随着智能设备的普及以及硬件成本的下降，物联网(IoT)领域已成为当下热门的“新战场”。据IDC研究表明，尽管有66%的元器件厂商和67%的加工厂商正在积极探索物联网领域，但其中只有分别不到半数(40%)和半数左右(55%)的厂商能够真正开始试点，大多数企业仍然在这一领域摸索前行。
时下人工智能是一个常常被提到的词汇，物联网的发展与智能息息相关，物联网智能化的关键是什么?
初级的智能化是依靠芯片，而真正把物联网智能化领上一个新台阶的，却是由芯片所产生的数据。物联网的智能化程度取决于其对数据整合的能力与高度，对复杂数据的整合能力越高，服务就越“智能”。对于物联网设备来说，这种整合有以下几种形式：
独立设备内的整合，也就是设备将数据传递给内置应用。用户可以对该设备进行遥控、监控，以及获取推送信息等。这一阶段尚不能称之为“智能”;
设备与设备间的整合。一台内置了芯片的设备可以自动触发另一台内置了芯片的设备;
系统间的整合。芯片与系统的整合与交互才是物联网智能化的开始，包括不同厂商设备之间的整合，例如亚马逊的Alexa、苹果的HomeKit，以及Nest;
终极的整合就是智能学习系统，即通过模式化的学习触发相应的反应，例如丈夫每天下午五点半到家，自动打开电视并换到体育频道。智能学习系统还能对用户的习惯和喜好进行分析，这才是真正的智能，也是所有物联网服务平台的终极目标。
目前服务的智能化是怎样实现的?
是通过云端实现的。我们认为智能化应该发生在云端而不是在设备端。因为云端智能化更容易管理(当然，设备也是很重要的环节)，在云端的优化或者更改更灵活、开发周期更短、效果更广泛，同时也可以充分利用现有的系统资源。
除了推动智能化外，数据在IoT领域还有哪些用途?
首先是帮助用户在设备发生问题之前，就对可能发生的问题进行排除。例如，一台智能洗衣机的排水管堵塞了，服务中心可以通过代码调用这台洗衣机运行的数据，找出造成这一问题的原因，在洗衣机还没有完全不能用之前就告知用户，并且安排修理。
此外，数据还可以通过对多种智能设备的分析，给出用户最优的解决方案。比如，一个用户很想自己家里的环境舒适宜人，但不知道该怎样做。数据分析平台可以先对其环境进行检测，从而分析出最适合他的物联网数据。
接下来我们依然会不断提高云平台的可扩展性和兼容性，如果我们预计市场会有数百万设备的增加，我们的可扩展性目标就会是这一水平的三倍。同时我们也重视保证端至端可扩展，这是一个持续的努力方向。另一个目标是团队的互动效率(Interoperability)，这是我的团队工作重点之一，目的是实现不同设备、应用程序一起工作并共享信息数据。同时，用户体验方面也需要继续努力，尤其是引导用户方面。
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