大规模 - 可靠的物联网意味着大量放置良好的传感器。 就概率而言，总有几千个传感器不起作用。 在这种情况下，如果一个系统的性能没有从100%下降到0，而是能够发挥大部分功能，那么这就是一个好的系统。 但实际上，现在的电脑还是很脆弱的。 一台计算机在正常运行的情况下可以保证计算自始至终都是正确的，但是当多台这样的计算机放在一起组成一个系统时，往往会出现一些意想不到的问题。 这与生物系统的原理完全不同：生物系统有许多可以替代它们的细胞。 尽管每天都有许多细胞死亡，但我们在生物学层面上仍然是健康的。 比如医学上发现大脑的一部分结构坏死了，附近的一些细胞可以取而代之，整个系统就可以正常工作。 对于传感器网络，最好的状态是形成一个类似于生物系统的系统。 当一些传感器发生故障时，其他传感器可以替代它们，这需要大规模的保证。

标准化——传感器等相关部分毕竟还是互联网的一部分，需要有效连接到互联网，所以需要标准化的元器件和I/O接口。 此外，接口（Interface）也需要标准化。 公众最关心的是如何应用它。 没有必要完全熟悉传感器的复杂原理。 只需要知道一个标准化的操作流程。 比如在超市里，只要把探测器放在一件物品上，按一下开关就可以在电脑上搜索到关于这件物品的所有信息。 这就是交互界面的标准化——当达到这个水平时，就意味着可以大规模普及。 值得一提的是，标准化也有利于规模化生产，就像中国古代木结构中的斗拱榫卯，经过标准化后大量生产，形成亭台楼阁。

数据——和任何硬件一样，传感器最终会被大量生产，成为超市里的廉价商品。 但除了硬件之外，传感器收集的数据还可以有更多的应用。 例如，可以根据对身体状况的感知来推荐保健品，这必然会带来可观的广告收入。

数据这块蛋糕自然诱人，但吃起来并不容易。 首先，获取这些数据的bootstrapping过程并不容易：一开始数据很少，需要提供好的应用方法才能吸引人们提供更多的数据，然后获取更多更好的 应用，从而获得更多收益。 其次，数据所有权（Ownership）的问题不容忽视。 我在 Xerox PARC 的老团队里有一个非常聪明的人，他后来成为一家初创公司的副总裁，这家公司制造了一个传感器，该传感器可以在停车位下方使用光和磁场来感应周围环境。 技术完成后，他觉得很有成就感，认为会引起一场革命。 如果想在美国一些大城市的市中心找到停车位，那是一件令人沮丧的事情。 安装这个传感器后，客户可以在线付费查看和预订空置车位，也可以提高使用效率，带来非常可观的收益。 他的初衷是好的，但现实却让他失望了，因为这些停车数据所获得的商业利益理应属于市政府，因此遭到了一些市政府的拒绝。 第三，隐私（Privacy）是个大麻烦。 有些传感器与我们所处的空间直接相关，例如放置在我们的手机中甚至是我们身上的传感器。

这涉及到一个很重要的矛盾：一方面，传感器可以提供个性化服务，满足个体的独特需求； 但与此同时，个人隐私也被曝光。 这种问题在互联网上已经出现了（比如搜索引擎提供的个性化历史提醒），物联网也可能有类似的问题，甚至更严重，因为传感器感知的几乎完全是个人内容， 它会让你知道你读了什么书，吃了什么，每天遇见了谁。 因此，传感器要应用到个人日常生活中，非常有必要注意隐私保护。 在信息的有用性和隐私性之间必须有一场肉搏战。 当人们认为他们的隐私在过于公开的信息中受到威胁时，他们应该能够关闭相应的传感器。

使用粘性（App stickiness） - 以智能手机（如Windows Mobile操作系统的手机）为例，人们喜欢它是因为一些非常吸引人的功能，人们会多次使用它的功能，而不是尝试一次就忘记了 . 同样，物联网上的应用也应该是非常有吸引力的，而不是仅仅引发人们的一次性使用。 总之，物联网应该是一个漂亮的可重复使用的环保袋，而不是一次性的白色污染。

生态系统（Eco-system）——对于物联网来说，需要硬件、固件（firmware）、软件、接口等多个领域的合作，这是一个庞大的产业链，只有当一个完整的 生态系统建立起来，物联网才能真正可持续发展。 以PC为例，它有一个非常完整的生态系统，硬件、软件、应用、兼容性都是人做出来的，这个行业的发展是非常健康的。

在以上五个方面中，数据无论如何是最重要的，而感官数据的潜力巨大，甚至有可能因为数据的有效利用而产生另一个有影响力的公司。

在 20 世纪 80 年代，传感器必须由卡车拉动； 现在微软的数据中心里安装了数以万计的二三厘米见方的传感器，也许再过十几年，空气中就会真的有灰尘大小的传感器了。 漂浮在空中，或进入人体，以帮助检测血管阻塞等情况。