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物聯網的應用在不同的情況下有很大的差別，而且終端和網絡架構也有很大的異構性，這意味著在物聯網產業中存在著足夠多的細分市場，要想在這個市場中占據主導地位，就很難有足夠多的公司能夠生存下去。這在互聯網產業中并不常見，互聯網產業的頭部效應十分明顯，絕大多數市場份額都集中在頭部兩三家公司。

與因特網模式相比，物聯網模式更加“重”。前端設備總是與物聯網應用相伴而來，這也意味著用戶的切換成本相對較高，畢竟拆除設備，重新安裝設備要比動動手指重新下i載一個應用復雜得多。

物聯網意味著通過因特網與其它設備共享數據。物聯網設備不僅包括電腦、筆記本電腦和智能手機，而且包括帶有芯片的物體，通過網絡收集和交換數據。

存在的和潛在的物聯網設備種類繁多。用戶通常會用智能手機與物聯網設備進行通訊，包括智能音箱、家用溫控器等，這些聯網設備給用戶帶來了極大的便利，例如幫助您制定購物清單，或在度假時關閉家中的暖通設備以節省開支。

對物聯網未來的預測：到2025年，物聯網設備的數量將超過210億

物聯網數據使用的發展是一個不斷變化的過程，但是對于那些從計劃和項目中收集越來越多數據的公司來說，這也是一個挑戰。把物聯網數據與其他資源結合起來，進行挖掘，并以更靈活和定制的方式提供給各個利益相關者，這是一項復雜的工作，需要與專業團隊協作。

想要有效利用新數據的組織應該設法建立一個由專i家和供應商組成的相輔相成的生態系統，為收集、挖掘和分發復雜數據提供指導，并處理所有必要障礙，包括基礎設施、安全和文化障礙等。

資料利用的潛在價值是巨大的，希望能給大家帶來更美好、更安全、更高i效的生活。

很多技術評論家稱這些數據為“新石油”。受此次疫情的影響，數據還可以作為公用設施，如電力、水和寬帶。它是塑造，支持，保護和優化生活的重要資源。

由于物聯網應用的迅速發展，企業獲取的數據比以前都要多。但關于數據的使用，仍有很多問題需要澄清。資料的價值如何？怎樣才能提供這些服務，才能有效地惠及所有利益相關者(政府、公民和企業)？怎樣盡可能地把它貨幣化？考慮到后冠狀病毒時代的影響，這個領域非常熱門。

資料間的關聯是不同資料間的關系，資料間的關聯對了解整個系統的運作有zui直接的影響，正確的資料間關聯是系統有效運作、產生價值的基石。

可以從以下方面分析數據之間的相關性：

時序相關：也就是同一時刻的數據拍攝，數據由同一時刻的系統生成，反映系統在此時刻的狀態，從數據世界的觀點來看，該系統就是該時刻的數據集合。照片數據表現為系統的靜態顯示；時間戳是此類數據的關鍵因素，因此對單個數據獲取的時間戳要求相同，時間戳是當前許多數據所缺少的，也是物聯網應用中需要關注和解決的問題之一。

自從這次流i感流行以來， AR/VR越來越多地被用來將人們與連接到的設備(例如攝像機、平板電腦和電話)聯系起來。對發展新技術或從事全球性業務的公司來說，所需的專門知識與需要解決的問題并非總是相同的。

當團隊在一個普通的白板上，在同一個實驗室里虛擬地工作的時候，他們能夠在增強現實中工作，觀看同一個事物，而不需要半途而廢地穿越這個世界。AR和 VR技術使得大流行后的世界可以產生新一代遠程收視。觀眾群可以使用 AR和 VR，沉迷于他們所喜愛的活動，游戲，電影或節目。在邊緣計算技術的推動下，一套新技術將使下一代遠程收視成為可能，為體育和表演藝術家和觀眾帶來新的收入機會。

狀況資料：物聯網中很基本、很流行的資料是狀況資料。多數物聯網設備會產生狀態數據，作為原始數據收集起來，然后用于更復雜的分析。

定位資料：把定位資料想像為室內 GPS。定位數據可以讓你實時跟蹤包裹，托盤和設備，而不是引導你去特定的目的地。農場主可在收獲時追i蹤設備；倉庫管理員可在車間找到特定的零件托盤；在消費者層面，可利用定位數據跟蹤手機、筆記本電腦，甚至是鑰匙。

必須對物聯網傳感器和設備產生的大量數據進行處理才能使用。然而，因為數據通常來自多種設備或不同格式，所以在對數據進行處理或應用任何分析之前，都需要做一些事情：將數據標準化或轉換成統一格式，以確保格式與應用程序兼容。為新轉換的格式數據存儲或創建備份。篩選重復、過時或無用的數據，以幫助提高精i確度。整合其它來源的結構性(或非結構性)數據，從而豐富您當前的數據集。

它可以直接從設備向云端傳輸數據，也可以從設備向驅動器傳輸數據。信息技術與 OT融合和邊緣服務不斷改善過程。如果 IT承擔著保護任務， OT負責生產、供電， IT和 OT團隊就會產生分歧。

理解數據采集和 OT非常重要，這是非常重要的。邊界包括計算機和傳感器。信息技術/OT使邊界分析更加有效

公司必須識別優點，比如機器上有 IoT傳感器。它是由傳感器、致動器、數據采集系統等一系列通用技術構成的，主要應用于機械臂、自動駕駛汽車等領域。