咱们正进入物联网年代，许多连网设备将运用传感器/信号彼此通信，预计这些设备将发生很多数据。
处理很多数据（大数据）并从中生成可操作的见地将是一项挑战。
公司正在投入很多资源来构建能够处理很多数据并从中获取见地的渠道。物联网会发生无限多的数据，那么，这些渠道是否仍然能够应对这种状况，并处理从数千台设备收集到的数据，而且仍然具有本钱效益？
例如：
今日，Skyserver数据库中有2亿个星系的数据。SDSS的数据超过150万亿字节，覆盖了2.2亿多个星系和2.6亿颗恒星。
跟着时间推移，设备的准确性会进步，它们的发现才能也会进步，从而发生更多的PB级数据。咱们会持续增加服务器、内存、硬盘和处理器来办理所有这些数据吗？
为什么咱们不能投入资源来使设备智能化？每台设备都在本身进行必要的智能化，其输出接口只向外界供给可操作的数据？
例如，太空望远镜能够比较所有图画，只将一些具有新见地的图画发送到太空服务器。某种内置于太空望远镜中的机器学习能够帮助它从曩昔学习，并在此基础上发生可操作的见地……简而言之，在望远镜中装置一个大脑，将大数据转换成智能数据。在SkyServer上存储、办理和处理废物（大数据）对咱们来说毫无意义，咱们为什么要承当废物数据的传输本钱？
在物联网国际中，假如所有设备的输出接口都能供给智能数据，这将大大减少需要在物联网线路上传输的数据量。
咱们还需要重新考虑咱们今日运用互联网的方式，跟着时间推移，从互联网生成的数据正在急剧增加，而未来的软硬件技术根本无法应对这种局势。
或许咱们能够为互联网创造一种新的语言，它能够用几个信号来传递信息，而不是写一个1000字的故事。假如你看到聋哑人之间的对话，你会发现他们简直不用信号，只用很少的动作叙述一个完整的故事。将互联网用户看作聋哑人，并创造一种能够用很少信号叙述故事的语言。
我以为围绕物联网的渠道能够帮助连网设备，并帮助咱们理解今日在互联网上生成的数据。
将国际转向智能数据，而不是浪费金钱来处理废物（大数据）。
