到2021年，全球无人机销售额预计将超过120亿美元，企业部门的出货量和营收都将超过消费者部门。航空测量、石油和采矿以及农业一直是美国联邦航空局批准和使用无人机的主要行业。与此同时，亚马逊等零售商继续向监管机构和政策制定者说明使用无人机的理由。我只想说，在这种进化的环境下，对无人机等新技术的需求会出现在cio的办公桌上，供他们制定战略计划。

无人机和其他“移动”物联网技术对IT的技术和成本影响最有可能体现在数据收集/管理和网络带宽/容量方面。

组织在数据收集和管理方面可能比在网络规划方面走得更远。这在很大程度上是由于企业在过去三到四年中采取了大量的大数据举措。因为这些企业大数据的努力,现在大多数公司不仅机制来接受和处理结构化数据从系统记录(SOR),但非结构化数据形式的照片,视频,和文档,以及传感器和机器生成的数据来源可能来自于像无人机。

因此，对于选择在业务中使用无人机的企业来说，主要的技术挑战将包括决定如何扩大和投资网络基础设施，以适应可能来自无人机传输的持续数据流。具体来说，这些挑战将出现在数据存储、安全性、带宽和数据传输延迟等领域。

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举例来说，Precision Hawk是一家无人机解决方案提供商，其无人机通常收集激光雷达(光探测和测距)、视觉和多光谱数据(在特定电磁频率捕获的图像数据，如红外)。精密鹰产品副总裁Philip Ferguson博士说:“我们为许多世界顶级农业和种子公司飞行，这些公司正在不断开发新的表型和性状。”

表现型是个体元素的一套可观察到的特征，它是由该元素的遗传结构与其所处环境的相互作用而产生的。表型研究是由农业公司进行，以了解哪种类型的种子和/或种子组合在某些环境中生长得最好。

“这些公司使用我们的多光谱传感器来评估一年四季不同生长阶段的表型表现。”弗格森说。他们关注特定的事件，如霜冻或特定的花期。他们进行的多光谱调查，以及我们的算法市场带来的附加价值，为他们提供了必要的信息，以磨练自己的表现型，为生产做准备。”

然而，从网络的角度来看，使用像多光谱调查这样的技术可能在收集、处理和传输如此大的数据载荷时带来重大挑战。多光谱调查使用图像和传感器，可以迅速成为各种来源的数据的高度复杂的合并。

Ferguson表示:“数据管理仍然是该行业的一大挑战。”“每一个新波段都有越来越多的数据需要处理和处理。我们的客户对数据贪得无厌的需求增长如此之快，我们必须创造创新的解决方案来支持带宽。”

解决这个问题的一个办法是，商业无人机供应商正在寻找更有效的方法来压缩传输数据，从而降低数据延迟的风险，加快数据传输速度——但这还不够。像“精密鹰”这样的公司也开发了内部软件，将无人机、飞机和卫星捕获的遥感数据存储在云中，以便处理和分析。

与此同时，微软(Azure)和亚马逊(AWS)等主要云服务提供商开始为企业提供直接、专用和冗余(用于故障转移)的高带宽、低延迟的数据通信线路。

当涉及到无人机之类的新型物联网部署时，制定IT战略的要点是什么?

你是在网络管理和带宽方面进行内部投资，还是将这些扩展项目委托给公共或供应商提供的云服务?

是将无人机生成的数据存储在外部云、企业数据中心还是内部私有云?如何在消除数据传输中的数据延迟和延迟的需求与同样重要的数据安全性需求(这会增加数据传输的延迟)之间取得平衡?

对于许多公司来说，这种未来技术已经进入了实施阶段，cio和其他主要it决策者开始与他们的ceo和董事会讨论无人机技术的技术和战略意义并不为时过早。无人机将需要新的投资和IT方面的承诺。企业利益相关者和决策者越早了解使用无人机和其他物联网技术的一些机制和要求，他们就越能做好与供应商、监管机构和最终客户合作的准备。