工业物联网（IIoT）作为推动制造业转型升级的核心动力，其发展动态一直备受业界关注。2016年，ARC Advisory Group发布了关于工业物联网技术与策略的十大预测，为行业提供了前瞻性的洞察。这些预测不仅勾勒了当年技术发展的轮廓，其深远影响也持续至今。
预测一：边缘计算与雾计算的兴起。随着工业设备产生的数据量激增，将所有数据发送至云端处理既不经济也不高效。因此，在数据源头附近进行预处理和实时分析的边缘/雾计算架构将成为关键，以降低延迟、节省带宽并提升响应速度。
预测二：工业网络安全成为首要任务。设备互联程度的加深，极大地扩展了网络攻击面。保护关键工业基础设施和数据资产免受威胁，从边缘设备到云端，构建纵深防御体系成为企业不可回避的战略投资。
预测三：数据分析从描述性走向预测性与规范性。IIoT的价值核心在于数据。企业将不再满足于知晓“发生了什么”（描述性分析），而是更多地利用机器学习等技术预测“将会发生什么”（预测性分析），并最终获得“应该采取什么行动”（规范性分析）的指导。
预测四：平台化竞争加剧。工业物联网平台作为连接设备、承载应用、汇聚数据的核心，将成为各大厂商（包括传统自动化巨头、IT领导企业及新兴初创公司）争夺的制高点。平台的功能、开放性和生态系统建设能力成为差异化关键。
预测五：IT与OT深度融合。信息技术（IT）与运营技术（OT）的长期隔阂将被打破。双方团队需要紧密协作，共同设计系统架构，以实现数据流无缝贯通，并应对由此带来的技能、流程和文化挑战。
预测六：新型传感器与无线技术普及。更低成本、更智能、具备边缘计算能力的传感器将被广泛应用。适用于工业严苛环境的无线通信技术（如工业Wi-Fi、蓝牙5.0、LPWAN等）将推动更灵活的设备部署与数据采集。
预测七：数字孪生技术获得早期应用。为物理资产或流程创建动态的数字映射模型（即数字孪生），用于模拟、分析、预测和优化，开始在高端复杂装备和生产线中从概念走向实践。
预测八：基于云的服务模式（SaaS）在工业领域渗透。软件即服务（SaaS）模式因其灵活性、可扩展性和较低的初始投资，开始在资产管理、能源管理、供应链可视化等工业应用场景中获得更多采纳。
预测九：人才与技能缺口凸显。IIoT的实施需要兼具工业知识、数据科学和网络安全的复合型人才，这类人才的稀缺将成为企业推进项目的主要瓶颈之一，催生新的培训需求和合作模式。
预测十：聚焦投资回报率（ROI）与可衡量的价值。企业将从早期的概念验证和试点项目，转向追求清晰、可量化的商业价值，如提升设备综合效率（OEE）、降低能耗、优化供应链或创造新的服务收入。
回顾这些预测，我们可以清晰地看到，ARC Advisory Group在2016年便精准地预判了工业物联网发展的核心脉络：从基础设施（边缘计算、网络）、到数据价值（分析）、再到组织融合（IT/OT）与商业模式（平台、SaaS），最终落脚于安全与价值实现。这些议题至今依然是工业互联网演进道路上的关键主题，充分证明了前瞻性战略洞察对于产业布局的重要性。
