·2020年，我们会看到物联网将从“许多设备连接到网络”变成“物的交互网络”，即许多设备之间可以高效地交流与协作，“智能”体验的水平也会提高。
· 强大的设备之间能够协同作业，从而快速、有效地执行相关操作，无需人工干预。这一转变会在许多关键任务型应用中体现的淋漓尽致，如数字医疗领域的远程机器人手术或智能出行领域的自动驾驶
· 在这些应用从 “物的交互网络”中获益的同时，新的解决方案也将被开发出来，以确保它们不受“物的干扰”，尤其是在通信故障和网络干扰可能带来毁灭性或危及生命的情况下。工业4.0应用和智慧城市应用亦是如此---正常运行必须得到保障。
数字孪生将成为主流：数字孪生，或者说完全复制模拟的概念，将为设计工程师带来福音。
· 2020年，数字孪生技术趋于成熟，并凭借其加速创新的能力而成为主流。为了充分发挥该技术的优势，企业将寻求先进的设计和测试解决方案来无缝验证和优化他们的虚拟模型和物理实体，以确保二者的一致性。
2020年自动驾驶汽车仍在孕育中。虽然当前车辆已具备主动巡航控制功能，但要实现全自动驾驶尚待时日。2020年，车载传感器的数量和复杂程度将会增加，但全自动驾驶汽车需要更加普遍的5G网络连接和更高级的人工智能技术。对于这些领域的发展，预计：
· 2020年，电动汽车或混合动力汽车的销量占比将从个位数增长至两位数，出货量将是去年的三倍。
· 第一个C-V2X网络将在中国面世，但在 5G 第 16 版发布升级版标准之前，该网络只会在 LTE-V 网络上运行。
· 传感器和车载网络技术将继续快速发展，因此需要更快的车载网络。2020年，将出现基于千兆以太网的车载网络。大幅改进的传感器技术使人工智能开发者能够实现新的性能水平。
系统级设计、测试和监测将发生巨大的转变： 互联世界将改变性能、可靠性和完整性的评估方式。
· 传感器系统连接到了通信系统，通信系统又与机械系统相连。2020年，为了充分发掘传感器系统的潜力，必须采取新的系统级测试方法。
· 目前，已有可用的雷达天线和雷达收发器模块测试方案。然而，集成在汽车内的多天线雷达系统，需要采用不同的测试方法。而且数据中心、任务关键型物联网网络、汽车以及各种复杂的新型5G应用同样如此。
· 2020 年，电子行业将会重点关注系统级测试。系统级测试将被视为确保在互联世界实现端到端性能、完整性和可靠性的最终的决定性步骤。
教育的重点将转向培养下一代工程师。 大学的工程教育将采用综合、全面、多学科的课程设置。
学术界将与业界合作，以跟上技术发展的步伐，并将认证项目、行业仪器和自动化系统纳入教学实验室，从而为学生提供当前实际应用方面的培训。
为了适应物联网的新趋势，大学将结合基础电子、网络、设计工程、网络安全和嵌入式系统等学科，同时更加重视技术对社会和环境的影响。
在人工智能、自动化和机器人技术方面，大学将把认知科学和机电一体化等当前细分领域的课题纳入必修课程。
