这些是新兴物联网技术的一些例子，这些技术正在改变连接设备的性质、它们如何运行物联网应用程序以及它们如何相互通信。硬件和软件方面的新进展使这种创新成为可能。
以下是2021年你需要了解的五种新兴物联网技术，从具有新发电能力的传感器到在微型设备上运行软件的新方法。
无电池传感器
如果传感器可以自己发电，想象一下这意味着什么:无需担心电池更换问题。当传感器在多个地点部署的数量达到成百上千甚至数万时，更换电池将是一件大事。位于加利福尼亚州圣克拉拉的初创企业Everactive正在利用其Eversensor进行这种创新，该传感器包含多种传感器类型，并通过混合能源产生动力，包括室内太阳能，振动和热能。 该公司表示，Eversensors可以持续使用20年，而无需进行日常维护。
MCU设备的容器
容器技术对于在物联网设备中运行应用程序变得越来越重要，但有一个领域没有受到太多的关注，那就是微控制器单元(MCU)的容器——微小的、低功耗的芯片，能够实现数千万个物联网设备，从连接的洗衣机到炼油厂的热传感器。一家名为Nubix的供应商开发了一种解决方案，用于将应用程序容器部署到具有实时操作系统的MCU设备上。该公司表示，这些解决方案将使物联网设备的开发和管理更加灵活和可扩展。
网状传感器
未来的可穿戴设备将不仅能够测量心率、劳累程度和睡眠质量，还能够跟踪人体的精确运动。这就是网状传感器的用武之地。这项技术由一个无线传感器网络组成，这些传感器可以与服装集成，收集几乎数不清的数据点。反过来，这些数据点可以被应用程序用来确定人体在三维空间中的位置。这正是一家网状传感器供应商Cipher Skin的做法，该公司的BioSleeve监测仪可用于从康复计划到超高要求的锻炼方案的所有项目。
物联网应用的网络切片
随着5G网络在全球范围内的在线运行，公司正在将网络切片视为分割对IoT设备的连接的一种方式，这些设备对延迟，可靠性和带宽等方面都有不同的要求。
爱立信(Ericsson)是一家电信供应商，该公司使用其设备为5G网络提供了这项技术。爱立信表示，作为网络虚拟化的一种形式，网络切片可以用来确保任务关键型物联网部署具有低延迟、高带宽连接。该公司表示，这可以使组织能够在其5G网络的不同“片段”之间创建新的商业模式，同时还可以提高基础设施的效率。
TinyML
是否所有机器学习都必须在云甚至附近的边缘网关中进行? 如果这样的工作负载可以在微型芯片上运行，而这些芯片首先使那么多IoT设备成为可能，那该怎么办? 这是TinyML背后的想法，TinyML是一个不断发展的硬件和软件技术领域，它使得在小型，低功耗设备(如微控制器)上运行机器学习算法成为可能。 行业出版物Stacey关于IoT的报道称，TinyML可以使传感器具有制造设备的预测维护功能以及对移动中货物的超精确位置跟踪。 它还可以通过将数据分析保留在设备上，使医疗保健设备更好地保护患者数据。
