物聯網（Internet of Things）概念出現后，許多公司都忙著開發實現物聯網需要的基本技術，比如RFID、感應器以及二維碼等等。但隨著物聯網慢慢地變成商業現實（主要由食品和物流等行業帶動），底層基礎的技術變得不再那么重要了。

伯·貝戈勒（Bo Begole）說，目前，算法比感應器更有趣。貝戈勒是首席科學家，也是帕洛阿爾托研究中心（PARC，施樂公司的附屬機構）普適計算的經理。

現在，貝戈勒在帕洛阿爾托研究中心的團隊將更多的精力放在某些技術上，比如，預測分析、上下文引擎（context engines）和“行為工具”（Behavioral Ware）。這些更多的是跟軟件有關，而非感應器。

按照貝戈勒的說法，最早的普適計算（20世紀80年代和90年代后期）都是為了讓機器能夠意識到環境的研究。然而，“這非常困難，因為感應器不存在，或者說感應器非常貴，我們還不很清楚如何利用感應器來檢測環境。”

但是，許多感應器問題“已經不再棘手了”，貝戈勒說。像iPhone和Android手機上加速器和陀螺儀這樣的東西，任何開發者都可以做到。

帕洛阿爾托研究中心正努力嘗試將感應器技術推到更高一個層次，這要通過在感應器數據上添加一層意思來完成。貝戈勒說，他們要考慮的并不僅僅是現實的狀態，而是這種狀態對用戶來說意味著什么。什么是重要的，這種情況的象征意義是什么？這是貝戈勒他們目前的工作重點。

貝戈勒的團隊也正在研發新型的感應器。例如，他們一直在做生物化學感應器（biochemical sensors）的實驗。“盡管我們在一個硬件實驗室里做了一些化學感應的事情，對此，我們還沒有研究太多。”他還提到了可自由使用的感應器，利用印刷技術，可以直接放到身體上，像一個創可貼一樣。

以下演示圖解釋了貝戈勒普適計算團隊在軟件研發方面的一個未來計劃。

物聯網的軟件層面是產生革新最多的地方。帕洛阿爾托研究中心、惠普、IBM、思科和其他的公司都在努力的開發算法，這些算法將會處理來自感應器的海量數據，也會搞清楚這些數據到底在說啥。

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