塞缪尔·格林格拉德（Samuel Greengard），商业与技术领域的作家，曾在《连线》（Wired）、《企业家》（Entrepreneur）、《美国退休人员协会杂志》（AARP：The Magazine）发表过作品。他的相关著作还有《虚拟现实》（Virtual Reality）、《找到你热爱的工作》（Finding the Work You Love）。

　　联网的智能门铃电子猫眼、智能音箱和智能恒温器已经进入家庭和商业领域。
　　汽车接入了智能交通系统，企业也连通了高度自动化的供应链网络。
　　外出旅行时，我们也能够在智能手表收到有关航班的实时提醒信息，或是查看行李的实时动态。
　　随着技术的不断发展，物联网正在逐渐渗透到我们生活的方方面面，成为推动社会进步和创新的重要力量。
　　物联网（loT）正在改变人的工作和生活。《物联网》描述了智能灯泡、能触发地震预警的手机传感器，能让用户通过完全沉浸式的虚拟现实环境参与商业博览会的三维头戴设备，以及其他更多设备；解释了构建和管理物联网的技术，并研究了现在可用的越来越多的消费类设备，从智能门锁到增强现实试衣间。
　　《物联网》认为物联网已成为第四次工业革命（4IR）的一部分，通过智能制造、端到端供应链可视化、集成人工智能等方式改变商业。作者思考了与物联网风险相关的问题，包括威胁言论自由、加剧不平等、网络犯罪等。最后，《物联网》展望了超互联世界的未来，以及这对日常生活和人际交往的意义。

　　《物联网》：
　　微电子技术的持续进步在未来几年将进一步扩大数据量。将传感器纳入物联网的最大挑战并不是设计新的功能（比如用智能手机充当酒精测试仪，或者用手机检测腐烂食物或公共场所的微小爆炸物浓度），而是构建新的数据和分析系统，用来发现、收集和排列数据，并从中找到合适的数据，再在特定的环境或情况下即时检验结果。
　　物联网产生的大量数据，或是用于保持系统运行而产生的数据，都需要一个高度分布式的框架来处理，该框架应该具备可扩展性、灵活性和高可用性。云的出现满足了这个需求，其他基础设施和系统同样发挥了作用。例如，物联网设计师和开发人员通常使用NoSQL数据库和schema来在不同情况下高速处理数据。这些系统还必须兼容结构化和非结构化数据。通常情况下，最终会形成一个时间序列数据库，以动态适应不断变化的需求和条件，比如监测车辆行驶的速度，抑或查看联网的门锁是否自动开启或上锁。
　　来自传感器、设备、机器和其他物联网组件的原始数据通常会进入分析平台层。平台层负责解析数据元素，并根据规则和编程程序，将信息和行动指令传递到各种设备。如今的物联网系统支持实时数据流处理，这种处理依赖于物联网的消息中间件层对所有数据进行排序。举例来说，像Apache Spark Stream之类的处理工具，就可以处理复杂的交互式批量数据查询，并适应众多应用程序和服务的切换。
　　机器学习和深度学习系统的使用也越来越多，从而促成了能够处理所有数据的升级新算法的生成。这些新算法包括监督学习，即利用人工对数据进行标记，以产生和改进算法：无监督学习，即让算法自己寻找答案；还有强化学习，即允许系统通过与周围环境的互动来学习。所有这些系统都旨在实现高度复杂流程的自动化，并从物联网数据中提取清晰的数据。试想一下，如果机场发布的炸弹警报闹了乌龙，就会引起大麻烦。当决策者试图疏散公共区域的人流时，必然会引发恐慌和潜在的危害，这是大众难以承受的后果。当然，如果真的发生了意外爆炸，结果肯定会更糟。不过，同样也没有人愿意接受自己的健康问题出现误诊或烟雾报警器在检测一氧化碳浓度时发生误报。
　　契合环境是构建现实世界联网系统的关键，它能预防误诊和误报的发生。为了开发出真正的智能建筑、交通基础设施、安全系统和智慧城市（在每个城市都有上亿个对象、IP地址和数据生成点），我们必须采用与传统数据库完全不同的物联网数据管理方法。当数十亿或数万亿的设备将数据流传输到计算机时（数据流经过沿途的不同点位会接受到不同的处理），数据捕获、收集、存储和分析均已发生了巨大变化。在这样的场景中，传统的商业智能和分析工具根本无法适应如此庞大、分布式和复杂的数据集合。
　　随着物联网的发展，集成云和分布式计算模型提供了部分解决方案。通过在价值链的各个点位处理和分析数据，就可以扩展资源，并在任何需要的地方使用它们。许多云和软件供应商现在能提供高度灵活的计算能力（根据需要通过云调高和调低计算资源的能力）以及专门的机器学习和分析工具，用以将物联网数据转换为信息和知识。开源技术企业还引入了其他工具和资源来帮助人们处理不断增长的数据量。
　　然而，即使有了更精密的计算和数据管理模型，在通往智能住宅、智能建筑和智能城市的道路上也充满了其他阻碍。我们面对的主要问题有：谁占有数据、开源技术企业如何验证数据的准确性、如何确定用户使用数据的收费标准、用户可以对数据保存多长时间，以及如何格式化数据以供各行各业的消费者使用等。消费者在数据隐私方面表达了担忧。API和其他处理数据的工具也对所有权和互用性的潜在问题提出了要求。

第一章 物联网改变一切
第二章 数字技术的融合
第三章 物联网的应用原理
第四章 智能化的消费类电子设备
第五章 兴起中的第四次工业革命
第六章 物联网的现实与影响
第七章 初具规模的互联未来
致谢
词汇表
参考文献
延伸阅读
索引