然而，說得好聽點，這些預測到處都是。麥肯錫的估計表明，到2025年，物聯網的經濟影響將達到11萬億美元。IDC估計，到2022年，物聯網的總支出將達到1.2萬億美元。Gartner預測，到2020年全球聯網的設備的數量將達到204億，DigiCert表示，接受調查的公司中有92％的公司表示，在2022年，物聯網將“對其業(yè)務非常重要”。

　　市場上有大量有用的信息，也充斥著大量無用的信息。

　　導致整個物聯網市場走向難以預測的主要原因可能是，對于該市場邊界的精確定義尚未達成共識。因此，聲稱能描述“物聯網市場的規(guī)模”的大量數據只是描述了該規(guī)模的不同層面。

　　市場調研公司Cambashi的首席顧問Alan Griffiths說：“大家都知道這個市場的規(guī)模很大。依我看，人們一點都不清楚該市場的規(guī)模將會變得多大”。他就自己對工業(yè)物聯網市場的估算與頂尖的技術人員（首席信息官和首席技術官）進行了探討，這使他能更好地了解買賣關系。

　　Griffiths對工業(yè)物聯網（IIoT）市場的研究突出了另一個重點：物聯網趨勢預測著重于更具體的細分市場或特定技術，這些市場和技術往往更易消化。創(chuàng)建這樣的分析所需的相關細節(jié)更容易獲得，而要使這些猜測拿得出手就沒那么容易了。

　　但451Research的副總裁Christian Renaud表示，不同的分析師仍采用不同的方法論。很多分析師的估計是以自己對供應商圈子的深入了解為基礎的——假如人們知道細分市場中有很大一部分公司對購買某產品并不感興趣，這可能是一個強有力的預測工具。

　　Renaud說：“以我們?yōu)槔覀冊谝荒觊g為各類客戶做了很多咨詢項目，我們有自己的聯合數據，我們就采用計劃或諸如此類的事情對客戶進行調查，總的來說，這將形成綜合的意見。”

　　雖然供應商的預測偶爾會高估市場規(guī)模，但它們通常會以很微妙的方式改動研究結果，使結果更好看。以特定的方式表述調查問題，以便受訪者可以以特定的方式回答這些問題，仔細選擇和某個特定預測有關的參數——“具有這一系列特定連接性選項的工業(yè)互聯網（IIoT）網關市場同比將上漲300％！”——你明白了吧。

　　長期預測的準確性往往因方法的不同而大相徑庭。只要測量特定技術的CAGR就可以根據當前趨勢快速得出粗略的估算結果，但這通常不能道出全部原委。市場趨勢經常變動，而且人們深入地了解了這種變化可能發(fā)生的方向（基于對特定市場的深入了解），這往往可以更好地估計未來的數據。

　　當然，其中一些數字只是簡簡單單的常識——如包括全面描述的方法和嚴格的方法的研究，那些使用權威數據（無論是無偏差的調查，還是來自公認的人口統(tǒng)計數據源（世界銀行或聯合國等等）的數據）的研究以及那些不是在供應商的要求下進行的研究，這些研究很可能比其它研究更準確。

　　為特定的估算數字下定義讓人們認真對待它的關鍵步驟，這就是為什么人們要對整個物聯網市場的估計（其邊界充其量還是模糊不清）持保留態(tài)度。

　　Renaud說：“如果你看到‘我預測的數字是1,750億臺物聯網設備＇，那說明我被數據綁架了，這是我的求助信號。”