在过去的十年中，我们在物联网的第一个阶段越来越擅长，使用智能设备和传感器、物联网卡进行监控和数据收集。如今基本上世界各地都有传感器的部署，在消费产品中，在地板上以及嵌入在制造业和工业中，分布在世界各地的自然和偏远地区。这改变了我们对工作和生活方式的理解，因为我们拥有比以往更多的最新数据和分析。

　　下一个创新成熟的领域就是我们对这些数据所做的工作。我们开始在物联网中看到更多的人工智能和机器学习的实现，可以更好地处理大量数据。这使得跨越各种垂直行业的企业能够更准确地提高效率，做出更好的决策并预测未来的绩效。随着处理和分析的突飞猛进，基础数据基础架构技术也在不断发展。随着大量数据流的发展，在优化机器和网络方面正在取得巨大进步，这些机器和网络可以提供他们需要的大量数据流或单个数据。

　　物联网传感器用于探测收集大量信息，这些数据用来反应前端主要发生的问题，数据通过物联网卡联网上传到后台。

　　在很大程度上，数据传输的效率主要来自于物联网卡连接的网络。可以预见的是，物联网发展的下一个关键技术是实时网络，超快速、低延迟和可靠的基础架构，经过优化，可向大量用户群体广播少量数据，这一网络目前来看就是即将到来的5G。在智慧医疗、车联网等场景中，低延迟高效率是十分重要的。

　　最终，需要将实时物联网网络连接到已部署传感器的应用程序，其中传输通知并根据传入数据自动响应，应用程序负责确定需要发送警报和通知的人员和位置。

　　边缘计算使数据处理尽可能靠近数据收集的源头。从那里，处理数据后反馈的命令可以更快地传送到执行端。边缘计算减少了潜在带宽的瓶颈，并处理重要的数据，使其与源头保持接近。

　　与其他行业一样，自然的下一步行动将是增加认知服务的整合：机器学习和人工智能技术，可提高流经系统的数据的速度，并获得更深入的见解。

　　国内物联网卡采购平台物联卡商城（www.wlk.cn）认为，除了数据处理和分析之外，认知服务还使设备本身能够更有意义地相互通信。物联网的愿景是全自动监控和响应，没有人为错误。可以肯定的是，当完全依赖于端到端的认知服务时，对智能系统的依赖会增加风险。但随之而来的是构建时间敏感的物联网应用程序的更快，更准确和更强大的方法。