但是，可以预见的信息传播途径正在发生变化：物质世界本身正在成为一种信息系统。在这种称为物联网的信息系统中，嵌入各种实物——从公路路面到心脏起搏器——之中的传感器和致动装置，通过有线和无线网络，并通常利用与联接互联网同样的互联网协议（IP）彼此联接。这些网络生成大量数据，并流入计算机中进行分析。当物品既可以感知环境，又可以相互通讯时，它们就成为能了解复杂性，并迅速对其做出响应的工具。在所有这一切中，具有革命性意义的是，这些实物信息系统现在正开始被部署运用，它们有的甚至可在基本无人干预的情况下工作。
形如药丸的微型摄像机已能穿过人体的消化道，并传回数千幅图像，以查明疾病的来源。与遥感卫星和地面传感器收集的数据无线联接的精密农机设备，可以考虑作物的生长条件，并调整农田各个不同部分的种植方式——例如，对那些需要更多营养的地块增加施肥量。在日本，广告牌可以对路过的行人进行观察，评估他们符合哪种消费者特征，并根据这些评估结果马上改变显示的广告内容。
确实，在一些物联网中，有着未来发展的蛛丝马迹，也有对企业的早期预警。随着创造价值新方式的出现，主要基于当今静态信息架构的业务模式面临着挑战。当一位消费者的购买偏好在一个特定地点被实时感知到时，动态定价也许会增加购买的可能性。知道了一种产品的使用频率或使用强度，就可以创造更多的选择——例如，可以对产品收取使用费，而不是直接出售。通过在制造流程中密布大量传感器，就能实现更精确的控制，提高生产效率。当对运营环境中的危险因素持续不断地进行监测，或物品本身可以采取纠正措施，以避免损害发生时，就能降低风险和成本。充分利用这些能力的企业要比不这样做的竞争对手处于更有利的地位。
物联网的广泛应用尚需时日，但是，由于其支撑技术的不断完善，这一天正渐行渐近。无线网络技术的进步，以及通讯协议的进一步标准化，使人们有可能在几乎任何时间和任何地点，通过这些传感器采集数据。为此，越来越小的硅芯片正在获得越来越强大的能力，同时，遵循摩尔定律的发展模式，其成本却在不断下降。大量增加的存储和运算能力（其中一些是通过云计算实现的）使得有可能以极大的规模和不断降低的成本进行数据处理。
对于科技型企业和处在技术应用前沿的企业来说，这些都已经不是新闻。但是，随着这些技术日趋成熟，企业运用这些技术的范围将会扩大。现在，对于各行各业的企业高管来说，构建自己关于物联网可能带来的潜在影响和机遇的思路正当其时。我们注意到，正在出现6种各具特色的应用类型，它们分属两个主要门类：第一类是信息与分析；第二类是自动化与控制（见图表）。
信息与分析
当利用新的网络把来自产品、企业资产或运营环境的数据联接起来时，它们就会生成更有用的信息和分析，从而可以大大改进决策。一些组织已经开始在目标领域里部署这些应用，而一些更具革命性、要求更高的应用仍然处于概念或实验阶段。
1. 跟踪行为
当在产品中嵌入传感器后，企业就可以跟踪这些产品的运动，甚至监测与它们的互动。利用这些行为数据，就可以对业务模式进行精确调整。例如，一些保险公司主动提出在客户的汽车上安装位置传感器，从而使这些企业能根据一辆汽车的驾驶方式以及行驶去向，确定其保单价格。保单的定价可以依据驾驶一辆汽车的实际风险，而不是基于一些代用指标（如司机的年龄、性别或居住地）来定制。
或者，考虑将传感器和网络连接嵌入一辆租赁汽车的可能性：可以将其短期租借给一家汽车服务机构的登记会员，而租车中心已变得没有必要，可以对每辆汽车的使用情况进行优化安排，以获取更高收入。Zipcar汽车共享服务公司已率先采用了这种租车模式，而一些更成熟的汽车租赁公司也纷纷开始跟进。在零售业，能记录购物者特征数据（存储在他们的会员卡上）的传感器，可以通过在销售点提供额外的信息，或提供价格折扣，帮助促成购买。一些零售市场领军企业，如特易购（Tesco），在这些应用方面一马当先。
在企业对企业（B2B）市场上，物联网的一种众所周知的应用包括，当通过供应链运送产品时，利用传感器跟踪安放在产品上的RFID（无线射频识别）标签，从而改进库存管理，同时降低运营资金和物流成本。可能使用货物跟踪技术的范围正在不断扩大。在航空业，传感器技术正在催生各种新的业务模式。喷气发动机制造商可以保有其产品的所有权，同时根据航空公司所使用的发动机动力向其收取费用。飞机制造商正在建造带有网络传感器的机身，这些传感器可以向自己的电脑不断发送产品磨损和开裂的数据，从而可以主动进行维护保养，并减少非计划检修时间。
2. 增强对环境的认知
从部署在基础设施（如道路和建筑物）或报告环境条件（包括土壤湿度、洋流或天气）的大量传感器中所获得的数据，可以增强决策者对实时事件的认知，尤其是当这些传感器与先进的显示或可视化技术一起使用时，更是如此。
例如，保安人员可以使用与视频、音频和振动探测器相结合的传感器网络，发现未经授权擅闯禁区的人员。一些先进的安全系统已经采用了这些技术的一些要素，而随着传感器变得体积更小、功能更强大，软件系统变得更善于分析和显示获取的信息，人们正在计划更深入而广泛的应用。航空公司和货运企业的物流管理人员已在利用一些初步的功能，获取有关天气条件、交通状况以及车辆位置的实时信息。这样，这些管理人员就能增强其不断调整运输路径的能力，从而降低交通拥堵代价，提高网络的有效能力。在另一种应用中，执法人员可以获得来自声波传感器的瞬时数据，根据这些数据就能定位开枪的位置。
3. 传感器驱动的决策分析
物联网还可以支持更广泛、更复杂的人力规划和决策。技术要求——与先进的软件系统相联接的庞大存储和计算资源，这种软件系统可将分析数据生成各种图形显示——也相应提高。
例如，在石油和天然气行业，下一阶段的油气勘探和开发可以依靠广泛安放在地壳中的传感器网络，来提供潜在油气田的位置、结构和储量规模数据，这些数据比用现有数据驱动方法获得的数据更准确。其回报是：降低开发成本，提高原油产量。
至于零售业，一些企业正在研究如何收集和处理成千上万购物者逛商店过程中产生的数据。传感器读数和视频摄像会记录购物者在各个商品展区逗留多长时间，并记录他们最终购买了什么商品。根据这些数据进行模拟演示，将有助于通过优化零售布局来提高销售收入。
在医疗卫生领域，传感器和数据联网提供了以相对较低的成本，实时监测病人行为和症状的可能性，使医生能够更好地诊断疾病，并制订专门的治疗方案。例如，在目前正在进行的少数医疗试验中，为慢性病患者配备了传感器，从而可以持续不断地监测他们在日常活动中的身体状况。其中一项试验招收了一些患有充血性心力衰竭症的病人。这些病人通常只有在医生定期上门巡诊时才能监测其体重、血压、心率和心律。而现在，安放在病人身上的传感器可以持续不断地远程监测病人的许多生理迹象，可以向医务人员发出病人身体状况的早期预警，否则，就可能导致意外的住院治疗和昂贵的急诊抢救。在美国，仅仅通过对充血性心力衰竭患者进行更好的管理，每年就能减少10亿美元的住院治疗和急诊费用。
自动化与控制
将数据作为自动化和控制的基础，意味着将通过物联网收集的数据和分析转换为可通过网络反馈给执行机构的指令，然后由执行机构来改变流程。形成从数据到自动操作的闭环控制系统，可以提高生产率，因为有了这些可对复杂情况进行自动调节的系统，就使许多人工干预变得没有必要。较早采纳这些技术的企业正在引入一些比较基本的应用，这些应用提供了立竿见影的回报。随着这些技术的进一步发展，先进的自动化系统将会被各种组织所采用。
1. 流程优化
物联网正在开辟改进工艺流程的新领域。在一些行业（如化工生产），正在安装大批传感器，以实现更大范围的监测。这些传感器将数据送入电脑，由电脑对其进行分析，然后向执行机构发出信号，由其对工艺流程进行调整——例如，改变混合物成分、温度或压力。当一个实物工件沿着产品装配线运动时，还可以利用传感器和制动器使其改变位置，以确保其到达机床的最佳位置（在加工中，工作位置的很小偏差都可能造成故障，乃至损坏机床）。在整个生产流程中，这种经过改进的调整操作要增加数百次，从而可以大大降低损耗、能源成本和人工干预。
例如，在纸浆和造纸行业，由于需要对石灰窑炉的温度频繁进行手动调节，限制了生产率的提高。一家企业通过使用嵌入式温度传感器，利用其采集的数据自动调节窑炉火焰的形状和强度，从而将生产率提高了5%。由于将温度的变化减小到接近于零，提高了产品质量，而且消除了操作人员对生产过程频繁进行干预的必要性。
2. 优化资源消耗
利用网络化的传感器和自动反馈机制（往往通过提高动态定价能力的方式），可以改变对稀缺资源（包括能源和水资源）的使用模式。例如，一些公用事业公司，如意大利的Enel公司和美国的太平洋天然气和电力公司（PG&E），正在部署“智能”电表，这种电表可以为住宅和工业用户提供表明用电量和实时电费的可视显示。（传统的住宅用电按每度固定价格计费掩盖了一个事实，即在一整天之中，发电成本存在很大差异。）基于分时定价和更清晰的信息，住宅用户可以在高峰时段关闭空调或推迟使用洗碗机。商业客户则可以将能源密集型的流程和生产从高电价的用电高峰时段转换到低电价的非用电高峰时段。
作为全球能源需求增长最快的细分市场之一，数据中心也开始采用与信息反馈联系在一起的用电管理技术。电力消耗往往占到一台典型设备使用期间全部费用的一半，但大多数管理者对设备的耗能模式缺乏详细认识。获得这种认识并非易事，因为根据不同的工作负荷，服务器耗电量达到峰值的时间也有所不同。此外，许多服务器都是每周7天、每天24 小时开机运行，但大部分是在最小负荷状态下使用，因为它们都依赖于各种特定的运行方式。制造商已经开发出能监测每台服务器用电情况的传感器，并采用了能平衡计算负荷、以及可取消未充分利用的服务器和存储设备的软件。格林菲尔德数据中心已经采用了这项技术，在几年之内，该技术有可能成为数据中心基础设施的标准配置。
3. 复杂自治系统
要求最严格的物联网应用涉及对不可预知的环境条件，以及由自动化系统引导的瞬时响应进行快速、实时探测。这种机器决策模仿人类的反应，尽管是在大大提高了的性能水平上。例如，汽车行业正在加紧开发能够检测到即将发生的碰撞，并采取避让动作的系统。在高档汽车中，采用了一些基本的应用技术（如自动刹车系统）。通过更广泛地部署这些技术，每年因减少潜在的交通事故而节省的成本就可能超过1，000亿美元。一些企业和研究机构正在试验某种形式的汽车自动驾驶仪，它可驱使网络化汽车按照协同模式，以高速公路的速度行驶。这项技术将会减少“幽灵拥堵”的数量，这种交通拥堵是由一些很小的干扰因素（如突然亮起的刹车灯）引起的，它会引起连锁反应，进而形成交通堵塞瓶颈。
在其他一些行业，科学家正在试验利用大批机器人来维修设备或清理有毒废弃物，而国防部门正在研究的一些系统将能协调指挥无人驾驶机群的飞行。尽管这些自治系统面临着研究开发和不断完善的挑战，但它们能在提高安全性、降低风险和成本上带来巨大的效益。这些实验还可以激发有关如何在人类难以到达或高度危险的恶劣自然环境中（如深海、战场和受污染地区）完成任务的新思维。
下一步如何发展？
物联网具有巨大的发展前景，然而，在这些系统被广泛接受之前，还必须解决商业上、政策上和技术上的各种挑战。率先采用物联网的企业必须证明，这种以传感器驱动的新型业务模式能够创造卓越的价值。行业团体和政府监管部门应该研究有关数据保密和数据安全的规则，尤其是对涉及到敏感的消费者信息的数据使用。政府、企业和风险分析专家必须与保险公司一起，制定针对自动化系统错误决定的法律责任框架。在技术方面，必须将传感器和执行机构的成本降低到能激励人们广泛使用的水平。必须不断提高联网技术以及对其提供支持的标准水平，使数据能在传感器、计算机和执行机构之间自由流动。汇总和分析数据的软件，以及图形显示技术的水平也必须提高，使海量数据能被人类决策者所理解，或能对其进行综合分析，以更恰当地指导自动化系统工作。
在企业内部，信息模式的巨大变革将对组织结构，以及决策方式、运营管理和流程构建产生影响。例如，产品开发将需要反映获取和分析信息的更大可能性。
企业现在就可以开始采取行动，通过采用新技术，优化那些传统方式无法带来理想回报的业务流程，奠定自己在这些变革中的地位。提高能效和优化流程是很不错的初期目标。应该在开发实验室对各种新兴技术进行实验，并进行小规模试点，一些老牌企业可以寻求与为目标行业创建物联网能力的创新技术提供商建立合作伙伴关系。
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