这是工业自动化引领发展的一年。从数据分析到物联网采用，企业已经认识到这些技术不仅对于起步至关重要，而且对于维持数字化转型计划也至关重要。物联网行业已经走过了漫长的道路，但在物联网项目方面仍有一些经验教训需要吸取。他们对2020年有何期待？对OT/IT、边缘计算甚至AI的关注将会减少。物联网声称胜利物联网项目通常被描述为更快的方式，因为据说近四分之三的物联网项目都失败了。事实上，成功是常态。Gartner的EriGoodness进行的一项民意调查显示，57%的受访者取得了比预期更好的结果，只有3%的人没有。根据451Research的IanHughes的说法，大约8%的投资回报是负数。为什么会出现转机？一方面是更好的技术，另一方面是公司更恰当地确定他们的项目范围。按次付费商业模式伴随着一些大型工业客户跟踪数百万数据流。即使是一台风力涡轮机，一天也能产生超过93,000个信号。因此，传统的云计算模型不起作用。ARM推出了一项计划，允许设计人员试验其整个技术组合，但只需要他们为最终设计中使用的IP付费。同样，一些软件公司发布了一些程序，客户可以在其中存储大量数据，但只需为使用付费。OT和IT受到同等重视IT安全一直是重中之重，但运营技术(OT)安全也需要同等重视。运营技术(OT)安全涉及保护制造机器人、炼油设备、核反应堆、变电站等免受入侵者的侵害。运营技术(OT)和IT安全漏洞之间存在很大差异，运营技术(OT)需要改进其方法。微细分也将进入人们的词汇。闯入是不可避免的。新一轮的研究将集中在限制黑客一旦进入内部就可以进入的地方。在相关趋势中，数据二极管可能会变得更加普遍，它可以有效地将数据从机器传递到IT网络，但可以防止外部数据到达机器。人工智能被淘汰的新范式将是“人工智能的存在是为了提供决策支持”。换句话说，人工智能应用程序将筛选数据并为个人提供一系列选择。决策支持的作用更适合最先进的技术，人工智能很有前途，但在许多关键问题上仍然不如人类判断。配角也能让人们更适应AI。3D模型被4D模型取代3D模型是随时间交叉引用的3D模拟。企业自身生活的4D模型将从出生和足迹、凌乱的部分和所有部分开始。数字双胞胎本质上将是第一个商用4D模型。KBC、Hexagon和Element等公司的软件基本上允许公司重建海上石油平台或其他复杂资产的寿命，甚至可以推断出其他期货。到2023年，每个人都将在第四维度工作。边缘变得更清晰边缘计算已经从一个默默无闻的云计算数据站转变为下一个强大的计算平台。为什么？将所有内容都发送到云端既昂贵又费时。将数据保存在边缘设备和设施上也可以缓解一些隐私问题：当您采用Alexa时，您为什么想知道AWS是否正在抹杀其私人数据？据IDC和Gartner称，40%到75%的数据可能存在于云计算数据中心之外。2020年的大问题将是“边缘是什么样子的？”服务城市街区的微型数据中心会变得司空见惯吗？会采用“边缘云”吗？某些任务（可预测的维护）会成为经典的边缘应用吗？在确定任务地点时，延迟或成本是否更重要？四年后，答案似乎显而易见。然而，在2020年，争论才刚刚开始。
