工業物聯網（IIoT）作為推動制造業轉型升級的核心動力，其發展動態一直備受業界關注。2016年，ARC Advisory Group發布了關于工業物聯網技術與策略的十大預測，為行業提供了前瞻性的洞察。這些預測不僅勾勒了當年技術發展的輪廓，其深遠影響也持續至今。

預測一：邊緣計算與霧計算的興起。隨著工業設備產生的數據量激增，將所有數據發送至云端處理既不經濟也不高效。因此，在數據源頭附近進行預處理和實時分析的邊緣/霧計算架構將成為關鍵，以降低延遲、節省帶寬并提升響應速度。

預測二：工業網絡安全成為首要任務。設備互聯程度的加深，極大地擴展了網絡攻擊面。保護關鍵工業基礎設施和數據資產免受威脅，從邊緣設備到云端，構建縱深防御體系成為企業不可回避的戰略投資。

預測三：數據分析從描述性走向預測性與規范性。IIoT的價值核心在于數據。企業將不再滿足于知曉“發生了什么”（描述性分析），而是更多地利用機器學習等技術預測“將會發生什么”（預測性分析），并最終獲得“應該采取什么行動”（規范性分析）的指導。

預測四：平臺化競爭加劇。工業物聯網平臺作為連接設備、承載應用、匯聚數據的核心，將成為各大廠商（包括傳統自動化巨頭、IT領導企業及新興初創公司）爭奪的制高點。平臺的功能、開放性和生態系統建設能力成為差異化關鍵。

預測五：IT與OT深度融合。信息技術（IT）與運營技術（OT）的長期隔閡將被打破。雙方團隊需要緊密協作，共同設計系統架構，以實現數據流無縫貫通，并應對由此帶來的技能、流程和文化挑戰。

預測六：新型傳感器與無線技術普及。更低成本、更智能、具備邊緣計算能力的傳感器將被廣泛應用。適用于工業嚴苛環境的無線通信技術（如工業Wi-Fi、藍牙5.0、LPWAN等）將推動更靈活的設備部署與數據采集。

預測七：數字孿生技術獲得早期應用。為物理資產或流程創建動態的數字映射模型（即數字孿生），用于模擬、分析、預測和優化，開始在高端復雜裝備和生產線中從概念走向實踐。

預測八：基于云的服務模式（SaaS）在工業領域滲透。軟件即服務（SaaS）模式因其靈活性、可擴展性和較低的初始投資，開始在資產管理、能源管理、供應鏈可視化等工業應用場景中獲得更多采納。

預測九：人才與技能缺口凸顯。IIoT的實施需要兼具工業知識、數據科學和網絡安全的復合型人才，這類人才的稀缺將成為企業推進項目的主要瓶頸之一，催生新的培訓需求和合作模式。

預測十：聚焦投資回報率（ROI）與可衡量的價值。企業將從早期的概念驗證和試點項目，轉向追求清晰、可量化的商業價值，如提升設備綜合效率（OEE）、降低能耗、優化供應鏈或創造新的服務收入。

回顧這些預測，我們可以清晰地看到，ARC Advisory Group在2016年便精準地預判了工業物聯網發展的核心脈絡：從基礎設施（邊緣計算、網絡）、到數據價值（分析）、再到組織融合（IT/OT）與商業模式（平臺、SaaS），最終落腳于安全與價值實現。這些議題至今依然是工業互聯網演進道路上的關鍵主題，充分證明了前瞻性戰略洞察對于產業布局的重要性。