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由于智能产品带来了显著的好处，如效率和更少的人力，因此许多行业开始将这项技术应用到他们的产品中。日常用例之一是可穿戴健身和健康追踪器。

这些设备可以监测心率、睡眠和热量摄入等重要指标，并告诉我们健康状况。一些可穿戴设备甚至可以连接到第三方应用程序，与医疗保健服务提供者分享用户的病情。

另一个例子是家庭自动化，比如Nest Thermostat（巢式恒温器），它根据用户的喜好自动设置温度，有助于节省能源。

2

通过连接的传感器，物联网就像“人体”一样工作。然而，仅仅依靠这项技术就需要花费大量精力进行高级数据分析。

因此，人工智能开始充当“人体大脑”，分析从传感器收集数据，并决定进一步的行动。

人工智能和物联网协同工作的一个很好的例子是自动驾驶汽车。物联网中的传感器将检测道路、交通和停车条件，而人工智能将分析情况并以最佳速度运行汽车，以确保平稳行驶。

3

边缘计算缩短了数据处理和生成数据的物联网设备之间的距离。因此，随着两个位置越来越近，数据可以更快地传输。

石油精炼厂中的物联网应用就是一个很好例子。控制阀中的传感器可以检测管道中的危险高压，然后及时通知工作人员或自主处理（关闭阀门或泄压）。

如果数据处理设备远离传感器，则自动关闭指令可能来不及。但是，如果将处理设备放置在更靠近传感器的位置，则间隙会更短，自动化速度也会更快。

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在新冠肺炎大流行期间，由于居家令，许多实体超市暂时关闭。尽管他们不得不面对困境，但这种流行病也促使许多零售业主使用物联网等数字化技术。

零售业物联网的一个很好例子是亚马逊全自动超市Amazon Go。

它通过使用自动结账减少了人工交互。顾客仅在进入商店时打开 Amazon Go 应用程序，然后，超市内的传感器会在他们每次拿取商品时，在应用程序中将拿取的商品添加到虚拟购物车中。

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随着越来越多的设备连接到互联网，个人和公司正成为网络攻击的目标。幸运的是，这些情况也使他们更加注重保护数据。

大约在物联网开始流行的同时，超过60%的组织开始改善其网络安全保护措施。他们开始招募IT专家和部署基于物联网的技术，例如安全态势和高级身份和访问管理等。

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物联网数据分析涉及传感器收集的数据集。也就是说，该技术只有在收集到数据后才会启动分析。

使用物联网进行数据分析的一个例子是迪士尼的Magicband腕带。参观迪斯尼乐园时，游客必须佩戴这个腕带，它具有门票、酒店房间钥匙和信用卡功能。

腕带将连接到乐园内的数千个传感器，让迪士尼知道游客的位置和需求。它可以帮助迪士尼做出更明智的决策，比如建议游客乘坐另一辆车，或者在拥挤的区域增加额外的工作人员等。