1999年，当英国技术专家凯文·阿什顿(KevinAshton)创造了“新生网络”一词时，世界刚刚习惯了“物联网”(IoT)一词以及如何访问和使用其众多应用程序。从那以后的二十年里，越来越难以想象一个我们的经济和社区不通过互联网及其设备得到支持和连接的世界。在全球范围内，将物联网技术集成到其企业中的公司数量已从2014年的13%增长到2019年的约25%。根据微软2019年的一项调查，各国企业级商业组织的物联网采用率超过85%如美国、德国、法国和中国。IDC最近的分析预测，到2025年，全球将有416亿台联网设备，未来三年全球企业和消费者在物联网上的支出将超过1万亿美元。然而，由于各种原因，物联网技术在某些行业、地区甚至社会经济阶层的扩散并不统一。尽管如此，COVID-19大流行肯定会动摇当前技术革命的势头，加速在真正的全球范围内实现物联网的采用。这主要是由于人工智能(AI)和机器学习所提供的优势。这些技术可以从物联网生成的数据中获得快速、可靠和可操作的见解，物联网是第四次工业革命发展的倒数第二个阶段。首先，这是因为大多数物联网生成的数据通常被用户闲置，主要用于回顾性异常检测和控制，而不是优化和预测。物联网投资者、所有者或最终用户无法利用其物联网资产生成的数据来为他们的决策提供依据，这是当今各行业和地区物联网采用存在差异的一个主要因素。如果没有适当的分析工具，就很难衡量，更不用说实现任何物联网资产的全部价值了。可以肯定的是，数据智能，即对来自多个来源的多种形式的数据进行基于算法的分析，为同样多样化的机构决策提供信息，为我们提供了一种使投资、生产、消费和商业模式方法完全现代化的方法。新型冠状病毒造成的令人难以置信的经济破坏凸显了将物联网数据分析纳入组织的重要性。组织可以利用AI工具分析来自分布式IoT资产的各种形式的数据，以便为不同的决策提供信息。业务连续性会受到外部冲击，例如当前的冠状病毒大流行。而且，正如许多流行病学家所同意的那样，我们一定会在21世纪见证随后的复杂疾病爆发。因此，解决我们行业面临的这些风险并创造更具弹性的投资环境一直并将继续至关重要。能源行业提供了有用的案例研究。物联网和人工智能的结合使从私募股权和基础设施基金到公用事业的投资者能够提高投资的弹性。这是朝着建立更能抵御当前冠状病毒大流行等外部冲击的组织结构迈出的第一步。对于寻求满足股东和其他利益相关者要求以加强其业务连续性管理系统的高层管理人员而言，将物联网与人工智能平台结合使用可以减少特定中断后果的影响，例如为应对大流行而施加的影响。政府限制。事实上，在企业环境中200多个已知的物联网应用程序中，其显着优势在于它最大限度地减少了与资产进行物理、人为交互的需求。全球数以百计的政府强制封锁只会增加此功能的相关性并证明物联网的关键性质。借助从物联网系统生成的数据中提取的数据智能算法，不再需要派遣人工技术人员来评估资产性能和服务漏洞。不过，这并不是说物联网和人工智能让人类劳动在能源领域变得无关紧要。相反，人类劳动将被重新用于改进和响应智能生成的洞察力。虽然这只是一个示例，但它仍然具有指导意义。它不仅说明了人工智能如何为投资者和企业提供最大化物联网性能所需的洞察力，还说明了组织如何更好地为COVID-19大流行等外部冲击做好准备。风险被最小化。无论投资者或企业在哪里开展业务以及他们从事什么行业，都是如此。人们越早意识到这一点，我们就会越早看到阿什顿和他的同行所设想的未来成为我们的现实。
