再不關注“實時物聯網”，你就老了！

反觀人工智慧和物聯網，前者走下雲端，後者邁向邊緣，實時物聯網是殊途同歸的必由之路。説到此處，我們有必要重新認識一下實時物聯網，以及它將率先落地的場景。

工業物聯網的競爭焦點，即將升級到“實時物聯網”

物聯網提供了對物體全面的感知和分析能力，以往這種能力往往通過雲端提供服務，如果直接獲取邊緣設備的實時資訊，通過實時物聯網建立對數據進行可靠傳輸和實時智慧的處理能力，將大大提升終端業態的智商。

縱觀消費物聯網、工業物聯網、農業物聯網等多個領域，我認為工業領域擁有適合實時物聯網生根發芽的“肥沃”土壤。由於工業現場的數據普遍“保鮮期”很短，快速響應關鍵數據産生的實時決策的需求也最為迫切，好鋼用在刀刃上，只有用好實時數據，才能充分發揮工業物聯網的潛力，創造真正的價值。

不得不説，與消費物聯網相比，工業物聯網對魯棒性、可靠性、可擴展性、安全性…等等非人性的要求更高。儘管工業領域難度超高，實時物聯網這一量身定做的神助攻卻不離不棄、不畏艱險，陪它走過了最艱難的“初戀”。在這些潛藏多年的實時物聯網企業中，創新型項目為數眾多，大多數企業均將人工智慧融入工業實時數據分析。這裡只擺事實，不講道理，直接給出10家典型代表，獻給物女心經的長情讀者（這些公司中亦不乏工業人工智慧IAI的典型代表，關注IAI的同學也可一併研究）。

1. Foghorn https://www.foghorn.io/

工業物聯網公司Foghorn本週剛剛發佈了最新的機器學習平臺。FogHorn Lightning ML軟體平臺將機器學習能力嵌入到邊緣設備，為石油天然氣、公共設施、智慧建築、工業製造等領域的終端用戶提供流程優化、成本優化、品質改進等服務。FogHorn Lightning ML僅有256MB大小，使得機器學習模型能夠運作在計算能力高度受限的邊緣設備上，例如PLC、工業PC、Raspberry Pi系統和多種IoT網關。