报告概述

到 2034 年，全球物联网分析市场规模预计将从 2024 年的305 亿美元增长到4205 亿美元左右，从 2025 年到 2025 年的预测期间复合年增长率为 30% 2034 年。北美占据主导市场地位，占有超过33.8%的份额，收入103亿美元。

物联网分析 (AoT) 市场是指分析物联网 (IoT) 设备生成的数据以获取见解、支持决策和实现优化的解决方案。实际上，AoT 将设备和传感器的连接与分析工具（描述性、预测性或规范性）结合起来，将原始设备数据转化为可操作的信息。该市场包括软件平台、分析服务、数据管道以及与设备的集成d 云系统。

AoT 市场背后的主要驱动因素包括全球联网设备的快速增长，这会产生大量需要智能分析的数据。人工智能、机器学习、边缘计算和 5G 网络等技术的进步正在加速分析的处理和准确性。

例如，超过 90% 的企业表示，实施物联网用例获得了积极回报，这反映出对 AoT 解决方案的强劲需求。多种支持技术的日益普及推动了对 AoT 的需求。云计算平台支持可扩展的数据存储和处理，而边缘计算有助于分析更接近源头的数据，从而减少延迟和带宽成本。

例如，2024 年 12 月，OpenText 在 OpenText World 2024 上强调了其在分析方面的最新创新，重点关注物联网分析 (AoT) 的未来。公司推出新解决方案旨在增强跨行业的数据驱动决策，强调物联网数据与高级分析的集成。

关键要点

• 按组件划分，解决方案占主导地位，74.4%，反映了软件驱动平台在处理和分析物联网数据中的核心作用。
• 按组织规模划分，大型企业占主导地位68.4%，显示出与小公司相比更强的采用能力。
• 从部署来看，本地模型领先，58.6%，凸显出尽管云计算不断增长，但对内部基础设施的持续依赖。
• 从应用来看，能源管理占据了30.2%，强调了跨行业优化能源使用的需求。
• 按类型来看，描述性分析认为35.6%，显示了其在提供历史见解作为高级分析基础方面的重要性。
• 按最终用途，Manufacturing 以28.5%领先，反映出其严重依赖物联网分析来提高生产效率和流程改进。
• 从地区来看，北美占主导地位，33.8%，而仅美国就贡献了约82.4亿美元，复合年增长率高达27.2%。

生成式人工智能的作用

到 2025 年，生成式人工智能在物联网分析 (AoT) 中的作用将变得越来越重要，因为它增强了更有效地将大量原始物联网数据转化为可行见解的能力。生成式人工智能可自动执行数据准备、揭示深层模式并实时提供预测分析，帮助组织快速优化运营和决策。

到 2026 年，预计将有近80%的组织将生成式人工智能集成到其数据工作流程中，这表明该技术在分析中的快速采用。这也意味着通过使非专家能够以自然语言查询数据来提高可访问性，从而使技术团队之外的分析民主化。

投资和商业利益

由于物联网设备数量不断增加以及数据驱动决策意识不断增强，AoT 市场的投资机会非常强劲。投资者越来越多地资助开发基于人工智能的分析平台、边缘计算基础设施和安全物联网数据管理解决方案的公司。

人们对工业物联网、智慧城市、医疗保健和交通运输等领域的兴趣尤其浓厚，这些领域的 AoT 影响可能具有变革性。然而，数据隐私问题和技术人员短缺等挑战仍然是投资者考虑的关键因素。采用 AoT 的业务优势包括提高运营效率、更好的风险管理、增强的创新能力和改进的供应链管理。

通过预测分析和自动化洞察，公司可以减少运营中断并提高对市场变化的响应能力。 AoT 还通过实现更好的资源跟踪和能源管理来支持可持续实践，这对于监管合规性和企业责任越来越重要。

美国AoT 市场规模

美国的物联网分析市场正在大幅增长，目前价值82.4 亿美元，预计复合年增长率为27.2%。由于该国强大的技术基础设施、物联网设备的广泛采用以及蓬勃发展的创新生态系统，该市场正在大幅增长。

美国公司正在利用 AoT 来提高运营效率、改善客户体验并推动医疗保健、制造和智慧城市等行业的数字化转型。此外，先进人工智能、机器学习和边缘计算领域的技术正在支持实时数据分析，使得 AoT 解决方案对于旨在保持竞争力的企业越来越重要。

例如，2022 年 9 月，微软通过 Azure IoT 解决方案的进步凸显了美国在物联网分析 (AoT) 领域的主导地位。该博客强调了美国公司如何在实施物联网分析以优化各行业运营方面处于领先地位。 Microsoft 强大的云基础设施和 IoT 平台使组织能够有效扩展数据分析解决方案。

2024 年，北美在全球物联网分析市场中占据主导地位，占据了超过 33.8% 的份额，收入103 亿美元。这种主导地位归功于其先进的技术基础设施、物联网设备的高采用率以及对数字化转型的大量投资跨行业。

该地区拥有强大的领先科技公司（尤其是在美国），推动了创新 AoT 解决方案的发展。此外，医疗保健、制造和智慧城市等行业对实时分析的需求不断增长，加上政府的有利举措，进一步巩固了北美的市场领导地位。

例如，2024 年 3 月，思科系统公司收购数据分析领域的领导者 Splunk 获得了欧洲监管机构的批准。此举凸显了北美在物联网 (IoT) 分析领域的主导地位，总部位于美国的思科不断扩大其在该领域的影响力。

组件分析

2024 年，解决方案在物联网分析中占据最大份额，为 74.4%物市场。企业正在采用提供集成平台的解决方案用于连接设备、分析数据流并生成可操作的见解的 ms。这些产品通过提供针对实时环境量身定制的预构建分析功能，简化了复杂的物联网数据处理。

对解决方案而非独立服务的偏好也反映了各行业对可扩展性和兼容性日益增长的需求。随着互联设备的增加，企业寻求能够统一不同数据格式、同时降低运营复杂性的平台，从而使基于解决方案的模型更具吸引力。

例如，2024 年 7 月，亚马逊网络服务 (AWS) 在其平台上推出了可扩展物联网分析的新进展。该解决方案旨在通过提供无缝可扩展性、低延迟处理和实时洞察来帮助企业管理和分析大量物联网数据。

组织规模分析

2024 年，大型企业举办了68.4% 的市场份额。这些组织管理着跨设施、供应链和客户接触点的庞大物联网生态系统，对结构化分析产生了很高的需求。他们较大的预算和内部专业知识使他们能够投资于基于平台的工具和定制部署。

较小的公司通常面临资源限制，而大型企业可以分配专门的团队进行物联网分析，从而提高其采用率。他们对预测性洞察和高级优化的关注进一步巩固了他们在这一领域的领先地位。

例如，2024 年 9 月，Oracle 和 Amazon Web Services (AWS) 宣布建立战略合作伙伴关系，以增强大型企业的物联网分析。此次合作旨在为大型组织提供将 Oracle 企业级数据管理和 AWS 云基础设施相结合的集成解决方案。

部署分析

2024 年，On-pr排放部署占据了58.6%份额。许多企业仍然更喜欢使用内部基础设施来管理敏感的物联网数据流，特别是在控制和安全性是重中之重的领域。本地系统还提供了更大的定制灵活性以及与旧设备的集成。

但是，这种对本地部署的依赖反映了公司在云可扩展性和数据主权之间取得的平衡。能源、国防和医疗保健等行业更倾向于本地设置，以保持合规性并确保运营层面的全面监督。

例如，2025 年 3 月，Esri 宣布增强其实时物联网分析功能，重点为寻求更好地控制数据的组织提供本地解决方案。通过利用 Esri 先进的 GIS 技术，公司可以在本地处理和分析物联网数据，确保更快地制定决策并减少对数据的依赖。n 云基础设施。

应用分析

2024 年，能源管理占市场应用的30.2%。借助互联能源网格和智能基础设施，企业越来越多地使用分析来确定效率提升并减少浪费。实时监控资源消耗使组织能够防止中断并降低成本。

该应用领域还受到可持续发展目标的影响。公司正在围绕节能、需求响应和可再生能源整合做出分析驱动的决策，强调能源管理是 AoT 采用的核心驱动力。

例如，2025 年 7 月，SolarEdge 通过收购 Hark Systems（一家专门从事基于物联网的能源管理分析的公司）来扩展其能源管理能力。此次收购使 SolarEdge 能够将先进的物联网分析集成到其能源解决方案中，实现实时监控、预测性维护和能源消耗优化。  

类型分析

2024 年，描述性分析占使用量的35.​​6%。组织最初转向描述性模型来理解和可视化历史物联网数据。此方法提供了过去绩效的清晰视图，这有助于为更高级的预测性或规范性分析奠定基础。

描述性分析所占份额的不断增长反映了对简单性和采用准备就绪的需求。企业将其作为扩展更深入见解的第一步，使其成为构建高级 IoT 数据策略的切入点。

例如，2021 年 12 月，Amazon Web Services (AWS) 推出了一种解决方案，可使用 AWS Glue 和 AWS Glue DataBrew 丰富数据集以进行描述性分析。该工具集使组织能够轻松地整理、准备和转换物联网数据，以实现更好的描述性分析。

最终用途分析

2024 年，制造业占据最终用途份额的28.5%。互联机械、自动化生产线和预测性维护模型正在推动该领域的使用。制造商依靠实时监控来最大限度地减少停机时间并提高运营效率。

除了维护之外，分析还通过处理大量传感器数据来支持供应链规划和质量控制。这使得制造业成为物联网分析的主要采用者，为持续数字集成奠定了坚实的基础。

例如，2025 年 7 月，AWS 推出了一项解决方案，通过将 Amazon Data Firehose 和 Amazon S3 Tables 与 Apache Iceberg 相结合来增强工业物联网分析。该计划旨在简化制造过程中的物联网数据处理和存储，实现高效收集、管理和管理物分析的新兴趋势包括向边缘计算的转变，其中近四分之三的企业生成的数据是在边缘而不是集中式云中处理的。这可以实现更快的决策、更低的延迟并减少带宽消耗，这对于物联网环境至关重要。增强型人工智能技术，包括可以自主执行多步分析的代理人工智能，也在不断发展。

物联网设备上的实时数据处理、在小型设备上运行机器学习的 TinyML 以及人工智能驱动的威胁检测等高级安全措施正在重塑物联网分析平台的运作方式。最近连接的物联网设备数量同比增长约13％，超过180亿设备，r影响 AoT 系统分析的数据范围不断扩大。

增长因素

一些增长因素支持物联网分析的扩展。物联网设备采用的增加继续推动数据生成，创造了对能够处理大规模实时数据的分析解决方案的需求。在分析工作流程中采用人工智能和机器学习技术的组织已接近65%，这些组织调查或使用人工智能进行数据洞察。

人工智能驱动的自动化的改进减少了手动数据处理，实现更快、更准确的预测，从而提高运营效率。此外，物联网环境中对隐私和数据安全的需求推动了对边缘分析的投资，以将敏感数据保留在本地。事实上，企业在物联网上的支出同比增长了约 10%，表明人们对分析驱动的物联网持续充满信心。

关键 Market 细分

按组件

• 解决方案
• 服务

按组织规模

• 中小型企业 (SME)
• 大型企业

按部署

• 本地
• 云端

按应用

• 能源管理
• 预测性维护
• 资产管理
• 库存管理
• 远程监控
• 其他

按类型

• 描述性分析
• 诊断分析
• 预测分析
• 规范性分析

按最终用途划分

• 制造业
• 能源与公用事业
• 零售与电子商务
• 医疗保健与生命科学
• 交通运输与物流
• IT 与电信
• 其他

按地理位置

• 北美
• 亚太地区
• 欧洲
• 拉丁美洲
• 中东和非洲

驱动程序

物联网 (IoT) 的使用不断增长

推动物联网分析市场的主要驱动力是跨多个行业的物联网设备部署的快速增加。物联网设备通过传感器和连接的硬件生成大量数据，组织需要对这些数据进行分析以获得见解。

物联网分析将分析功能与物联网集成在一起，从而可以根据连续的数据流进行实时解释和决策。例如，基础设施管理、自动化和安全管理等行业严重依赖 AoT 将原始传感器数据转换为可操作的商业智能。

例如，2024 年 8 月，亚马逊网络服务 (AWS) 引入了新兴架构模式，用于在其云平台上集成物联网和生成式人工智能。这一发展凸显了数据处理技术的进步，可以更高效、更智能地分析物联网数据。

Restraint

数据隐私和安全问题

物联网分析发展的一个重大限制是确保数据隐私和安全的挑战。物联网设备处理大量敏感信息和个人信息，使其成为网络攻击和数据泄露的有吸引力的目标。

监控用户行为的智能家居系统或收集生物识别数据的健康跟踪器必须保护这些信息免遭未经授权的访问。未能实施强有力的安全措施可能会导致数据泄露、财务损失和消费者信任受到侵蚀。

例如，2022 年 2 月，联合国教科文组织在其关于包容性政策制定的报告中强调了围绕物联网 (IoT) 的重大数据隐私和安全问题。该报告强调了物联网设备生成的大量个人和敏感数据所带来的风险，特别是在医疗保健、智能城市和个人可穿戴设备等领域。

机遇

在医疗保健中采用物联网分析 (AoT)

医疗保健行业越来越多地转向 AoT 来改善患者护理。通过可穿戴设备、智能设备和监控系统的实时数据收集，医疗保健提供者可以检测疾病的早期迹象，提供个性化的治疗计划，并改善患者的治疗结果。

医疗保健中的物联网分析可以简化工作流程、降低再入院率并实现更好的决策。这一机会为提高医疗保健服务的整体效率和效果，同时增强患者体验提供了巨大的潜力。

例如，2024 年 11 月，医疗保健专家 Benjamin Joseph 加入了 SAS IoT 合作伙伴生态系统，以推动物联网分析 (AoT) 在医疗保健领域的采用。此次合作旨在利用先进的物联网和数据分析来增强患者护理、简化运营并改进来了。

挑战

管理数据量和复杂性

物联网分析的一个关键挑战是处理数百万物联网设备生成的庞大数据量和复杂性。各种数据类型（从传感器读数到多媒体）需要强大的系统来有效地统一、存储和分析这些信息。

例如，每个设备可能以不同的频率生成不同格式的数据，这使得大规模集成和提取有意义的见解变得困难。这会造成网络压力和存储容量问题，需要可扩展的基础设施和先进的数据管理策略。

此外，确定哪些数据对于传输和分析至关重要，哪些数据可以在边缘过滤仍然是一个技术障碍。组织必须投资于复杂的分析平台，该平台可以减少数据维度并处理实时流，而无需担心唱关键信息。如果不解决这些问题，AoT 产生的价值可能会受到限制。

主要参与者分析

物联网分析 (AoT) 市场由 Amazon Web Services、Microsoft 和 Google (Alphabet Inc.) 等主要云提供商主导。这些公司提供可扩展的平台，将物联网数据与实时分析和人工智能功能连接起来。他们的服务支持智能城市、物流和工业自动化的大规模使用，推动了全球企业的广泛采用。

思科、戴尔和慧与等硬件和网络领导者正在增强边缘分析，以更接近源头处理数据。与此同时，SAP、Oracle 和 SAS Institute 等企业软件提供商提供集成到核心业务系统中的强大分析平台，支持金融、零售和医疗保健领域的高级预测和决策。

Salesforce、Terada 等公司ta、Software AG 和 OpenText 正在通过人工智能集成和基于云的工具扩展物联网分析。 PTC 专注于工业分析，而 Aeris 则提供以电信为中心的物联网解决方案。埃森哲在咨询和系统集成方面发挥着关键作用。其他利基市场参与者的出现进一步加强了创新和特定行业的部署。

市场上的主要参与者

• 埃森哲
• Aeris
• Amazon Web Services, Inc.
• 思科系统公司
• 戴尔公司
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Google (Alphabet Inc.)
• OpenText Web
• Microsoft
• Oracle
• PTC
• Salesforce, Inc.
• SAP SE
• SAS Institute Inc.
• Software AG
• Teradata
• 其他

近期进展

• 2025 年 6 月 –Amazon Web Services 推出了多种先进的人工智能和分析产品，包括 Amazon Transform、使用代理人工智能的服务来简化基础设施现代化；通过扩展的模型库和超高效的训练功能增强了 Amazon Bedrock 和 SageMaker AI；并投资了超过3.9亿美元用于生成式人工智能加速器项目和研究。
• 2024年3月 - 思科完成了280亿美元对 Splunk 的收购，增强了其分析和安全监控能力。这一举措使思科成为实时数据分析领域的领导者，这对于管理人工智能驱动的企业运营至关重要。
• 2025 年 10 月 –戴尔科技集团重申其物联网战略，三年内将在物联网产品、边缘计算解决方案和合作伙伴生态系统方面持续投资超过10 亿美元，以推动实时数据分析更接近边缘。
• 2025 年 7 月 –惠普企业 (Hewlett Packard Enterprise) 完成对瞻博网络 (Juniper Networks) 的收购扩展其用于网络和分析的云原生人工智能驱动产品组合。到 2026 年，瞻博网络的收入贡献预计将增长近两倍，达到59 亿美元，为 HPE 强大的分析和混合云增长提供支持。