在過去的十年中，我們在物聯網的第一個階段越來越擅長，使用智能設備和傳感器、物聯網卡進行監控和數據收集。如今基本上世界各地都有傳感器的部署，在消費產品中，在地板上以及嵌入在制造業和工業中，分布在世界各地的自然和偏遠地區。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據和分析。

　　下一個創新成熟的領域就是我們對這些數據所做的工作。我們開始在物聯網中看到更多的人工智能和機器學習的實現，可以更好地處理大量數據。這使得跨越各種垂直行業的企業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，基礎數據基礎架構技術也在不斷發展。隨著大量數據流的發展，在優化機器和網絡方面正在取得巨大進步，這些機器和網絡可以提供他們需要的大量數據流或單個數據。

　　物聯網傳感器用于探測收集大量信息，這些數據用來反應前端主要發生的問題，數據通過物聯網卡聯網上傳到后臺。

　　在很大程度上，數據傳輸的效率主要來自于物聯網卡連接的網絡。可以預見的是，物聯網發展的下一個關鍵技術是實時網絡，超快速、低延遲和可靠的基礎架構，經過優化，可向大量用戶群體廣播少量數據，這一網絡目前來看就是即將到來的5G。在智慧醫療、車聯網等場景中，低延遲高效率是十分重要的。

　　最終，需要將實時物聯網網絡連接到已部署傳感器的應用程序，其中傳輸通知并根據傳入數據自動響應，應用程序負責確定需要發送警報和通知的人員和位置。

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

　　與其他行業一樣，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，可提高流經系統的數據的速度，并獲得更深入的見解。

　　國內物聯網卡采購平臺物聯卡商城（www.ym173.com.cn）認為，除了數據處理和分析之外，認知服務還使設備本身能夠更有意義地相互通信。物聯網的愿景是全自動監控和響應，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，對智能系統的依賴會增加風險。但隨之而來的是構建時間敏感的物聯網應用程序的更快，更準確和更強大的方法。