在過去的十年中，我們在物聯(lián)網(wǎng)的第一個階段越來越擅長，使用智能設(shè)備和傳感器、物聯(lián)網(wǎng)卡進(jìn)行監(jiān)控和數(shù)據(jù)收集。如今基本上世界各地都有傳感器的部署，在消費(fèi)產(chǎn)品中，在地板上以及嵌入在制造業(yè)和工業(yè)中，分布在世界各地的自然和偏遠(yuǎn)地區(qū)。這改變了我們對工作和生活方式的理解，因?yàn)槲覀儞碛斜纫酝嗟淖钚聰?shù)據(jù)和分析。

　　下一個創(chuàng)新成熟的領(lǐng)域就是我們對這些數(shù)據(jù)所做的工作。我們開始在物聯(lián)網(wǎng)中看到更多的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)，可以更好地處理大量數(shù)據(jù)。這使得跨越各種垂直行業(yè)的企業(yè)能夠更準(zhǔn)確地提高效率，做出更好的決策并預(yù)測未來的績效。隨著處理和分析的突飛猛進(jìn)，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)技術(shù)也在不斷發(fā)展。隨著大量數(shù)據(jù)流的發(fā)展，在優(yōu)化機(jī)器和網(wǎng)絡(luò)方面正在取得巨大進(jìn)步，這些機(jī)器和網(wǎng)絡(luò)可以提供他們需要的大量數(shù)據(jù)流或單個數(shù)據(jù)。

　　物聯(lián)網(wǎng)傳感器用于探測收集大量信息，這些數(shù)據(jù)用來反應(yīng)前端主要發(fā)生的問題，數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)卡聯(lián)網(wǎng)上傳到后臺。

　　在很大程度上，數(shù)據(jù)傳輸?shù)男手饕獊碜杂谖锫?lián)網(wǎng)卡連接的網(wǎng)絡(luò)?？梢灶A(yù)見的是，物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的下一個關(guān)鍵技術(shù)是實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)，超快速、低延遲和可靠的基礎(chǔ)架構(gòu)，經(jīng)過優(yōu)化，可向大量用戶群體廣播少量數(shù)據(jù)，這一網(wǎng)絡(luò)目前來看就是即將到來的5G。在智慧醫(yī)療、車聯(lián)網(wǎng)等場景中，低延遲高效率是十分重要的。

　　最終，需要將實(shí)時(shí)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)連接到已部署傳感器的應(yīng)用程序，其中傳輸通知并根據(jù)傳入數(shù)據(jù)自動響應(yīng)，應(yīng)用程序負(fù)責(zé)確定需要發(fā)送警報(bào)和通知的人員和位置。

　　邊緣計(jì)算使數(shù)據(jù)處理盡可能靠近數(shù)據(jù)收集的源頭。從那里，處理數(shù)據(jù)后反饋的命令可以更快地傳送到執(zhí)行端。邊緣計(jì)算減少了潛在帶寬的瓶頸，并處理重要的數(shù)據(jù)，使其與源頭保持接近。

　　與其他行業(yè)一樣，自然的下一步行動將是增加認(rèn)知服務(wù)的整合：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，可提高流經(jīng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的速度，并獲得更深入的見解。

　　國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)卡采購平臺物聯(lián)卡商城（www.cnbuluoge.cn）認(rèn)為，除了數(shù)據(jù)處理和分析之外，認(rèn)知服務(wù)還使設(shè)備本身能夠更有意義地相互通信。物聯(lián)網(wǎng)的愿景是全自動監(jiān)控和響應(yīng)，沒有人為錯誤?？梢钥隙ǖ氖?，當(dāng)完全依賴于端到端的認(rèn)知服務(wù)時(shí)，對智能系統(tǒng)的依賴會增加風(fēng)險(xiǎn)。但隨之而來的是構(gòu)建時(shí)間敏感的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的更快，更準(zhǔn)確和更強(qiáng)大的方法。