一、引言

物联网（IoT）已从概念走向现实，并正以惊人的速度发展——全球已有数十亿设备实现互联，更有数十亿设备蓄势待发。MQTT 作为这场连接革命的核心，最初旨在为受限环境中的轻量级可靠消息传递而设计。随着物联网格局的演变，在人工智能技术发展、实时数据处理需求攀升、全球化部署规模扩大的多重驱动下，MQTT 正从一个简单的遥测工具转变为现代智能系统的关键基础设施层。

本文将深度解析 2025 年及未来的 MQTT 技术演进趋势，为开发者与企业提供前瞻性的技术规划参考。

二、奠定基础：协议与传输的演变

通过 MQTT over QUIC 实现更智能的传输

传统的 MQTT 基于 TCP 运行，但它在移动和不稳定网络环境中的局限性正日益凸显。MQTT over QUIC 通过使用 UDP 提供了更快、更灵活的替代方案，显著缩短了连接建立时间并降低了延迟，这一优势对车联网和远程工业部署等应用场景尤为重要。作为首个支持该技术的 MQTT Broker，EMQX 目前正与 OASIS MQTT 技术委员会紧密合作，共同推进 MQTT over QUIC 的标准化进程。

未来发展：MQTT 5.1 及更高版本

MQTT 5.0 通过引入主题别名、会话过期和共享订阅等功能显著提升了协议能力，而未来的升级将进一步优化性能和控制力，例如通过「订阅过滤器」实现更精准的消息传递，以及利用「批量发布」减少传输开销。这些改进正基于供应商实践和社区反馈不断优化。同时，针对性能极其受限设备的 MQTT-SN 也正在得到更多关注。

三、快速扩展：实时消息总线和流处理

MQTT/RT

MQTT/RT 提出了一种实时消息传输层方案，专为机器人控制、自主系统和工业自动化等对延迟敏感的场景而设计。该方案支持点对点架构并兼容 UDP 和共享内存等多种传输方式，当传统 Broker 模式成为性能瓶颈时，这种设计成为了极具吸引力的替代方案。

为 MQTT 引入流式处理能力

当前，许多物联网系统都依赖 Kafka 来处理高吞吐量数据，而 MQTT Streams 通过直接在 MQTT Broker 中集成消息回放、持久化和重复数据删除等类似功能来简化这类架构。这种整合可以在不牺牲性能的情况下降低基础设施的复杂性。

通过 MQTT 实现可靠的文件传输

标准 MQTT 并不适合传输固件更新或诊断日志等大型文件。EMQX 等扩展程序可以使用现有的 MQTT 框架实现分块、可断点续传。这种方法无需使用 FTP 或 HTTP 等独立工具，从而有效简化了整体系统架构。

四、实现更智能的系统：MQTT 和 AI 集成

基于 MCP over MQTT 连接 AI 模型

MCP（Model Context Prototol）协议为 AI 模型与其他系统的交互提供了标准化方案。通过 MQTT 协议承载 MCP 通信，低功耗和间歇性连接的设备也能与 AI 服务进行实时通信。目前，EMQ 已将这一功能集成至 MQTTX 客户端工具中，其中包含的自然语言接口支持用户通过 AI Agent 直接控制设备。

MQTT：AI 时代的通信中枢

随着 AI 与工业和消费系统深度集成，MQTT 协议正在发挥着关键作用。它不仅为预测性维护提供精准的传感器数据，还能实现机器人设备的智能协同控制，高效连接边缘计算环境中的分布式 AI 模型，并为数字孪生系统搭建高可靠的实时数据通道。

五、为规模化做好准备：复杂生态系统中的 MQTT

用于敏捷部署的 Serverless MQTT

EMQX Cloud Serverless 等平台可以轻松启动 MQTT 服务，无需管理基础设施。这种模式非常适合快速推进的项目、试点计划以及需要快速建立原型并按需扩展的小型团队。

通过多租户支持多个用户

多租户 MQTT 部署允许不同的应用程序或用户共享一个 Broker，同时确保数据的安全和有序，既降低了系统运维的开销，又简化了大规模平台的运营操作流程。

通过跨域集群构建全球化 MQTT 网络

分布式 MQTT 集群能够为全球客户提供低延迟、高可用的服务，EMQX 的集群链接功能可跨区域同步数据，支持车联网和全球制造系统等实时性要求严苛的应用场景。

使用 UNS 和 Sparkplug 统一工业数据

在工业环境中，统一命名空间（UNS）已成为构建 OT 和 IT 数据的主流架构。MQTT Broker 通常充当这些系统的基础。Sparkplug 3.0 进一步完善了这一架构，定义了有效载荷格式和设备状态协议，以支持真正的互操作性。

与企业系统集成

MQTT 越来越多地与 Apache Kafka 等企业平台以及 RabbitMQ 等基于 AMQP 的工具连接。这些集成创建了灵活的端到端数据管道，支持实时数据处理、事件驱动的工作流和长期的数据分析。

六、边缘赋能：关键场景实时数据处理

边缘计算通过在更靠近数据源的地方处理数据来减少延迟和带宽使用。MQTT 作为设备、网关和云之间的本地消息传递层，与边缘计算形成优势互补。即使在云连接受限的情况下，也能实现实时自动化、边缘 AI 和系统弹性等关键功能。

双向通信在边缘应用场景中尤为重要，它不仅支持数据采集，还能实现指令下发、模型更新以及远程固件推送等操作。

七、与 MQTT 共同发展：2025 年战略建议

· 采用 MQTT 5.0 来获得全套现代化功能支持。

· 评估 MQTT over QUIC 方案，以用于移动或不可靠网络。

· 构建包括本地 MQTT Broker 在内的边缘计算策略。

· 使用 MCP over MQTT 探索 AI 与自然语言交互新场景。

· 采用 Serverless 架构和分布式部署，提升系统弹性与扩展能力。

· 持续关注 OASIS MQTT 技术委员会的标准演进。

· 在您的 MQTT 生态系统中实施多层次的安全防护措施。

八、结语

MQTT 不再仅仅是一个轻量级的遥测协议，它正在逐步发展成支撑物联网、AI 和边缘计算领域智能、实时且可扩展系统的底层基础架构。率先投资布局这些技术能力的企业，将更有优势引领互联技术领域的下一轮创新浪潮。(文/杭州映云科技有限公司（EMQ）)