很難想象歷史上還有哪個時代曾經像我們現在這樣熱鬧，我指的是生活方式迭代演進的熱鬧。
想象中的先輩們，從出生以至老死，恐怕過的都是一成不變的日子。他們沒有手機，沒有電腦，不曾發明過“低頭族”這個名詞。但是如此依賴電腦的我們，幾乎就快要淘汰臺式電腦，連筆記本電腦都漸行漸遠。盡管此刻手機、平板還正當時潮，但是又有誰能夠保證，五年十年之后的我們，依然會對著一部手機愛不釋手。
這當然是件很嚴肅的事。今天當紅的臉書、微信等商業模式背后的假設都是人們繼續使用并熱愛手機;而今天的蘋果和一眾安卓手機制造商，也全依賴著相同一個理由而興旺、而獲利得滿盆滿缽。但是這樣的日子可能很快畫上句點了。世界知名的未來技術預測公司Gartner預言到2020年，全球通過物聯網鏈接在一起的“聰明物件”，將會達到可怕的260億個，而整體的產值將達2630億美元。
聰明物件的特征是，善解人意、體貼入微、無遠弗屆。通過一些融混在各種日常生活用品之中的傳感器，例如眼鏡、衣服、鞋襪，時時刻刻捕捉您的一舉一動、所言所行、甚至起心動念;通過低能耗、輕便微小的無線傳輸元件，在您不知不覺之中將捕捉到的信息記錄到云端;然后通過大數據建模、內存計算，飛快地理解您的情緒、愿望、各種貪嗔癡;最終通過某種形式的機器人代理，替您過濾電話、撰寫郵件、預約看病……幾乎像真人一般。
這樣的情景正在發生。
基于傳感器的物聯網正逐漸入侵我們的生活。從運動手環，到智能手表;從能夠分析排汗成份的內衣到可以感測腸道細菌種類與數量的假牙。更熱門的領域是“社交物聯(Social Network of Things)”，先是人和物通過物聯網互聯，然后其中的物與物自然發生關聯，構成一個人與物合一的巨大且復雜的社交網絡。例如借助變色面料和傳感器，已經實驗成功讓衣服根據衣服主人在臉書上的社交關系而自動改變花色，于是人群中人與人之間的云端社交關系立即可以從服裝花色上識別出來。
如果聰明物件滲透進人類生活的深度到此地步，那要手機、平板何用?事實上物聯網對人類生活的滲透比您能夠想象的還深得多。舉凡智能家居、車聯網、智慧城市等等，都是物聯網染指的范圍。
我個人目前參與的項目里甚至包括了農業大數據：我們利用物聯網技術來溯源生豬從配種、受孕、出生、以至于交割、屠宰、上餐桌的完整過程;我們通過傳感器來追蹤并跨期比對農地的含水量、日照單位、和土壤化學成份;我們利用無人飛行器進行空拍，通過圖像識別來掌握作物的熟成階段，并預測蟲害的發生概率。物聯網的普及，將會顛覆、甚至殲滅眾多傳統行業里的從業人員。
物聯網是真正的工業革命，而且比之前任何一次工業革命都更加來勢洶洶。這場革命所涉及的改造，不是單一產品或單一技術的改造，而是基于商業模式的整個生態系的改造。
這場革命是漸進的，而不是突然發生的，因為生態系的改造需要方方面面各種技術的集體成熟。例如供電的便利性、可持續性;無線通信技術的覆蓋與傳輸能力;通過數據科學去理解人類各種感知與行為意圖的能力。這些都是非常艱深的黑科技，其中有些技術才剛剛獲得一點點突破，而更多的領域還有待科學家一一加以克服。
例如我個人和硅谷一家公司最近正在開發一種基于某種新式協定的無線基地臺，有效覆蓋范圍可達方圓30公里，可以同時對接25000個發射器，基地臺的電池續航力可達10年至15年，而每個發射器則可達5年到10年。更重要的是，無論基地臺還是發射器，價格都相當低廉。這就是生態系的技術進步。而在認知理解能力上，根據最近谷歌內部釋放出來的信息，盡管非常低調隱晦，我們可以窺知他們正在利用理論物理里備受重視的“張量分析”來進行大數據建模，從而可以更快速、更正確地猜知人類的思想，讓他們的搜索引擎使用類似于人類大腦運作的形式來進行海量信息的檢索。
這些例子告訴我們，物聯網革命確實是一種基于生態系的革命。成功的物聯網產品，必然考慮了整個生態系各方面技術的狀態，然后與這些技術參與者共存共榮。生物學告訴我們，任何生態系一定存在如下角色：食物、掠食者、競爭者、抵抗者和合作伙伴。這里的食物指的是我們捕捉信息的來源(例如用戶、農田、牲畜等)，而掠食者正是物聯網產品的提供商。但是我們更關心的是生態系里的合作關系，這包括了寄生、共生、和互生三種形式。
例如我們可能必須把物聯網設備(例如RFID或iBeacon)嵌入某個傳統行業里(例如賣場)，才能取得消費者在賣場里的消費路徑，這是某種形式的寄生;又如物聯網必得和傳感器搭配，才能取得想要捕捉的數據，這是共生;而通過物聯網和傳感器取得數據之后，物聯網產品或許可以簡單粗暴地直接對用戶進行某種反饋(例如智能家電)，但是如果能夠通過大數據建模對用戶進行更深入的感知和預測，然后自動幫用戶代勞某些決策、基于預測協助用戶規避痛苦，那么物聯網與大數據合則兩利，這是互生(例如車聯網和智能家居)。
物聯網產品的成功取決于如前所述的生態系結構，和相應的利益分成模式。
首先是所構造的生態系是否真正解決了一個過去還沒被完善解決的難題。例如生物醫學機器人(Biomedical Robots)本質上就是一種可以放進人類體內帶著傳感器的微型機器人。這種產品牽涉的技術領域從微電子、醫學、通訊、到大數據分析，進入門檻極高，一旦研發成功注定要獲得厚利。
其次是生態系里相關技術的成熟程度。例如谷歌眼鏡很好地解決了行動中雙手不方便進行計算操作的難點，同時通過和攝像系統的整合，有可以非常便利地捕捉外在環境和內在體征(視虹膜)的信息，但是由于電池續航力、發熱等等技術問題，目前整個項目只好處于擱置狀態。
第三個決定成敗的因素是生態系里的利潤分成設計。這主要取決于生態系里各方技術對于共同實現最終產品的重要性、和可替代性，這毋庸置疑憑實力說話。重點是讓各方覺得公平。個人并不相信所謂“羊毛長在豬身上，讓狗來買單”這回事兒的，這主要應驗在依靠培養足夠大量的客群，然后借流量來爭取其他生意機會的商業模式，這種模式除了BAT，對于后來者，估計已經完全沒有機會了。最后一個因素是競爭，所構成的生態系必須真的能夠開創一片新的藍海。例如微軟的HoloLens原本是個非常厲害的虛擬現實技術，但是不幸谷歌投資的Magic Leap更勝一籌，于是前者只能落個命運難卜的下場。
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