窩物聯網也帶來了一個問題，即連接在全球范圍內可用，但由不同的移動網絡運營商擁有。因此，全球物聯網解決方案需要與全球運營商達成協議，世界各地的人和企業必須擁有不可知論技術來連接人、地點和事物。

例如，最新的電信創新，即所謂的“Cat M”，是一種低功耗廣域技術，旨在支持“大規模物聯網”，即前所未有的物聯網規模。同時，其技術標準必須融合趨于一致，以建立通用協議和API來支持企業應用。

但更重要的是，物聯網時代出現了三個社會挑戰。

物聯網的社會困境

1、基礎設施差距

高性能、可靠且安全的數字基礎設施是實現轉型的關鍵因素。中國、美國和印度等國正在大力投資，以加速5G網絡和云基礎設施的部署。

與此同時，新興市場在數字基礎設施方面落后，全球約三分之一的人口需要聯網。由于負擔能力和缺乏技能等障礙，欠發達國家的許多“聯網”人群也無法享受到互聯網連接帶來的好處。

然后，正如ChatGPT等人工智能的最新熱潮所顯示的那樣，人工智能依靠數據運行，這種相關性導致行業整合的自我延續循環：擁有的數據越多，產品就越好;產品越好，獲得的用戶就越多;獲得的用戶越多，擁有的數據就越多。

雖然我們敏銳地意識到“互聯網差距”，即缺乏互聯網使用限制了新興市場的金融、健康和教育包容性，但現在也必須針對“人工智能差距”采取行動，人工智能和工業物聯網革命將擴大國家之間的差距。

2、個人資料的隱私和安全

隨著數十億臺聯網設備收集和傳輸敏感信息，物聯網的前景取決于其背后的隱私和安全。2023年，由于全球智能設備的興起，針對家用智能設備的自動攻擊可能會大規模增加。

由于工業物聯網結合了多種技術元素，例如硬件、軟件、數據傳輸和存儲、網絡連接等，因此可以利用多個領域來獲得未經授權的訪問。例如，醫療保健行業可能被視為這一數字化趨勢的幕后推手，但希望獲得最終的安全和信任。

3、電子垃圾增加對環境造成沖擊

物聯網有一個迫在眉睫的電子垃圾問題。這是因為大多數物聯網設備內部都有危險元素，從鉛、汞、鎘和鈹等重金屬到溴化阻燃劑等危險化學物質。

甚至在最新的物聯網熱潮之前，全球電子垃圾監測機構的報告就顯示，近年來全球產生了超過5000萬噸的電子垃圾。智能可穿戴設備、智能汽車和更多工業物聯網設備的增加將導致更多的電子垃圾。如果我們找不到可持續的解決方案來回收它們，物聯網將導致“垃圾互聯網”。

準備好了嗎?

總之，未來十年，我們將看到物理世界、數字世界和生物世界的融合，這將帶來巨大的希望和潛在的危險。

我們將需要并實施數千億甚至數萬億美元的新數字基礎設施。行業轉型將遠遠超過我們過去十年見證的消費互聯網熱潮，電子垃圾問題可能會被放大。

最后，我們是否為新的萬物互聯準備好了足夠的數據監管、隱私保護和人工智能道德了呢?