隨著智能設備的普及以及硬件成本的下降，物聯網（IoT）領域已成為當下熱門的“新戰場”。據IDC研究表明，盡管有66%的元器件廠商和67%的加工廠商正在積極探索物聯網領域，但其中只有分別不到半數（40%）和半數左右（55%）的廠商能夠真正開始試點，大多數企業仍然在這一領域摸索前行。

時下人工智能是一個常常被提到的詞匯，物聯網的發展與智能息息相關，物聯網智能化的關鍵是什么？

初級的智能化是依靠芯片，而真正把物聯網智能化領上一個新臺階的，卻是由芯片所產生的數據。物聯網的智能化程度取決于其對數據整合的能力與高度，對復雜數據的整合能力越高，服務就越“智能”。對于物聯網設備來說，這種整合有以下幾種形式：

獨立設備內的整合，也就是設備將數據傳遞給內置應用。用戶可以對該設備進行遙控、監控，以及獲取推送信息等。這一階段尚不能稱之為“智能”;

設備與設備間的整合。一臺內置了芯片的設備可以自動觸發另一臺內置了芯片的設備;

系統間的整合。芯片與系統的整合與交互才是物聯網智能化的開始，包括不同廠商設備之間的整合，例如亞馬遜的Alexa、蘋果的HomeKit，以及Nest;

終極的整合就是智能學習系統，即通過模式化的學習觸發相應的反應，例如丈夫每天下午五點半到家，自動打開電視并換到體育頻道。智能學習系統還能對用戶的習慣和喜好進行分析，這才是真正的智能，也是所有物聯網服務平臺的終極目標。

目前服務的智能化是怎樣實現的？

是通過云端實現的。我們認為智能化應該發生在云端而不是在設備端。因為云端智能化更容易管理（當然，設備也是很重要的環節），在云端的優化或者更改更靈活、開發周期更短、效果更廣泛，同時也可以充分利用現有的系統資源。

除了推動智能化外，數據在IoT領域還有哪些用途？

首先是幫助用戶在設備發生問題之前，就對可能發生的問題進行排除。例如，一臺智能洗衣機的排水管堵塞了，服務中心可以通過代碼調用這臺洗衣機運行的數據，找出造成這一問題的原因，在洗衣機還沒有完全不能用之前就告知用戶，并且安排修理。

此外，數據還可以通過對多種智能設備的分析，給出用戶最優的解決方案。比如，一個用戶很想自己家里的環境舒適宜人，但不知道該怎樣做。數據分析平臺可以先對其環境進行檢測，從而分析出最適合他的物聯網數據。

接下來我們依然會不斷提高云平臺的可擴展性和兼容性，如果我們預計市場會有數百萬設備的增加，我們的可擴展性目標就會是這一水平的三倍。同時我們也重視保證端至端可擴展，這是一個持續的努力方向。另一個目標是團隊的互動效率（Interoperability），這是我的團隊工作重點之一，目的是實現不同設備、應用程序一起工作并共享信息數據。同時，用戶體驗方面也需要繼續努力，尤其是引導用戶方面。

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