物联网（IoT）正在迅速发展，每秒就有127个新设备连接到网络。虽然许多新应用面向消费者，包括智能家居系统和联网汽车等，但其他应用可帮助公司优化从制造到客户细分的各种运营。随着物联网的扩展，公司的连接支出将在2022年之前每年增长约15%。为了捕获这一增长市场，物联网连接提供商将扩大其覆盖范围并研究创新技术，包括低功耗广域网（LPWAN）。
工业互联网是当前的热点话题，但究竟何为工业互联网企业，业界尚未形成统一认识。笔者认为，能够对外提供工业互联网相关产品、服务或技术是界定其为工业互联网企业的前提。以此为依据，借助中国信息通信研究院的信息监测平台，我们选取国外近500家工业互联网企业作为样本，对其历史发展路径、当前业务类型和未来可能的产业方向进行了分析与研判。
凡是在人类向前发展的长河中能够起到提高生产力的发明或者方法，都可以被人们以铭记，虽然一个行业乃至一个社会的发展情景无法预测，但是历史总会记住对这个世界真正有价值的事物。短期看似热闹，流行的文化或者技术能够引领着大众，经过时间的筛选，或许潮退之后才能看到谁在裸泳。市场短期是投票机，从长期来说，却是一个称重器。那些引领时代进步的技术，知识，思想定能随着时间的增加越加光芒。就如尼古拉斯-塔勒布在《反脆弱》一书中提到的林迪效应：
在物联网逐步由起飞阶段进入平流层，物联网产业的从业者都在新一轮的竞争中寻找自身的核心价值，以及如何基于核心价值与上下游企业形成良性共赢的商业模式。对于物联网的主流应用领域工业而言，其实一些领先企业早早就开始对此重大议题进行思考和摸索，在不断试错中修正合作形式，从而探求到适合工业物联网（尤其国内）当前现状的协作模式和商业模式。
自2017年开始，“AIoT”一词便开始频频刷屏，成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”，指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前，已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看，AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道，已经成为物联网发展的必然趋势。
制造业是一个资产密集型行业，即使是小规模的中断，其成本也会迅速增加。一些制造商已经在利用物联网（ IoT ）、大数据和高级分析等数字技术来减少代价高昂的错误发生，并简化运营。嵌入到供应链关键领域的低成本传感器和连网设备正在传送资产位置、质量和状态的关键实时数据，例如，智能传感器可以在运输过程中检测到货物的异常温度变化，从而可以立即采取纠正措施，防止潜在灾难性货物损失。
但是，无论是哪一种超声波指纹识别技术，都面临着量产商用的难题。而且在当下的光学式屏下指纹识别占据绝对市场优势的当下，即使最终其克服困难实现量产，智能机厂商是否会舍弃已经成熟的光学式屏下指纹识别而转向超声波式屏下指纹识别，着实难以判断。因此，对于超声波式屏下指纹识别技术的未来，着实难以乐观。
大数据如今已经成为很多企业数字营销战略中的重要组成部分。机器学习、数据分析和Hadoop技术正在改变搜索引擎优化（SEO）：机器学习在搜索引擎算法中得到越来越广泛的应用。使用机器学习的SEO可以部分逆向工程这些算法。 大数据帮助SEO公司发现新的链接机会和其他场所，以提高他们的搜索引擎结果页面（SERP）排名。 大数据帮助企业找到与其SEO目标兼容的新的托管解决方案。
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