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，使用智能設備和傳感器、物聯(lián)網(wǎng)卡進行監(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地區(qū)。這改變了我們對工作和生活方式的理解，因為我們擁有比以往更多的最新數(shù)據(jù)和分析。
下一個創(chuàng)新成熟的領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器學習的實現(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)能夠更準確地提高效率，做出更好的決策并預測未來的績效。隨著處理和分析的突飛猛進，基礎數(shù)據(jù)基礎架構(gòu)技術也在不斷發(fā)展。隨著大量數(shù)據(jù)流的發(fā)展，在優(yōu)化機器和網(wǎng)絡方面正在取得巨大進步，這些機器和網(wǎng)絡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?？梢灶A見的是，物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的下一個關鍵技術是實時網(wǎng)絡，超快速、低延遲和可靠的基礎架構(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，需要將實時物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡連接到已部署傳感器的應用程序，其中傳輸通知并根據(jù)傳入數(shù)據(jù)自動響應，應用程序負責確定需要發(fā)送警報和通知的人員和位置。
邊緣計算使數(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知服務的整合：機器學習和人工智能技術，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.wlk.cn）認為，除了數(shù)據(jù)處理和分析之外，認知服務還使設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，沒有人為錯誤。可以肯定的是，當完全依賴于端到端的認知服務時，對智能系統(tǒng)的依賴會增加風險。但隨之而來的是構(gòu)建時間敏感的物聯(lián)網(wǎng)應用程序的更快，更準確和更強大的方法。
