通常当大家讨论物联网(IoT)时，都在讨论如何利用新硬件里提供的API。这包括家电，智能手表，智能手机和HVAC设备。但远见的开发人员和商务人士在这些设备嵌入这些功能之前就能构建出这样的新应用和服务，从而赚取可观的利润。
在San Francisco的Parks Connection大会上，Jim Hunter，Greenwave System的首席科学家在TechTarget的采访中讨论了物联网API的未来前景。在某个层面，新的应用和服务需要使用类似Java这样的编程语言，来从各种设备，人员和流程里收集到的信息中抽取出有用信息。但是Hunter认为要想利用这些信息流需要重新思考描述这些事情的能够被IoT相关应用所使用的数据模型。
和IoT设备的交互将会成为我们生活中很自然的一部分，Hunter说。 IoT对象和交互模型将会以和生活中其他事物非常类似的方式呈现，就像你的朋友，内容和日程表。所有人都不想成为家庭里的CTO，而想成为生活的CEO。
跳过终点线
这样有前瞻性公司的一个例子就是Swann，一家闭路摄像机市场的公司。Geoffrey Schorz，Swann的培训经理说他们即将推出一款无需任何IoT设备的家庭门户和安全服务。这种集成式家庭门户侦听火警，一氧化碳侦测器的铃声，以及打碎玻璃的声音，创建出API以供访问这些设备的信息，而无需在这些传统感应器里加装任何新的协议。
这样的方式也降低了客户接入这些满足安全需求的服务所需花费的时间，精力和花销。后台里，程序员可以编写应用程序和算法来生成警告，向主人提供安全状态信息。Schorz说这样的方案是家庭安全领域的颠覆性产品，因为其他家庭门户还都要依靠安装昂贵且复杂的定制IoT相关的硬件。本质上，Swann利用这样的新方式，只需更少的费用，并且能够更为容易得和给客户和开发人员提供价值。
侦听对象的语言
回到1990初，那时我还在Arizona的Biosphere II项目里工作，我们构建了一个2.5英亩的地球闭环系统模型。我们实现了神经系统，使用超过2500个感应器来监控该闭环环境的各方面状态。项目的一个主要技术人员发现他能够在这个复杂神经系统探测到问题之前的两周就发现某个昂贵的空气处理单元即将发生故障。他留意到这些机器的声音发生了细微的变化，所以能够基于这样的观察结果做相应的维护。由Shwetak Patel领导的华盛顿大学的一些研究学者在2005年生造了基础设施介导传感这个词，来说明可以通过编程来理解设备的工作情况，而无需每个监控点的精确监控。这种特别的技术当时太超前了。Patel的创业公司，Zensi最终被Belkin收购。有可能将这样的技术应用到未来的家庭门户产品当中去。
该研究在家庭安全的每个方面，电子、水和空气处理，各使用一个单独的传感器。电子监控系统侦听家庭AC电线生成的独特信号来区分电灯泡，火炉，TV和其他设备。这使得可以判断处任意设备什么时候打开或关闭，以及使用了多少电量，而无需在这些电器上安装额外的监控设备。
水监控系统则利用水在水管里流动时会产生的物理特性。家用水管的构造会导致微妙的水压起伏，称为 水锤现象 ，在厕所，水槽和淋浴喷头处的声音和震动都会有区别。这使得Patel的团队能够知道哪些固定设备在运转，它们使用了多少水，而无需在每处水管处添加特定的感应器。
单个空气处理感应器用来收集当人们在屋里门间走动时产生的细微压力波动相关的信息。
倾听
在健康监控领域，大家更多关注于智能手表。但是利用这些设备的应用程序需要等待Apple和Samsung的硬件进度才能展现HealthKit和S Health的信息。而且，想要使用这类应用程序的消费者必须先购买并且佩戴这些设备，还要记住给设备充电。
和基础架构及感应类似的想法是可以让开发人员抛开这些限制条件来创建应用程序。比如，MIT的研究学者已经发布了可以将包括人像的照片转化成心率和持续血压的数据的软件。市场上现有的智能手表目前都不支持持续血压监控。虽然这些功能可能还在早期阶段，但是它们开创了不用特别硬件实现监控的可能性。
Intel也在致力于上下文感应SDK和RealSense API的开发，可以利用从智能手机和新型相机里收集到的信息。如今，感应器可以帮助创建景色的3D模型。但是再进一步，Intel也在研究如何将人类健康，健身，意图和情感状态整合进API。
为什么还在等待?
能够利用来自IoT信息的核心组件依赖于创建正确的描述这些物理对象属性的数据模型， Greenwave的Hunter说。该数据模型使得能够创建高级编程架构，来编排数据流，将信息聚合到云上，以及编写出能够给客户和公司带来价值的应用程序。
大规模硬件制造商，比如Apple和Samsung显然能够通过出售更多的智能设备来赚取利润。Brett Worthington，Wink的VP和高级经理，智能家居供应商，说为家庭购置IoT设备的消费者在首次购买之后一般都会在两周内回头再购买两到三个设备。这对于设备制造商来讲肯定很好。同时，该业务模型可能只适用于早期采用者。
被大众市场所接受的IoT应用的广泛采用方式更偏向于被应用驱动，这样的应用程序能够利用家庭已有的事物，而无需购买新东西并费力安装它们。为什么等待这些功能，而不是今天就购买这些创造价值的设备呢?基于事物物理属性创造API的创新型公司和开发人员可能刚刚能够面世。 将数据转化成可执行信息的能力是上下文， Hunter说。 上下文将很多不同的有关联的事物连接起来，这些事物包括时间，密度，位置，所有权和活动。IoT能够帮助自动发现并沟通所感知到的上下文，并且将数据转化成信息和推动我们进步的行为。
