工业物联网是用于分析的数据生成引擎：一台大型现代化卡车拥有100多个传感器，每个传感器以每秒一次或更快的频率产生数据并处理。分析人员在处理如此大量的数据时，可能遇到质量问题，如缺少批次信息、缺少通道、传感器故障，错误的提取信息，数据抽取传输装在过程中的故障等问题。这些问题导致数据科学家将更多的时间浪费在数据质量控制而非花在数据分析上。
物联网已经发展到足以为动物安全服务。牛的放牧通过便携式传感器进行监控，这些传感器是动物应该佩戴的。热量摄入、潜在危害、室内湿度和温度监测可通过物联网实现。这些传感器可以帮助农民通过分析动物的生育能力来了解繁殖的最佳时间。
物联网（IoT）和工业物联网的普及率持续飙升。麦肯锡报告称，2014年，约有13％的企业报告其运营中使用了物联网技术。今天，这一数字已增长到25％。到2023年，全球使用的物联网设备数量预计将达到430亿台，是2018年使用数量的三倍。
物联网（IoT）正迅速成为现代企业的技术必需品。认识到这一点，企业正加紧努力实施和扩展物联网。然而，当企业越来越多地投资于物联网计划时，他们却遇到了与技术采用相关的多重挑战。物联网应用中最重要的问题包括对大容量通信网络的需求、使用大量智能连接设备的安全影响以及物联网中的数据集成问题。
现如今，5G的时代也已来临，5GIoT的概念也被提出，各种技术互为补充，我们会有更加丰富、更加智能化的生活工作体验。
无论承载多少民族期望，与时下一些新兴科技领域相比，芯片、操作系统始终无法成为产出周期快的领域。或许是从0到1，或许是从1到N，眼前的挑战从来没有想象中的简单。尤其是面向物联网的操作系统，即便打开了新的赛道，就连谷歌也与我们站在了同一起跑线，甚至对方因为缺乏硬件经验反而处在落后身位，这条路走起来也是不容易的。
