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環境條件，如空氣質量、溫度/濕度和亮度，這樣你就能知道需要做哪些安全和舒適的改變。

能量利用模式，這樣你就可以知道你的建筑物是如何及何時使用能量的，并且可以采取措施來優化能源效率。

這些使用者的行為、活動水平和行為模式，讓你了解他們是如何影響能源效率指標的。

使用水，這樣就能把浪費降到zui低。

建筑的設備，因此能夠確定建筑的功率因數，并將這些數據用于預計的維修。

在物聯網部署方面，文化仍是采用的主要障礙。24小時監視和公司訪問我們個人數據的想法令人們感到緊張。造成這種情況的主要原因是數據將會發生什么，以及誰將擁有這些數據這一未知事實。

值得慶幸的是，大部分物聯網數據是以匿名、安全的方式收集和傳輸的。這些數據將被解讀、分類、分析，并與其他數據整合，作為跟蹤過程的一部分。相對于電子商務網站收集的個人數據，物聯網數據組合主要是用來提供總體情況，追i蹤趨勢和變化。另外，隱私設計是物聯網系統解決方案的一個固有功能，可以減輕隱私問題。

利用分析工具對物聯網設備產生的各種類型的數據進行分析，從而進行物聯網分析。利用物聯網分析，有價值的信息可以從大量數據中提取出來，然后用來改進應用程序、業務流程和生產等。多種類型的數據分析可用：

標準分析：標準分析是用來分析特定情況下應該采取的步驟。這就是通常所說的描述與預測分析的結合。規范分析在商業應用中可以幫助解釋大量的信息，從而得到更加準確的結論。

SpaceAnalytics：該方法用于分析基于位置的物聯網數據和應用。對各種地理模式進行空間分析，確定各種物理對象之間的空間關系；泊車應用、智能汽車和作物規劃都從空間分析的應用實例中獲益。

在安全和網絡支持方面， OT與 IT合作。軟體與資料融合，邊緣資料直接進入 IT系統，例如預算管理。集成了 OT和 IT功能的物理設備，包括路由器，控制系統等。

如果企業把 IT和 OT結合起來，就能減少空間、時間和能量的消耗，減少采購和管理。常規系統中，對傳感器或執行機構的數據進行分析可以立即得到結果，但不能得到深度結果。當數據分析越來越接近云端或遠程數據中心時，計算結果的深度會增加，但時間會增加。近幾年，數據分析主要是在云中進行，但云的功能已經轉向了邊緣。在數據中心中，企業組織面臨著前所未i有的挑戰，如帶寬限制、關鍵任務 OT系統、惡劣的物理環境、不可靠的連接和不斷增加的安全漏洞。為了管理這些困難，企業組織正在轉向邊緣即服務產品。

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由傳送通道劃分：其中主要包括數據傳輸終端和非數據傳輸終端。

這類終端一般把來自外部多接口的采集數據合并到終端內部的處理器上傳送，具有多路同時傳送的優點，同時減少了終端數。

其不足之處是只能根據終端周邊接口來選擇應用，若滿足所有應用，對終端周邊接口的種類就有了較大的需求，在較不復雜的應用中會造成大量接口資源的浪費，因此可插入式設計是這種終端常見的特點，前面提到的通用智能終端就屬于這種類型。

在終端中集成了數據傳輸應用協議，作為一個多功能的應用，經常需要提供二次開發接口。市場上很少有這樣的終端。

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以前物聯網技術在中國的蓬勃發展，讓我們看到了未來廣闊的市場，據估計，隨著未來3~5年中國物聯網技術的普及和推廣，終將會形成萬億級的大市場。

目前制約物聯網技術大規模推廣的主要原因是終端的不兼容問題，不同廠商提供的設備和軟件不能在同一平臺上使用，而且設備之間的協議沒有統一標準。