2025年物联网关键趋势：AI融合、数据创新与安全挑战

物联网（IoT）与人工智能（AI）的深度融合正推动工业、制造、能源、物流等领域进入智能化新阶段。从边缘设备到云端平台，从硬件部署到数据驱动的决策，物联网正在深刻改变企业的运营方式与竞争格局。然而，技术进步的同时也带来了技能短缺、网络安全威胁、供应链波动及全球贸易政策变动等挑战，企业必须妥善应对才能在数字化浪潮中占据先机。

近期，IoT Analytics、Verizon Business、IDC及Lantronix的分析师和高管们向CRN分享了他们对2025年物联网市场的关键洞察，以下是精华内容整理。

洞察一：AI技能鸿沟制约物联网产业升级

生成式AI、边缘智能及大模型推理等技术的快速普及，正推动物联网行业进行深刻的能力重构，而AI技能短板已成为制约行业升级的关键障碍。IoT Analytics首席分析师Sinha指出：“物联网领域存在显著的技能缺口，特别是在将AI融入产品与服务方面。”

首先，人才结构与技能分布失衡加剧。长期以来，物联网企业擅长硬件设计、嵌入式开发、无线通信协议及设备管理等传统领域。AI的引入迫使企业快速补强算法工程、模型训练、算力优化、数据治理、MLOps等新能力。然而，多数工程师缺乏系统的AI训练，而复合型人才稀缺且培养周期漫长，导致企业在AI赋能过程中常陷入“人等技术”的窘境。类似挑战曾在OT与IT融合时出现——IT人员不熟悉OT环境，OT人员不了解IT系统。若缺乏跨领域培训，双方协作将引发大量复杂问题。

第二，AI技术迭代周期与物联网产品生命周期严重错配。传统IoT设备生命周期长达数年，而AI技术以季度甚至月为单位快速演进。企业在产品设计、测试到部署的过程中，技术基线可能已发生变动，使得AI方案尚未投入使用便面临过时风险。这种错配不仅推高研发成本，也迫使物联网厂商重构版本管理、软硬解耦、可更新架构及模型在线升级等体系能力。

第三，外部依赖虽能短期补位，却难以构筑长期竞争力。部分企业选择外包或引入第三方团队加速AI落地，但第三方需深入理解企业的设备逻辑、协议栈、数据特性及业务场景，沟通成本高昂，且在涉及保密协议时更为复杂。更重要的是，依赖外部力量无法沉淀可持续的内部能力，长期将削弱企业在AI竞争中的主动权。企业若想在内部推广AI，必须自主培养员工技能，而非依赖外部短期方案。

因此，构建“AI就绪”的物联网组织能力已成为行业亟待解决的核心命题。

洞察二：关税重塑企业战略与供应链布局

关税已深刻改变众多企业的运营模式。它推高原材料成本，影响产品定价及供应商利润。IDC市场情绪调研显示，60%的企业认为持续上升的关税正威胁盈利能力与科技预算的稳定性。

关税导致设备采购延迟，引发供应链中断，迫使企业调整战略以避免对客户造成重大影响，例如迁移生产基地、推动供应链多元化等。

与此同时，关税也在一定程度上催生了“创新效应”。IDC工业物联网与智能战略研究经理Carlos Gonzalez在《IDC全球DataSphere物联网设备装机量与数据生成预测》报告中指出：“不能说关税是唯一原因，但它确实产生了影响。我们看到硬件需求并未持平，而是呈现下降趋势。企业未来硬件投入意愿减弱，但围绕数据的应用却持续强劲增长。”

当前现实是：企业逐渐认识到硬件供应本就困难，未来可能持续紧张，因此必须“用更少的硬件做更多的事”。这正是合成数据如今至关重要的原因——它使我们能够基于现有信息开展更深入的分析。大量数据来自非结构化环境，如视觉系统，通过对现有摄像头数据进行更深层挖掘，可从这些非结构化来源中提取更多价值。

总体而言，关税持续给市场带来不确定性。但即便在动荡中，客户与供应商都清楚某些投资不可停滞：制造业升级、物联网网络与系统建设、网络安全等。这些领域的投入将持续。企业可能寻求各种方式抵消新增成本，而这些做法不可避免会影响定价。增长仍将持续，只是成本向下游传导的方式不同，最终仍将反映在价格和供应商利润上。

洞察三：合成数据在物联网领域加速普及

随着物联网与AI深度融合，数据成为驱动智能应用的核心资产。但企业在利用数据进行分析、建模和模拟时，常面临知识产权保护、敏感信息安全及隐私合规等多重约束。在此背景下，合成数据（Synthetic Data）正成为企业破解困局的关键工具。

合成数据是指通过统计方法或AI技术（如深度学习、生成式AI）生成的人工数据，旨在模拟真实世界数据。虽为人工生成，但其保留了原始数据的基本统计特性，因此可补充甚至替代真实数据集。

合成数据是对真实数据的高度仿真复制，不涉及原始敏感信息，能在保护知识产权的同时支持多维度分析和模拟。主要应用包括：

模型训练与算法开发：企业可利用合成数据生成训练集构建AI模型，无需直接访问真实生产或客户数据。

跨企业协作：不同厂商可在不泄露核心业务数据的前提下，共享合成数据进行联合分析或系统优化。

系统模拟与场景测试：物联网设备部署前，可使用合成数据进行仿真测试，验证边缘计算、AI推理及网络策略的有效性。

推动合成数据发展的驱动因素包括：

数据安全与隐私担忧：企业对自身数据的安全性和保密性高度敏感，直接影响物联网云端应用、网络安全投入及AI项目落地。

跨系统与跨厂商分析需求：物联网设备日益多样，数据分散于不同系统。合成数据可实现跨平台分析，无需实际交换敏感数据。

AI应用对数据量与多样性的需求：AI模型精度依赖大规模、多样化数据集，而真实数据往往有限或受限。合成数据可弥补这一短板，加速AI部署与迭代。

总体而言，合成数据不仅是解决隐私与数据安全问题的工具，更是企业在物联网与AI时代最大化数据价值的关键手段。未来，随着算法生成能力与仿真精度的提升，合成数据将在物联网设备智能化、跨系统互联互通及端到端AI解决方案中发挥更核心的作用。

洞察四：物联网厂商竞合加速，互联互通成新趋势

在物联网领域，竞争对手之间的互联互通正成为重要增长点。客户需求驱动厂商合作，因为市场无法等待每家供应商独立开发方案。

过去，物联网系统多为“单一厂商封闭生态”，各厂商围绕自有协议、设备和平台构建独立体系。然而随着部署规模扩大和跨品牌设备共存常态化，客户逐渐无法容忍“孤岛式系统”。例如，工厂可能同时使用多家厂商的PLC、机器人、传感器；楼宇场景中大量系统由不同供应商建设；家庭与消费产品涉及众多品牌与不同协议族。客户为追求更高运营效率和更低集成成本，主动要求不同厂商实现数据互通与系统兼容，从根本上改变传统竞争模式。

同时，云厂商、数据平台公司、AI服务商等第三方深入参与物联网生态，他们提出：“若能访问所有设备数据，即可帮助企业整合数据、实现更强的云端或AI能力。”这迫使底层硬件厂商开放接口、共享数据格式、兼容标准协议，否则将被排除在更大的数据生态之外。

因此，无论是采用开放标准还是开放协议，互联互通确实推动了公司（包括直接竞争对手）之间的合作。为实现跨厂商、跨场景协同，业界正加速向成熟开放标准靠拢，例如OPC UA成为设备间通信开放协议的标准，Matter则重塑消费级设备互通生态，将智能家居从平台割裂推向统一互联。

企业开始认识到：竞争不应仅局限于硬件，而应聚焦生态能力、服务能力及集成价值——这将引发更深层的行业变革：从硬件差异化转向软件、平台与生态协同的差异化。

洞察五：工业物联网驱动混合AI模型加速发展

随着工业物联网（IIoT）持续演进，各行业面临将实时智能能力下沉至边缘的迫切需求。任何单一企业都无法独自应对这一挑战。未来AI驱动的IIoT将以协作为核心——硬件、软件与网络供应商将携手构建一体化生态系统，支持边缘智能的混合AI模型。

构建具备嵌入式AI的完整IIoT解决方案，需要全技术谱系的共同贡献。例如，实现AI驱动的无人机或工业机器人，需高性能摄像头与传感器、高效处理器、先进视频压缩技术、可靠网络连接，以及用于编排和分析的云平台。在此环境下，混合AI模型应运而生，通过在边缘设备与云端之间共享智能，实现速度、成本与性能的平衡。

工业运营中，每一秒都可能影响生产效率与安全，边缘AI的即时本地决策能力至关重要。例如，机器人可即时响应障碍物，压缩机可预测潜在故障，无人机能识别异常而无需等待云端反馈，这不仅提升响应速度和设备运行时间，也保障了数据隐私与安全。与此同时，云端负责更复杂的分析、大规模数据聚合及持续AI模型训练，二者协同形成既能提供实时智能，又能支持长期洞察与规模化分析的混合架构。

混合AI在IIoT的应用正加速扩展，从预测性维护、防止设备停机，到制造与能源系统流程优化，再到管道、暖通空调（HVAC）及重型设备远程监控，以及无人机和机器人自主操作，几乎覆盖整个工业运营链条。实现这些应用，企业不仅需要高效、安全的计算硬件，还必须具备可靠的网络连接能力，尤其在远程或恶劣环境下，基础设施的稳定性直接关系业务连续性与智能化水平。

随着数据从中心化向边缘迁移，预计未来十年全球约70%的数据将驻留边缘。据Precedence Research预测，到2034年，边缘AI市场规模将达1430亿美元，工业物联网将成为边缘AI市场增长的重要驱动力。

洞察六：网络安全持续成为物联网最大挑战之一

随着物联网设备数量激增，潜在攻击面同步扩大。调查显示，98%的企业预计两年内能从物联网部署中获得实质性收益，多数企业预期不到12个月即可看到回报，但仍有43%的企业将网络安全视为物联网部署的最大挑战。

由于部署架构各异，物联网设备可能分布于多个地点，涉及不同厂商、具备各异安全能力的设备，且运行于物理安全受限的环境中。为应对多样化的潜在攻击路径，物联网部署往往需要比传统IT环境更复杂的安全体系。

Verizon Business物联网与托管连接平台副总裁Danny Johnson表示：“为此，企业正变得更加成熟和智能：通过实施零信任架构、建立安全性增强的专用网络管理设备连接，并利用AI驱动的威胁检测技术，提前识别和防御不断演化的风险。随着AI与物联网等技术的持续发展，保障安全的手段与策略也需不断扩展和进化，以应对新型威胁。”

洞察七：人工智能重塑物联网数据处理范式

人工智能正以前所未有的方式改变企业管理物联网及互联运营的模式。最新报告显示，超过五分之四（84%）的企业认为AI是物联网的关键技术，70%的企业表示AI加速了其物联网部署，这一趋势背后有明确动因。

物联网传感器生成海量数据，形成未经分类的信息洪流，必须经过处理和分析才能释放价值。AI在此环节发挥关键作用，它能将收集到的海量数据转化为可操作的商业洞察，快速、高效且几乎无需人工干预。在制造业中，这意味着AI可实现预测性维护，在设备故障导致停机前预警，同时优化供应链，实时发现并纠正低效环节。AI还可支持车间自动化决策，包括事件识别、洞察分析、行动规划与执行，以及高度自动化、近乎实时的报告生成。

这些变化正推动企业物联网理念的转变。那些曾对数据管理复杂性持谨慎态度或难以明确投资回报的企业，如今正加速前行，因为AI能够加快分析框架的建立，并提供可量化的结果，从而为投资决策提供有力依据。

资料来源：8 Big IoT Trends To Watch In 2025, According to Analysts And Executives，CRN；什么是合成数据？IBM