據專業人士預測，截至今年年底，將有約36億臺設備接入互聯網，保持高頻使用與活躍狀態。5G時代的到來將打開流量的大門，并促使更多設備誕生。越來越多的領域使用邊緣計算，促進商務發展，加速數據處理。物聯網是諸多行業數字化轉型的關鍵驅動力。傳感器、RFID標簽和智能信標已經開始了下一輪產業革命。市場分析人士預計，2018至2020年，制造業聯網設備的數量將翻一番。這些聯網設備將成為許多行業的破局者，顛覆從開發到供應鏈管理的每一部生產流程。除此之外，2019年，87%的醫療機構將采用物聯網技術。物聯網對于醫療機構來說，將有*的可能——智能藥片、智能家庭護理、個人醫療管理、電子健康記錄、敏感數據管理和更的病人護理。

   物聯網不可忽視的影響力，將持續吸引更多的前期風投進入硬件、軟件和配套服務業，追逐創新項目。根據數據公司（IDC）的數據，到2021年，物聯網領域的投資將達到1.4 萬億美元。物聯網領域是少有的幾個能吸引新興資本和傳統資本共同關注的市場。智能設備的普及和客戶越來越強的依賴性，將刺激更多資本關注物聯網，并加大對初創企業的投資。
   物聯網的本質是連通和處理，“智慧城市”就是的例子，智能傳感器將記錄我們身邊的一切事情，從行人步行的路線，共享汽車的使用，建筑物的用途，污水的排放，和溫度的變化，24小時的運轉，就是為了創造一個更加舒適、方便、安全、干凈的地方，讓住在城市的人更加舒服。任何一個模型完善，都可能成為其他智慧社區的范例，并終運用在智能城市的模型中。
   

人工智能是賦予大數據意義和提高商業價值的關鍵因素。人工智能將在以下領域幫助物聯網進行數據分析：數據預處理、數據探索、流數據可視化、數據的時間序列準確性、預測性和前瞻性分析以及實時地理空間位置（邏輯數據）。以下是幾個例子：

●數據預處理：定義數據池并清理數據，能使我們了解不明數據和數據湖等概念。

●數據探索：在定義的數據池中找到有用的數據。

●流數據可視化：通過定義、探索數據和以智能方式可視化處理流數據，使決策過程變得容易，減少延遲。

●數據的時間序列準確性：保持對收集數據的置信度，高精度和完整性。

●預測性和前瞻性分析：根據收集、探索和分析的數據作出相應決策。

●實時地理空間位置(邏輯數據)：保持數據流動的順暢和對數據的控制。