物联网的所实现的世界
以前，人们通过让少数昂贵的工业机械通信，来实现对“物”的远程控制（也就是现在离散/流程工业中常用的控制系统）。今后，人们将更多地以低廉的价格大量生产面向用户的机器，并让这些机器通信。也正因为应用了从这些“物”中获取的数据，各种各样的付玮才如雨后春笋般涌现出来。此外，先进的感测技术的普及实现了人类对现实世界的掌握和预测，通过实时海量地搜集人、物、社会和环境数据，也有望进行新型社会基础设施的构建。
实现物联网的技术要素
要实现物联网，需要很多技术要素。除了传感器等电子零件和电子电路以外，还包括Web应用中经常用到的技术，以及数据分析等。
设备
设备就是上文中能联网的“物”，除了能联网外一般都会安装传感器这类电子元件。>
这类设备起着两个作用：感测（感知+测量），也就是将设备周边环境转换成电信号，比如开关，温湿度之类
反馈（包括可视化，通知和控制3种类型），传感器将数据展现出来或者通过网络上报消息。应用系统对设备下发控制指令
传感器
传感器就好比人的五官，它是设备上的“五官”将环境物理信号转换成电子信号，内置于设备之中。有一类传感器节点的设备，其自动自身就具备WIFI和蓝牙等联网功能，借助网关可以将数据直接上传到互联网。当然，如果使用NB-IoT这类LWPA通信芯片，则无需网关直接接入互联网。
网络
把设备连接到其他设备的网络（内部网络，比如传感器设备到网关这一段，蓝牙，WIFI，ZigBee都算是这一类）
把设备连接到服务器的网络（外部网络，比如3G/4G/NB-IoT，或者光纤，网线等。需要注意这一段网络通常是基于IP的，HTTP，WebSocket，MQTT是这段网络的典型应用层协议）
物联网服务
物联网服务有两个作用：
一是从设备接收数据以及发送数据给设备；
二是处理和保存数据。请一定注意第二点，通常我们对物联网服务理解比较片面，任务就是与设备之间进行数据交换，认为处理和保存数据很简单。其实数据保存到数据库并没有那么简单，特别是在物联网领域，从设备接收到的数据不只有能用计算机简单处理的数值数据，根据实现的内容，还包含图像、语音、自然语音这些很难直接用计算机处理、没有被结构化的数据。这些数据处理起来也和平时一般数据有所不同。数据处理大体上分为批处理和流处理两类。
简单来说，批处理就是先将数据暂时保存到数据库，然后进行批量处理。流处理则是来接收到数据就立即处理，很多时候只保存处理结果，而不保存原始数据。
数据分析
统计分析，采用数学方法，将大量收集到的数据进行分析，来明确事务的联系性。有些难理解，举个栗子：通常空调设定的温度与功耗成一定的关系，通过统计大量数据，绘制出一条经验二维曲线，然后根据该曲线设定最适合的阈值。这种统计分析方法人们很早就在使用，通常可以给已知的事物进行推断。
机器学习，则与传统统计方法完全不同。它完全遵从某种学习算法，让机器自行判断下一步该如何操作。比如去年阿尔法狗大战李世石就是机器学习超越人类围棋9段的经典案例。现如今语音识别，人工智能都离不开机器学习。未来物联网随着数据量越来越多，传统的统计分析方法已经无法满足要求，机器学习将会大放异彩。
