趋势一：边缘计算将承担更多物联网分析工作影响：与主流IT工作负载持续转向集中式、基于云的计算模型不同，物联网工作负载的多样性导致需要多种因素协同工作的多个场所。生产应用程序需要最低的延迟和最高的可用性，即使是基于视频的数据分析，例如，地震勘探和半导体制造也会产生PB级的数据，而这些数据无法从成本角度进行集中分析。随着越来越强大的服务器和网关设备的出现，软件程序可以动态地将数据和应用程序移动到性能、安全、成本和其他（法律、法规）政策最相关的地方。这些设备使边缘成为许多物联网工作的最佳选择。趋势2：成功地将IoT项目投入生产需要一个注重结果的合作伙伴影响：如果没有合作伙伴，大多数生产中的企业转型项目都会失败。然而，突破概念验证(PoC)瓶颈所需的供应商生态系统需要服务提供商从一开始就从以业务为中心的角度进行规划。趋势3：无代码IoT和AI解决方案将继续发展以满足工业客户的需求影响：生产工程师需要能够操纵、探索和理解数据中的见解——正是他们的背景知识使其变得有用。这使得通过IIoT和AI显着提高整体设备效率(OEE)成为可能。趋势4：边缘视频分析将摄像头定位为全场景物联网传感器含义：物联网通常被描述为一个万物皆可感知的世界。但廉价相机、传统视频和LiDAR等相关技术颠覆了这种范式，创造了一种全视传感器，可以捕捉整个环境，并利用AI边缘分析来破译意义并提供洞察力。趋势5：对物联网安全的持续需求将刺激现有企业的并购，威胁到独立的初创企业影响：信息安全领域的现有企业将越来越多地将物联网安全功能集成到他们现有的产品组合中，主要是通过收购。这是由企业对异构环境中连接设备的可见性和控制不断增长的需求推动的，并将对仍然独立的物联网安全供应商的未来增长前景产生负面影响。
