物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）概念出現(xiàn)后，許多公司都忙著開發(fā)實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)需要的基本技術(shù)，比如RFID、感應器以及二維碼等等。但隨著物聯(lián)網(wǎng)慢慢地變成商業(yè)現(xiàn)實（主要由食品和物流等行業(yè)帶動），底層基礎(chǔ)的技術(shù)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(gòu)）普適計算的經(jīng)理。

現(xiàn)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(shù)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(guān)，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(huán)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(huán)境。”

但是，許多感應器問題“已經(jīng)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(fā)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(shù)推到更高一個層次，這要通過在感應器數(shù)據(jù)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(xiàn)實的狀態(tài)，而是這種狀態(tài)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(fā)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(shù)，可以直接放到身體上，像一個創(chuàng)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(fā)方面的一個未來計劃。

物聯(lián)網(wǎng)的軟件層面是產(chǎn)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(fā)算法，這些算法將會處理來自感應器的海量數(shù)據(jù)，也會搞清楚這些數(shù)據(jù)到底在說啥。