物聯網 （Internet of Things IOT）在大數據 （Big Data） 之后順理成章的響應起來， 比起較為看不見的大數據， 物聯網看得見摸得著， 而且也是人類從19世紀第一次工業革命之后， 第一次考慮地球永續的產業升級。
　　為什么是 物聯網 ？
　　因為大數據。首先，包含這三個階段才稱得上大數據： 1. 統計分析 2. 預測和推薦 3. 智能優化。統計分析是目前為止普羅大眾對于大數據的理解（或說是誤解），而后兩者需要大量且不間斷的數據搜集和分類，才能夠幫助操作人員/管理人員提供有效的預測或推薦，再基于3-5年的預測推薦實施結果，不停的搜集案例，最終提供自動優化和分配資源的能力。

　　越細的資料反饋就會讓分析統計的精準度越高。 大數據現在就像是張有殘缺的樂譜，中間丟失很多細節，而物聯網可以幫助把樂譜丟失的細節補完。因為現在人類所擁有的情報并不足以支撐大數據變成有力的輔助工具，所以讓所有的產業內的人，以及物理資產的零部件都能幫助提供數據，則成為大數據打底的基礎工作。
　　基于不同國家有不同的優勢和戰略，物聯網革命也在不同的國家有不同的應用。 例如最早感知到并且開始啟動的是德國， 政府稱之為工業4.0，從去年就為其擬定了白皮書，目標是智能的工廠產線;在美國更著重在智慧交通和智能電網，中國則把目標放在智慧城市。
　　第一次工業革命是蒸汽機的發明;第二次工業革命是機械的使用，幫助產線勞動力解放，以及勞工分級;第三次工業革命是開始使用電力和機器人幫助大量自動化生產;第四次工業革命，則是希望利用無數的傳感器，幫助遍布在全球的協作工廠去預測并優化生產，避免匱乏與過量。
　　這就是為什么物聯網被放在下一輪各個國家重要的戰略方針內， 物聯網 的將建立所有物理資產零組件的聯網溝通能力，物聯網和互連網雖然相輔相成，但在規模上遠遠不同。首先物理資產上億乃至數十億， 控管和數據吞吐處理能力將成為一大考驗，更別提上下游各層人員的需求分析。
　　舉例以某省想實施智能電網來說，目前該省已經部屬大量的智能電表到各個家戶中，但其電廠能夠處理的智能電表只能一次取回數十萬個電表數據，并且一小時才能取一次，利用率可說凄慘。
因此，部屬物聯網世界不只是硬件工程產業的工作，同時也需要軟件解決方案和體驗設計專業人員一同共同打造。