物聯網應用激起分層智慧概念的誕生。在物聯網環境中，每一項聯網裝置都須藉由感測器提供環境即時資訊，因此系統開發商也要求感測器導入多功能整合設計，以支援更複雜的演算法及情境感知功能，並進一步克服電力節約、安全性和連線等問題。
物聯網應用推動了更多分層智慧的需求，解決安全性和隱私性問題，並且改善劇增的資料量管理。
假設一場會議同時傳送給三個城市的觀眾，當主持人向觀眾提問時，觀眾可以舉手回答，對觀點表示贊同；當投票進行時，三個城市的總投票數會即時呈現在主持人和觀眾面前。
實際上這種模擬場景已成為現實。讓每一名觀眾佩戴內置運動感測器的腕帶，感測器可以捕捉觀眾腕帶的運動資料。為了降低動作消耗的通訊頻寬，同時減少無線通訊功耗，在腕帶中運行的背景感知演算法可以翻譯感測器資料，並尋找匹配使用者抬手的垂直位置動作資料模式。當標誌性運動出現，腕帶就會將資料傳送到大會現場的無線接入點。
無線接入點將從腕帶接收的資料做好時間標記，然後迅速將資訊轉發到雲端應用，這些應用會利用所有三場會議地點的腕帶結果，推算出主持人發起投票的時間。儘管腕帶中運行的演算法可以識別垂直運動，但感測器卻難以分辨出垂直運動的細微區別，究竟用戶是正在舉手，還是單純因為觀眾煩躁不安或正在起身。
然而，雲端系統卻可以注意到短暫的時間內大部分觀眾攜帶的感測器正同時向上移動，並由此判斷會場正在投票。
這個例子說明了物聯網的眾多架構挑戰。在物聯網互連設備的源頭通常都是一個或多個感測器。感測器將物理環境，如運動、磁場或周圍環境的訊號轉化為數位資料，而且因為感測器可以連續且自動地提供資料，其資料會快速超越人工產生的資料量。
為了緩解資料堵塞及其相關的傳輸成本，智慧感測器可以即時做出資料的重要或相關決策，只有當這些決策對上游應用有重要作用時才會傳輸這些資料，例如運動感測器的演算法可以確定感測器已經靜止並且跳過一次更新。
更加複雜的背景演算法能夠區分佩戴者抬手和其他運動(比如起身)之間的細微差異。
雲端系統落實分層智慧概念 感測器資料有效處理
在安全性十分重要的環境中，資料來源的智慧也非常重要，各種不同的安全性和隱私性協定，是雲端應用和資料來源(使用部分或全部資料)之間協商的必備要件，以取得資料使用權。
這在穿戴式感測器領域尤其敏感，因為它可以記錄對個體看似毫無意義的各種訊號，而當採用資料採擷演算法時，這些訊號與其他訊號結合在一起會無意間洩漏消費者的隱私。
另外在閘道級別，由感測器產生的需求也會非常急迫。感測器資料是即時資料，因此須要閘道協助同步不同組合的感測器資料，並且控制資料延遲。有時閘道會進一步執行背景處理，以便降低上行連結頻寬要求。
在雲端系統中，相同組合的感測器資料可以分配給多個伺服器和應用的眾多員工，因此相同腕帶可以跟蹤大會投票數，也可以監控穿戴者的活動等級，有助於預測日常流量模式，而基於感測器的物聯網部署核心便是分層智慧。
四大因素推動智慧連結
物聯網裝置到2020年將會全部連結，包括機器對機器、人類對機器和機器對機器連結在內。這一趨勢由四個因素所推動：
如今的穿戴式技術並不僅限於滿足消費者的生活需求，還要可為社交媒體提供內容，此外還要提高牲畜飼養的資產跟蹤管理，如高價賽馬可以穿戴上感測器墊片和配置感測器的馬蹄，幫助馴馬師監控馬匹的健康，記錄牠們的步態、上傳資料，讓各種演算法監控馬匹的行為並診斷疾病，有助於提升馬匹的整體健康狀況。
簡單的運動感測器(例如跟蹤活動的腕帶)可以用於檢測和報告智慧計量表安裝的篡改問題，保護系統的安全性；運動感測器結合壓力感測器可以用來掌控患者的情形、測量呼吸和心率，甚至在患者試圖下床時向護士站報警。
如今半導體廠商每年為一百五十種獨有的感測器應用提供服務。未來感測器會整合更多智慧功能，且更加緊密地將感測器與微控制器(MCU)和數位網路產品相互結合，以做為系統解決方案。
至於感測器系列產品則需要更多的分層智慧，以便解決電力節約、安全性和連線性問題；感測器系統也將變得更加複雜、更具背景和環境感知能力，以做好因應物聯網浪潮的準備。
(本文作者任職於飛思卡爾)