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现在神经网络已经被应用于电厂运转控制中。比如，堪称当前世高效的发电装置的西门子在德国易兴镇建造的燃气轮机，就配备有数千个传感器，可以不间断监测气压、废气温度和排放量。传感器监测到数据后，以人脑为模型的软件系统对数据进行评估，同时自动从中学习。但是测量数据不仅用于优化一座发电装置的运转；利用某种群体智能，还可以实现多座发电装置的互联互通，而这些发电装置本身在运转过程中会根据经验不断自我优化。

与此类似，在未来的“物联网”中，很多设备将可以互相交换数据，使用网络服务，以及人机交互。比如，衣服将告诉洗衣机需要设置的水温；汽车之间将相互通信，从而避免交通堵塞和事故；未来的电网将连通千千万万个能源生产商和消费者；软件代理将自动购买和销售电力；工厂里的部件将装上智能标签，从而能够自我组织，并通过无线电通信来控制生产过程。

资料来源：思科VNI移动，2012年

工业设施也将采集整个产品生命周期期间的数据，用以优化生产制造、产品运转和回收利用；一体化交通和运输系统将综合利用各种交通方式，以使乘客能够尽可能快捷而便利地抵达目的地。在目前的应用中，由医疗设备生成的图像已经可以通过计算机来解读，然后图像信息与知识数据库中的信息相系，辅助医师进行诊断。

物联网将使知识获取方式发生天翻地覆的转变，并催生新的商业模式和服务。人们还将以类似的方式建立一种全新的“知识互联网”和“服务互联网”。不过首要的一点是，通过网络实现互联互通的事物数量势必会激增。举例而言，互联网数据中心（IDC）的市场研究人员预期不超过2015年，就将有150亿个联网型设备实现互联，而到2020年，这一数字将增加到500亿以上。