各種各樣的水平和垂直方式進入了物聯網市場。 由於對物聯網市場的大膽預測，關於物聯網市場策略的爭論將會繼續下去。 不幸的是，炒作會導致神話，而神話會導致混亂。

除非你已經設計、建造和銷售了一個物聯網產品，否則你幾乎無法想象將會出現的錯綜複雜的東西。 這是因為物聯網的相互聯絡，以及這種相互聯絡的多層含義甚至會影響最平凡的產品決策。

退後一步，尋找物聯網市場將如何發展的線索。來看一個來自智慧家居市場的例項，看看 HVAC 系統的未來是如何與人工智慧和物聯網交織在一起的。

早期的 HVAC 創新

暖通空調控制一直是智慧家居市場的一個關鍵焦點。 直到2017年，41% 的美國家庭都有可程式設計的溫控器，但只有不到1/3的家庭實際編寫了程式。

暖通空調控制已經存在了一段時間。 第一臺恆溫器於1883年申請了專利！

據說，在大樓地下室操作的熱風爐為教室供暖。 學校管理員根據對教室溫度的定期評估，通過手動阻尼器來控制溫度。 這位名叫沃倫 · 約翰遜(warren johnson)的教師試圖消除這些課堂干擾，並開發了一種技術來保持教室的恆溫，他隨後創辦了一家公司，今天稱為johnson control。

室溫自動控制技術已經存在了135年！ 在這段時間裡，基本的溫度控制結構有很大的變化嗎？ 並非如此。 即使在今天，單個溫度感測器的資料仍然控制著大多數家庭暖通空調機組的啟動。

暖通空調產品設計已成為了一個平衡的遊戲，以確定有多少新特點可以擠進現有的產品設計，而不破壞它。這種方法不適用於物聯網。 雖然暖通空調結構一直是多個分佈元素的複合體，但物聯網產品的分佈元素越來越少地獨立於整個系統。

"智慧"自動調溫器

"智慧"自動調溫器是一個創新，至少在135年曆史的 HVAC歷史中是這樣的。 什麼能夠使恆溫器"智慧"？ 可程式設計的時間表和假期模式？非也。 網際網路連線？ 還不夠。 在一個定義中,"智慧"恆溫器必須具有多個雙向通訊，並且必須包括"演算法"。

為了讓物聯網產品充分發揮其潛力，它們必須與儘可能廣泛的其他相關產品連線和互操作，這些產品來自各種不同的製造商，以及服務業，如能源管理、天氣預報和環境條件。 物聯網產品還需要接觸到全世界的客戶，支援各種物聯網平臺、製造商和零售商的雲到雲連線。最近的一個例子，Johnson Controls 公司的 GLAS 包括多個機載感測器，這些感測器允許裝置適應使用者的日程安排。 甚至支援使用者舒適控制的語音命令。 

一個基於雲端計算的第三方語音助手(亞馬遜 Alexa)可以向 GLAS 傳送諸如"將恆溫器設定為 x 度"之類的控制命令。這個第三方控制介面代表了一種新的恆溫器體系結構，它將硬體 HVAC 單元信令與軟體"演算法"分離開來，現場恆溫裝置可以實際傳輸改變暖通空調系統執行的訊號。 另一方面，軟體"演算法"可以存在於一個獨立的雲環境中。

人工智慧和物聯網在 HVAC 中的互動作用

從現場恆溫控制的"演算法"的解耦，可以想象到人工智慧和物聯網之間的相互作用。

例如，假設家裡有一個恆溫器(不管是基本恆溫器還是智慧恆溫器)。 不管恆溫器的實際能力如何，基於雲的人工智慧分析引擎可以在第三方應用層實現 HVAC"演算法"。

互操作性是必須從一開始就要設計的東西; 它不能以後新增。計劃中的連線空調產品將考慮如何與其他連線產品(包括你自己的和其他製造商的產品)以及各種雲基礎設施和第三方服務進行互操作，還要考慮連線的 HVAC 產品將如何與未來可能出現的其他技術、裝置和服務進行互操作。

實現互操作性的最佳方法是使用開放的本地庫和其他基於標準的解決方案。 選擇一種無模式且與任何特定資料型別無關的雲架構。 這樣，連線空調的產品可以與現有的雲和連線方法以及未來的雲和連線方法進行互操作。

物聯網驅動的第三方應用層

人工智慧分析引擎需要資料才能執行。 它從哪裡得到這些資料？ 當然是物聯網。 物聯網感測器可以安裝在整個家中，從每個房間收集資料，而不僅僅是有恆溫器的房間。 物聯網感測器將資料傳輸到雲端，由人工智慧分析引擎進行處理。 通過人工智慧演算法產生的 HVAC 命令被交付給恆溫器，最終將優化和控制 HVAC 單元。 當然，從恆溫器控制單元的感測器解耦將代表自動室溫控制的一個重大變化。

認真對待安全性

安全是物聯網生態系統中最薄弱的環節，也是最強大的一個環節，連線帶來了嚴峻的安全挑戰。 物聯網 HVAC 系統的安全包括從裝置級的訪問和認證，到網路和雲安全措施，到移動或網路應用程式安全，到無論物聯網流向何處的物聯網資料安全。

由於安全性是不可見的，因此將其視為削減成本的目標，或者在以後看到預算情況時可以新增的內容，這種想法可能很誘人。 這種做法不僅有勇無謀，而且可能最終變得極其昂貴。 因為物聯網鏈條中的每一個環節都必須是安全的，以後再回來意味著一些安全環節可能不存在，整個環節可能需要重新建立。

端到端安全意味著確保你的物聯網產品、物聯網雲、移動或網路控制應用程式，以及你的產品所使用的任何外部源或第三方服務之間的所有連線。

假設花了一百萬美元來建造IoT空調的第一個版本，但是沒有端到端的安全性，可能還要花費一百萬美元來製造和物聯網安全相同版本的空調，然後開始在產品的每一個連結中包含安全過程。 事實上，成本可能高於100萬美元，因為一些原本不安全的方面可能沒有能力在事後得到加強。 這會大大延長上市的時間，同時也會阻礙你擴大規模的能力。

肯定不希望產品在不知情的情況下成為DDoS網路攻擊的攻擊目標，也不希望自己的產品在不知情的情況下洩露客戶的物聯網資料。

不要以為物聯網的安全挑戰只會落在小型製造商身上。 網路安全專家布萊恩 · 克雷布斯最近撰文指出，思科研究人員在一家領先的 HVAC 供應商連線的恆溫器中發現了安全漏洞。 問題的關鍵不在於挑剔這家公司，而是說，即使是規模最大、人手最充足的 HVAC 製造商，也仍然可以應對錯綜複雜的物聯網安全問題。

計劃未來的更新和可擴充套件性

一般來說，技術，特別是物聯網，以驚人的速度向前衝，超越退化是一個持續不斷的挑戰。

連線空調的產品必須建立在考慮到靈活性和未來的形狀。 無論未來需要什麼功能、協議或者新技術，都要保護你的產品免於陷入技術的死衚衕。如果正在使用物聯網平臺，確保它是建立在開放標準的基礎上，並且它的供應商有一個被證明的承諾，隨著物聯網技術、協議和標準的變化和發展，保持與之同步。

還要確保設計是安全的無線(OTA)更新。 聯網產品和傳統產品之間最大的區別之一是，聯網產品能夠隨著時間的推移而改變和提高，甚至在安裝之後也是如此。但 OTA 技術並不神奇，它還有一些基本要求，例如足夠的記憶體。 這意味著必須克服製造商根深蒂固的培訓和為儘可能低的成本和材料清單奮鬥的本能。 相反，必須在更多的記憶體中進行設計，可能是原來記憶體的兩倍，以便為未來的線上功能中創造更多的空間。

實現幾個連線的產品已經足夠具有挑戰性了。 當互聯產品的數量達到數以千計甚至數以百萬計時，未來五年左右的工業界預測物聯網裝置數量將達到數百億計時，情況就會變得複雜得多。

物聯網的可擴充套件性意味著不僅可以擴充套件裝置的數量，還可以擴充套件雲、軟體應用、資料、安全性、可靠性、延遲性、使用者體驗，甚至是支援級別。

從產品到服務

物聯網的複雜性需要一個全新的方法來創造產品。 為了在新的物聯網世界中取得成功，HVAC 製造商必須轉變心態，利用物聯網帶來的新機遇。 首先，重新思考如何定義"產品"和"服務"之間的界限。

物聯網不是一般的商業模式。 要想在物聯網上取得成功，你必須利用自己作為製造商的既有優勢，以全新的眼光來看待這個過程。 但對於那些願意接受物聯網的潛力和挑戰的 HVAC 製造商來說，回報可能是巨大的。

物聯網 + 人工智慧= HVAC未來

 物聯網感測器的存在會導致更好的人工智慧分析引擎的發展嗎？ 或者，人工智慧分析引擎的存在會導致安裝更多的物聯網感測器嗎？

重要的是要明白物聯網的承諾不僅僅是以前不同產品之間的相互交流。 物聯網的真正潛力在於能夠利用互聯產品產生的海量資料。 提取和管理物聯網資料可以獲得關於你的 HVAC 產品真實效能的重要資訊，從而獲得前所未有的知識和洞察力。 你可以利用這種洞察力從你已經做的事情中學習，建立更好的產品，增加新的增值服務，與你的客戶和供應鏈建立新的和更強的關係。

許多公司已經在這個問題上下了賭注。 當然，投資界也加入了進來。 這不完全是一個先有雞還是先有蛋的問題，但它確實揭示了人工智慧和物聯網之間的相互作用。使用物聯網資料可以改變你整個物聯網產品的生命週期，讓你反饋真實世界的使用資料，瞭解什麼工程安裝的產品和什麼不工作，然後根據需要增強您的產品。

還要計劃好如何儲存你的物聯網資料。 可能甚至不會想象現在如何處理 IoT 資料，但是儲存它意味著可以稍後使用它。 從長遠來看，物聯網資料可能會通過向客戶提供附加服務帶來新的收入機會，比如自動過濾替換、系統監控或能源管理服務，或者允許通過無線通訊不斷改進產品、修復 bug 和增加新功能。

然而，充分利用物聯網資料既不簡單也不直接。 它需要專業的資料分析，或許還需要資料科學方面的專業知識。 正如 Craig Stedman 最近在 TechTarget 發表的一篇關於物聯網資料分析的文章中提到的那樣,"物聯網資料分析仍然是早期應用者的領域... ... Gartner 預測，大多數物聯網資料分析技術和流程距離主流應用還有5到10年的時間。 這是有原因的。 Gartner 分析師寫道，物聯網部署帶來了"巨大的"挑戰，通常需要投資於"令人生畏的一系列"技術，以及新的資料管理和分析技能。

人工智慧是專家們(尤其對中小型企業)的領域。 在無數行業中，這些中小企業已經有了現成的"演算法"，他們需要大量的資料。 如果這個論點佔了上風，那麼在對資料的需求方面，人工智慧肯定會領導物聯網的發展。另一方面， 如果物聯網被廣泛部署成為現實，那麼就會有大量的資料儲存。 演算法可能會迅速出現，利用這些資料。 根據這一論點，物聯網資料的存在將引領人工智慧的發展。 物聯網和人工智慧代表雙方的力量。

參考資料：

• https://www.hindawi.com/journals/tswj/2014/161874/

• https://www.iotforall.com/future-hvac-ai-iot/

• http://www.rtcmagazine.com/designing-the-iot-into-hvac-products-and-systems/