/  IoT-2019: главные тренды на российском рынке

IoT-2019: главные тренды на российском рынке

В 2019 году сегмент Интернета вещей ожидают различные преобразования. Эксперты, опрошенные iot.ru, говорят о нескольких значимых тенденциях. Так, в IoT-проектах все чаще будут использоваться технологии искусственного интеллекта, блокчейн и цифровых близнецов. Для умных городов в 2019 году будут разработаны интеграционные IoT-платформы. Из-за появления новых бизнес-моделей отрасли понадобятся новые кадры.

Эксперты:
Константин Анисимов, СЕО Rusonyx
Юлий Гольдберг, Директор по инновациям, SAS Россия / СНГ
Владимир Ласовский, менеджер по развитию бизнеса в области интернета вещей, Orange Business Services
Евгений Мискевич, партнер логистической компании «Точка-Точка»  
Сергей Пономаренко, руководитель проектов Internet of Things & Artificial Intelligence в WaveAccess
Константин Тимофеев, руководитель направления компании Dell EMC по продаже OEM/IoT-решений в России и СНГ

Внедрение прорывных технологий

Оконечные устройства получат искусственный интеллект

Константин Тимофеев: Появляющийся инструментарий делает доступным обучение таких устройств рядовыми потребителями, а не только профессионалами – программистам в области AI/ML. За счет повышения интеллектуальности конечных устройств будет возможно не только, например, собирать статистику о числе входящих и выходящих из метро в определенные часы, но и одновременно делать выборку по признакам пола, возраста, национальности, респектабельности и т. д. Благодаря тому, что видеокамеры будут не только видеть, но и слышать и измерять температуру объектов с достаточно высокой точностью, появится возможность выявлять распространение эпидемий. Расширяющиеся функции биометрии, в частности, выявление по мимике/голосу намерений человека, распознавание разыскиваемых в режиме онлайн со скоростью несколько сот тысяч персон в секунду и более предоставляет возможность в онлайне бороться с проявлениями терроризма и определять настроения людей в местах массовых скоплений. Пилотные проекты в этом направлении уже запускаются.

В IoT-проектах наращивается использование AI и блокчейн

Сергей Пономаренко: Машинное обучение и потоковая аналитика уже давно являются неотъемлемыми составляющими IoT-платформ. В этом году их использование станет практически стандартом для рынка. Свое применение они найдут в энергетике – для обнаружения нарушения режимов работы оборудования, в целях оптимизации энергопотребления, для прогнозирования состояния оборудования в целях оптимизации расходов на его ремонт и обслуживание; в медицине – для поддержки принятия решений при прогнозировании и назначении лечения; в страховании – для снижения рисков за счет предсказания будущего состояния клиентов.

Еще большее распространение получат когнитивные сервисы распознавания изображений, речи и поддержки общения на естественном языке с реализацией в виртуальных помощниках, роботах и чат-ботах: начиная с чат-ботов в виртуальной приемной и анализа изображений инструментальных исследований в медицине, заканчивая роботизированными магазинами и «умными» полками, идентифицирующими покупателей в ритейле.

Блокчейн также имеет все шансы начать глубоко проникать в IoT, например, для обеспечения гарантий условий доставки и неприкосновенности в логистике или обеспечения условий умного страхования.

Заказчики интересуются возможностями цифровых близнецов

Евгений Мискевич: В конкурентной борьбе выигрывают предприятия, которые максимально широко включают в производственные процессы информационные технологии. Доступность датчиков контроля параметров, каналов передачи данных и современные методы анализа в совокупности дают возможность создания «Цифрового двойника», когда на экране монитора или в очках дополненной реальности инженера отображается любая необходимая в текущий момент информация.

Будь то трехмерная схема трубопроводов на теплоэлектростанции с подсказками об отклонениях параметров от нормы, или объемное изображение крейсера, стоящего на стапелях верфи с возможностью мгновенного доступа к конструкторской документации, или схема электрического распределительного устройства при взгляде на него в очках инженера производства. Во всех случаях необходима интеграция максимального количества производственных процессов в единую информационную среду.

Реализация инфраструктурных проектов

Разработка интеграционных IoT-платформ для «умных городов»

Константин Тимофеев: При реализации крупных IoT-проектов количество задач, требующих выполнения, резко возрастает. Значительная часть IoT-решений связана с продвижением концепции «умных городов», при реализации которой необходимо не только собирать и обрабатывать данные с многочисленных датчиков, но и интегрировать/управлять/обеспечивать безопасность/совместно использовать множество приложений от различных поставщиков, задействованных в качестве субподрядчиков при осуществлении конкретной задачи.

Примером такого решения может служить облачная платформа, обеспечивающая автоматизированный, безопасный обмен данными между инфраструктурами, решениями, приложениями и подключенными устройствами. Это позволяет легко и экономично получать максимальную отдачу от IoT-данных, стимулируя новые инициативы по повышению безопасности, более эффективному управлению ресурсами, предоставлению новых услуг, и многому другому: сбор и объединение данных с множества датчиков разных типов, построение общей агрегированной модели данных для анализа, API-интерфейсы для разработчиков.

Создание комплексной IoT-инфраструктуры

Юлий Гольдберг: Главный тренд и первоочередная задача на российском рынке интернета вещей – создание необходимой для него инфраструктуры. Сегодня ни в России, ни в мире в целом, за редким исключением вроде экспериментальных городских кварталов и т.п., нет полноценного Интернета вещей как единой экосистемы. Есть его отдельные элементы – то, что мы называем умными домами, умным транспортом, умными бытовыми приборами, умными системами видеонаблюдения и т.п. Но эти элементы пока изолированы, разрознены, а полноценный интернет вещей предполагает создание единого пространства, где все составляющие взаимосвязаны и жизнеспособны в автономном режиме. И чтобы такие пространства выстраивать, прежде всего необходима инфраструктура – сети, ЦОДы, средства защиты и многое другое. Работа над этим ведется, и это сейчас ключевой тренд.

Появятся новые сервисные и бизнес-модели

Появление крупных операторов IoT-платформ и Edge computing

Сергей Пономаренко: Развитие Интернета вещей неминуемо приводит к росту количества подключенных устройств. Помимо технологических потребностей, фактором роста будут выступать также требования регуляторов. Например, согласно закону и распоряжениям правительства, помимо алкоголя и мехов, в 2019 году требование обязательной маркировки распространится и на предметы одежды и обуви. Это подтолкнет производителей одежды к внедрению IoT-технологии, попутно решая сложные задачи оптимизации цепочек поставок и упрощая процессы инвентаризации.

Конечно же, рост количества применяемого оборудования повлечет за собой необходимость увеличения объемов систем хранения, увеличения вычислительных мощностей для обработки этих данных и повышения пропускной способности каналов связи. И решать эту проблему – по сути задачу предоставления IoT-платформ – будет значительно проще силами крупных операторов связи, владеющих собственной вычислительной инфраструктурой и стремящихся к диверсификации источников доходов за счет предоставления новых услуг. Вместе с тем, ожидается рост объемов вычислений, производимых на самих “умных” устройствах, а также быстрый прямой информационный обмен между такими устройствами. Edge computing (периферийные, или граничные вычисления) станет востребован при автоматизации производственных процессов, требующих реакций в реальном времени, без обращения к логике, работающей в облаке.

Развитие облачных технологий и отказ от физической ИТ-инфраструктуры

Константин Анисимов: Общая тенденция — движение в сторону архитектуры serverless на основе облаков, когда конечные пользователи все больше абстрагируются от конкретного «железа» и управления выделенными ресурсами. Это позволяет снизить затраты на разработку и значительно ускорить вывод программного продукта на рынок. Развитие облачных технологий и отказ от физической ИТ-инфраструктуры. ИТ-компании переходят с модели развития САРЕХ (капитальные затраты) на ОРЕХ (операционные расходы).

Активное развитие направления FaaS («функция как сервис»)

Константин Анисимов: Все больше и больше пользователей начинают использовать serverless computing (бессерверные вычисления) при разработке своих приложений. Благодаря чему компании-разработчики программного обеспечения, веб-приложений, чат-ботов, сервисов в области Интернета вещей и финансовых технологий могут снизить затраты на разработку до 15-20 раз.

Более широкое внедрение концепции граничных вычислений

Владимир Ласовский: У облачных технологий есть определенные пределы, которые особенно хорошо заметны при передаче данных - быстрая стабильная связь далеко не всегда возможна.  Для части сценариев применения технологий интернета вещей небольшие задержки в передачи данных не играют значительной роли. Но, например, если говорить про автономные автомобили, промышленных роботов и удаленно управляемое оборудование, то любая задержка в передачи данных может быть критична с точки зрения безопасности.  

Поэтому производители IoT-решений будут переходить на концепцию “граничных вычислений”, подразумевающую, что обработка информации производится не только в удаленном облаке, но и непосредственно самими подключенными устройствами. Помимо точности работы, это позволит гарантировать работоспособность системы в чрезвычайных случаях. К примеру, умная система оповещения о пожаре сработает даже если отсутствует связь с центральным сервером. Или же она позволит автоматически затормозить умную технику, которая зафиксировала опасное сближение с объектом (человеком или же другой техникой).

Для развития отрасли понадобятся кадры

Юлий Гольдберг: ИТ-отрасль сегодня испытывает острую нехватку грамотных специалистов – не просто айтишников, а тех, кто обладает необходимой бизнес-экспертизой и практическими знаниями, например, не просто знает, как построить математическую модель, но и понимает, для какой задачи какую модель создать, какие именно данные собрать и т.д. Сегодня все больше компаний приходит к пониманию, что без таких специалистов отрасль просто не сможет развиваться – и это касается интернета вещей в том числе. Поэтому ведущие игроки не ждут, что к ним с вузовской скамьи придут готовые спецы, а стараются готовить их сами, инвестируя в обучение молодых специалистов, предоставляя гранты студентам и аспирантам и так далее. Отмечу также, что это общемировая проблема и общемировая тенденция, но для России она особенно актуальна, поскольку многие талантливые российские выпускники получают приглашения от глобальных компаний и уезжают за рубеж, что еще больше обедняет российский рынок труда в ИТ-индустрии.

Подписаться на новости Обсудить Заказать исследование на тему

Назад

Комментарии

Текст сообщения*
Защита от автоматических сообщений