從研究角度來探討的話，我把物聯(lián)網(wǎng)分四個部分來講，分別是傳，連、感、算。

傳：

主要是能量傳輸問題，物聯(lián)網(wǎng)設備體積小，且以無線的方式居多，要么是一次性設備，要么集中收回充電，一些功耗特別小的設備可以依靠太陽能。但大量的設備會帶來很大的人力物力維護成本，目前很多研究人員集中在無線能源傳輸，即無線充電，但多是理想階段，實際應用中傳輸效率低得想哭。另一個辦法就是在電池方面取得重大突破，小小的電池可以用幾十年?？上覀儸F(xiàn)在用的多還是二十年前的鋰電池技術。

聯(lián)：

物聯(lián)網(wǎng)顧名思義要組成一個網(wǎng)絡，但目前并沒有統(tǒng)一的網(wǎng)絡協(xié)議，百家爭鳴也注定暫時完不成互聯(lián)互通。另外就是實際應用的網(wǎng)絡帶寬成本太高，雖說4G已經(jīng)普及，但你自己用流量都還有些心疼呢，別說千千萬萬個設備在不停地傳送大量數(shù)據(jù)了。

感：

物聯(lián)網(wǎng)的核心還是為人服務，很多情況下我們口中的“智能”還是通過傳感器來分析你的各種數(shù)據(jù)來達到“智能”的目的。另外由于現(xiàn)在的設備多種多樣，像VR/AR、手勢識別、語音識別等自然高效的人機交互與身份鑒定也是一個方向。另外，海量數(shù)據(jù)的管理也是一個問題，如今數(shù)據(jù)泄露的消息頻頻見諸報端，讓人也很是擔心。

算：

現(xiàn)在云計算已經(jīng)被應用的很廣泛了，但是對于一些響應時間要求高、計算能力要求高的設備來說，全部交給云去計算再從云端返回數(shù)據(jù)，黃花菜都涼了。那么如果直接在設備上進行計算呢？一是算力不夠，每個設備都裝個強勁的CPU，成本也高，二是動力不夠，強力的計算代表著更快的能源消耗，這又回到了前面的問題了。所以現(xiàn)在很多學者提出邊緣計算，霧計算，把算力盡量放在靠近終端但又不完全由終端完成，也有人提出了一些基于群智眾包的方法，但實際應用效果還待提高。
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