通常當大家討論物聯網(IoT)時，都在討論如何利用新硬件里提供的API。這包括家電，智能手表，智能手機和HVAC設備。但遠見的開發人員和商務人士在這些設備嵌入這些功能之前就能構建出這樣的新應用和服務，從而賺取可觀的利潤。
在San Francisco的Parks Connection大會上，Jim Hunter，Greenwave System的首席科學家在TechTarget的采訪中討論了物聯網API的未來前景。在某個層面，新的應用和服務需要使用類似Java這樣的編程語言，來從各種設備，人員和流程里收集到的信息中抽取出有用信息。但是Hunter認為要想利用這些信息流需要重新思考描述這些事情的能夠被IoT相關應用所使用的數據模型。
和IoT設備的交互將會成為我們生活中很自然的一部分，Hunter說。“IoT對象和交互模型將會以和生活中其他事物非常類似的方式呈現，就像你的朋友，內容和日程表。所有人都不想成為家庭里的CTO，而想成為生活的CEO。”
跳過終點線
這樣有前瞻性公司的一個例子就是Swann，一家閉路攝像機市場的公司。Geoffrey Schorz，Swann的培訓經理說他們即將推出一款無需任何IoT設備的家庭門戶和安全服務。這種集成式家庭門戶偵聽火警，一氧化碳偵測器的鈴聲，以及打碎玻璃的聲音，創建出API以供訪問這些設備的信息，而無需在這些傳統感應器里加裝任何新的協議。
這樣的方式也降低了客戶接入這些滿足安全需求的服務所需花費的時間，精力和花銷。后臺里，程序員可以編寫應用程序和算法來生成警告，向主人提供安全狀態信息。Schorz說這樣的方案是家庭安全領域的顛覆性產品，因為其他家庭門戶還都要依靠安裝昂貴且復雜的定制IoT相關的硬件。本質上，Swann利用這樣的新方式，只需更少的費用，并且能夠更為容易得和給客戶和開發人員提供價值。
偵聽對象的語言
回到1990初，那時我還在Arizona的Biosphere II項目里工作，我們構建了一個2.5英畝的地球閉環系統模型。我們實現了神經系統，使用超過2500個感應器來監控該閉環環境的各方面狀態。項目的一個主要技術人員發現他能夠在這個復雜神經系統探測到問題之前的兩周就發現某個昂貴的空氣處理單元即將發生故障。他留意到這些機器的聲音發生了細微的變化，所以能夠基于這樣的觀察結果做相應的維護。由Shwetak Patel領導的華盛頓大學的一些研究學者在2005年生造了基礎設施介導傳感這個詞，來說明可以通過編程來理解設備的工作情況，而無需每個監控點的精確監控。這種特別的技術當時太超前了。Patel的創業公司，Zensi最終被Belkin收購。有可能將這樣的技術應用到未來的家庭門戶產品當中去。
該研究在家庭安全的每個方面，電子、水和空氣處理，各使用一個單獨的傳感器。電子監控系統偵聽家庭AC電線生成的獨特信號來區分電燈泡，火爐，TV和其他設備。這使得可以判斷處任意設備什么時候打開或關閉，以及使用了多少電量，而無需在這些電器上安裝額外的監控設備。
水監控系統則利用水在水管里流動時會產生的物理特性。家用水管的構造會導致微妙的水壓起伏，稱為“水錘現象”，在廁所，水槽和淋浴噴頭處的聲音和震動都會有區別。這使得Patel的團隊能夠知道哪些固定設備在運轉，它們使用了多少水，而無需在每處水管處添加特定的感應器。
單個空氣處理感應器用來收集當人們在屋里門間走動時產生的細微壓力波動相關的信息。
傾聽
在健康監控領域，大家更多關注于智能手表。但是利用這些設備的應用程序需要等待Apple和Samsung的硬件進度才能展現HealthKit和S Health的信息。而且，想要使用這類應用程序的消費者必須先購買并且佩戴這些設備，還要記住給設備充電。
和基礎架構及感應類似的想法是可以讓開發人員拋開這些限制條件來創建應用程序。比如，MIT的研究學者已經發布了可以將包括人像的照片轉化成心率和持續血壓的數據的軟件。市場上現有的智能手表目前都不支持持續血壓監控。雖然這些功能可能還在早期階段，但是它們開創了不用特別硬件實現監控的可能性。
Intel也在致力于上下文感應SDK和RealSense API的開發，可以利用從智能手機和新型相機里收集到的信息。如今，感應器可以幫助創建景色的3D模型。但是再進一步，Intel也在研究如何將人類健康，健身，意圖和情感狀態整合進API。
為什么還在等待?
能夠利用來自IoT信息的核心組件依賴于創建正確的描述這些物理對象屬性的數據模型， Greenwave的Hunter說。該數據模型使得能夠創建高級編程架構，來編排數據流，將信息聚合到云上，以及編寫出能夠給客戶和公司帶來價值的應用程序。
大規模硬件制造商，比如Apple和Samsung顯然能夠通過出售更多的智能設備來賺取利潤。Brett Worthington，Wink的VP和高級經理，智能家居供應商，說為家庭購置IoT設備的消費者在首次購買之后一般都會在兩周內回頭再購買兩到三個設備。這對于設備制造商來講肯定很好。同時，該業務模型可能只適用于早期采用者。
被大眾市場所接受的IoT應用的廣泛采用方式更偏向于被應用驅動，這樣的應用程序能夠利用家庭已有的事物，而無需購買新東西并費力安裝它們。為什么等待這些功能，而不是今天就購買這些創造價值的設備呢?基于事物物理屬性創造API的創新型公司和開發人員可能剛剛能夠面世。“將數據轉化成可執行信息的能力是上下文，”Hunter說。“上下文將很多不同的有關聯的事物連接起來，這些事物包括時間，密度，位置，所有權和活動。IoT能夠幫助自動發現并溝通所感知到的上下文，并且將數據轉化成信息和推動我們進步的行為。”
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