在商場上，誰不希望自己能預測未來？但確實有一群人試圖凝視水晶球，並且有勇氣公佈結果。分析公司 CCS Insight 就是這樣的預言家，它發布了年度物聯網預測。他們對 CCS Insight 的全體員工進行了問卷調查，內容涵蓋永續性到雲端未來，甚至也提及了持續演化的「物聯網」定義。他們為 insight.tech 的讀者準備了一份特別版 2022 年報告，以物聯網轉型空間為主題。
在與 CCS Insight 營運長兼物聯網研究負責人 Martin Garner 的對話中，我們將獲得一些真知灼見。他將回顧 2021 年，凝望水晶球中哪裡是晴天、哪裡是陰天，並且展望 2022 年及未來趨勢。
你的 2021 年預測準確率如何：哪些對了，哪些錯了？
很高興有些事情我們預測到了。一項是 COVID 會加速各領域機器人、自動化和物聯網的投入使用。一開始曾出現投資暫停的情況，但隨後人們意識到他們需要這些東西來維持營運。另一項是人工智慧和機器學習中的安全和隱私，將成為更受關注的領域。機器學習有相當大的攻擊面，一開始很難偵測到駭客的攻擊。
我們也確實做出了一些錯誤的預測。我們曾預測有人會購買 Nokia，但沒有人這麼做。我們也預測針對大型科技公司的法規將會放緩，而實際情況比我們的預期還要快。
還有一些長期預測，我們仍在等待結果揭曉。例如，到了 2025 年，大型雲端廠商將提供全方位的行動網路解決方案。另一項預測則是微型人工智慧將佔所有人工智慧工作負載的 20%。人工智慧正在經歷劇烈的變化，尤其是在物聯網領域，而且仍在持續成長，但我們還沒達到預期的水準。
你對 2022 年的物聯網有何看法？
我們對 2022 年及未來有將近一百項預測，顯然我們無法在這裡全部介紹。我們所做的只是擷錄某些與物聯網社群相關的內容，並將這些內容打包在一份報告中，該報告可從 insight.tech 下載。
我只會特別介紹一些我比較在意的內容。有多項預測內容是 COVID 影響的後續行動。到了 2025 年，已開發國家對辦公空間的使用將會減少——下降約 25%。並且，將更廣泛地使用 5G 作為額外的家庭頻寬； 我們認為可能會有 10% 的家庭擁有 5G 頻寬。
我們也發現從去年開始，人們對永續性的關注度提高了許多。我們認為乾淨雲端將會是今年的一大重點。我們也認為物聯網在行銷活動中的永續性，能夠促進物聯網的發展。一般來說，物聯網是永續性的一大福音，但我們並未妥善利用。我們也認為等到技術水平許可後，永續性將會納入 6G 的規格中。
接下來，物聯網本身還有大量的發展空間。更加關注軟體和機器學習，朝向更高等級的智慧物聯網發展。智慧電網和廣域網路之間的連結也會更加緊密。實際上，我們預期在 2025 年能看到泛公用事業的出現：一間既是能源供應商又是網路供應商的公司，因為這兩種網路會變得越來越相似。
Amazon、Google 和 Microsoft 等雲端供應商的角色將如何發展？
他們同時在努力推動的領域之一就是電信網路。他們在 5G 世界中付出了更多的努力，尤其是隨著 5G 從目前的消費者階段逐漸步入工業階段。這麼說吧，如果您是一間全球汽車製造商，並且希望在全球所有製造基地都擁有 5G 專用網路，那麼誰最適合提供該網路？我不認為答案會是當地的電信公司，因為他們並不夠全球化。你的網路供應商更有可能是你的大型雲端供應商。因此，我們認為這些公司將成為某些電信產品真正的關鍵分銷通路。
我認為這是一個很好的例子，說明在未來幾年，雲端供應商和電信公司的工作之間，分界會變得非常模糊。
內部類雲端體驗適合應用在哪裡？
我們現在看到的是，像 Dell、HP 和其他運算供應商等公司正在提供類雲端的體驗，而且重要的是，他們會將這些體驗作為內部運算的商業服務模式提供。你不必為了啟動一個大規模的運算程式而付出龐大的資本成本，這一切全都可以在 OpEx 上完成。我們也發現大型雲端供應商在內部裝置（AWS Greengrass、Azure Stack 等）中提供本地雲端容器，並且提供了即服務硬體。
我們的預期是，內部部署可能會稍微復甦（如有），這往往會減緩公共雲端的成長。因為物聯網在邊緣運算上的優勢，我們也認為物聯網是其中非常重要的一環。我們在工業物聯網系統中生成了非常大量的資訊，而且經常需要對資料快速採取行動。我們無法只在雲端處理所有事情，我們仍然需要內部端。隨著物聯網不斷發展茁壯，我們認為這樣的趨勢會持續增強，回頭朝向更強大的內部套件發展。
你認為人工智慧、機器學習和電腦視覺等技術將如何發展？
未來的重點將著重於智慧功能，而非物聯網本身。我們目前發現，機器學習和人工智慧工具受到非常高度的關注，這能讓世界各地一般公司的一般工程師更輕鬆地選擇演算法、設置演算法以供使用，並將演算法建置在開發過程中。對於普通人來說，在這個領域選擇和使用此系統其實極具挑戰性，因此我們也期待能更著重於為機器學習和人工智慧提供完善的系統。我們甚至可能會看到越來越多完善的人工智慧綁定到市場就緒解決方案之類的產品中。
我們也期待小型或專業系統整合商的重要性能在這裡大幅成長。他們可以為您進行大量訓練和配置，因為您在工廠中製造的小工具與其他人使用的小工具截然不同，您必須根據自己的工作內容訓練模型。
在這裡，我也有一個小小的提醒。要讓成千上萬的專業系統整合商跟上此領域的發展腳步，是一項艱鉅的任務。一開始他們可能是作為監控系統的安裝程式接受訓練，且可能不太熟悉機器學習。我們在多年前曾做出的預測之一，就是隨著時間推移，我們將轉向更加分散式的訓練，而非集中式訓練。然後，訓練完成後，您必須給予充足的信任讓它執行您的作業。
您認為人工智慧變得更加值得信賴和普及後，會帶來什麼影響？
我認為這是目前整個科技領域最吸引人的領域之一。但我想在這裡提出一點警告。我們認為，人工智慧是一項特殊的技術，設計師或工程師在設計階段引入的小假設或偏見，會在社會中造成極大的困難。因此，我們需要更多層次的支援和調整，才能放心地妥善利用人工智慧。
另一項重點是，與任何特定公司無關的道德團體的形成。我認為我們需要擺脫對商業性營利的關注，純粹審視道德面。我們也很清楚，為了建立強大的使用者信心，我們必須結合其他元素，例如外部監管。但我們也需要業界的最佳做法和標準，需要人工智慧系統的部門級認證。
然後，我們需要對從業人員進行認證。人工智慧演算法的開發者必須具備專業資格。這些層級的監控仍待開發和推出，我們尚未實現。因此，我們對此領域的預測是，到了 2024 年，80% 的大型企業將正式對他們的人工智慧系統進行人工監督。在鬆綁開放前，我們將以人工監督實施品質控管層級。
請您分享更多關於物聯網轉變為智慧物聯網的預測。
實際上，購買物聯網的人並不多。他們購買的是業務問題的解決方案。解決方案中就包含了物聯網，也就是讓解決方案運作的技術。物聯網的真正價值不在於您與事物建立的連接，而在於您如何使用目前可存取的資料。有了生產線上的電腦視覺，您就不用太在意攝影機了，只要關心電腦告訴您的資訊就好。
問題是，我們正持續生成巨量資料，導致我們越來越需要大量的機器學習和人工智慧進行分析。然後，必須在邊緣完成才能真正實現快速完成分析。因此，從這些系統中獲得的最大值將完全取決於可運用到資料的人工智慧。
監控固然有用，但您仍然需要良好的分析來協助您專注在正確的資料上，才不會分心。控制更加有用，您可以透過妥善控制來節省大量成本。最後，透過適合的人工智慧，就能以前所未有的方式最佳化機器、系統或整個供應鏈。
我們認為 #IoT 將逐漸演變成單純的詞彙。人們會更專注在人工智慧上，像是使用方式，以及從所擁有資料中取得的價值。然後，您將需要適合的系統來彙總和分析資料、數據湖分析、數位分身、機器學習、人工智慧等等。已經有許多公司走上了這條道路，但我們還有很多需要學習的內容。
我認為生態系統角度是非常值得在這裡提出討論的主題。鮮少有公司能夠獨力做到。對於許多物聯網供應商來說，這裡還有一個有趣的組織觀點。據我所知，大多數物聯網供應商是 80% 的產品工程師和 20% 的其他人員，包括人力資源、行營、銷售等等。我認為應該要反過來。他們需要擁有龐大的客戶互動團隊。如果您從事的是醫療保健行業，您會僱用前護士和前醫生，因為他們了解客戶組織內部的真實情況，並將其反饋到產品中。
假設您完成了這些工作，那麼您獲得的大部分價值實際上來自於在整個組織中的應用。這是關於人的問題，而不是技術的問題。這又要談回數位轉型的真理之一：成功取決於與你同行的人，而不是使一切順利進行的技術。
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若要了解更多物聯網未來的相關資訊，請收聽物聯網預測：2022 年與未來，並閱讀 CCS Insight 的 2022 年 IoT 預測。關於 CCS Insight 的最新創新內容，請在 Twitter 上 @ccsinsight 和 LinkedIn 上關注 CCS-Insight。
