來源：物聯中國
Choosing the Right IoT Platform
當下，網際網路是人人都熟知的東西，而關於物聯網，對於大多數人，甚至是相關從業者都有一種「知其然，不知其所以然」的感覺，瞭解了以下七個問題，你對物聯網也許會「略知一二」。
物聯網問答1：
目前全世界物聯網平台有多少個?
物聯網平台已成為許多廠商進軍物聯網市場，常用的一種商業模式，不管大型科技公司，或者是傳統產業，都開始利用自建物聯網平台的方式，來提供企業從端點到端點之間的物聯網解決方案。
根據物聯網 Analytics市研機構調查統計的結果，截至2015年，由各別廠商所推出的物聯網平台數量，全球已累積有260個，而自建或合作打造這些物聯網平台的業者，其中有180多家是新創公司，中小企業則有45家左右，還有25家是大型跨國企業。
而到今年5月，全球物聯網平台數量更接近翻倍，已多達400個。
物聯網問答2：目前有物聯網的認證嗎?
有，例如日本今年5月開始，推出物聯網專業檢定的測驗，能通過這項測試來評價受測者，對於物聯網具備的專業知識能力，通過測試者將被授予證書，而檢定內容涵蓋了8大領域，包括物聯網策略與管理、產業系統與標準化、相關法律、網路設備、物聯網平台、數據分析與資訊安全。
這項考試檢定將分成三個等級，通過最高第一級為專業協調員、第二等級為專業工程師，第三級則為專業架構師。而除了國家提供給一般人的檢定外，也有廠商提供類似的檢定測驗，例如亞馬遜也有推出AWS認證，來提供開發人員或架構師等，做為在AWS專業知識和技能方面的認可。
物聯網問答3：物聯網與工業4.0的關係?
工業4.0(Industrie 4.0)是德國用來邁向智慧工廠(Smart Factory)的國家級技術策略目標，要讓工廠內的每個操作設備，都具有獨立自主的能力，可以自動化完成生產線操作，且能實時監控周遭環境，隨時將故障排除。
不過要讓機器設備具備有自動化監控和即時應變的能力，就得需要靠著累積大量數據和分析工具的協助，才有辦法做到，這就得仰賴在這些在設備上，佈設的大量傳感器，來幫忙蒐集機台資料，並上傳雲端進行分析，才能夠利用得出的結果，來做為各種智慧工廠應用，才得以逐步實現工業4.0。
物聯網問答4：物聯網與機器學習的關係?
機器學習是一種用來預測未來的演算工具，近幾年廣泛運用在網路、商業、醫學和生物基因等領域，甚至也開始結合無人汽車的應用。
然而，需要提高機器學習的預測能力，並不能依賴過去，以規則為基礎的電腦程序運算，而是得靠著學習從大量數據作訓練，才能夠發揮出機器學習的效果。
例如Google自動駕駛，就是藉由蒐集大量傳感器資料，來持續提供車輛做機器學習的訓練，確保讓汽車可以在自動行駛於不同的駕駛環境、交通型態和道路條件下，仍可做到最佳的判斷。
物聯網問答5：物聯網與區塊鏈技術的關係?
在金融科技爆紅的區塊鏈(Block chain)技術，也開始用在物聯網。例如IBM等一些科技廠商，開始也利用區塊鏈技術，來打造自家的物聯網網路環境。
當將區塊鏈技術運用在物聯網網路架構時，和目前以集中化物聯網網路部署為主的物聯網環境的最大不同，在於其採用了去中心化的分布式數據庫架構，讓物聯網網路能用P2P點對點的方式，來進行大量設備與設備之間的數據傳輸，因而可以建立一個開放存取的物聯網網路環境。
物聯網問答6：物聯網與VR/AR應用的關係?
隨著 VR/AR吹起的一股虛擬現實熱潮，也開始有一些廠商將VR/AR技術與工廠物聯網應用結合。
例如，可將從工廠設備傳感器蒐集而來的資料，經過分析後，利用VR或AR接口在頭戴式裝置或平板上，來呈現出可視化的分析結果，以提供現場維護人員即時查看，這些設備有無異常發生，像是能顯示當下設備可能發生故障的機率，或標示距離設備停機保養的日期等訊息，來即早展開檢修或維護保養。
物聯網問答7：物聯網與IPv6協定的關係?
目前廣為使用的網路協議IPv4，所能提供物聯網硬體的網路地址已不夠使用，未來將改由IPv6來接替，IPv6採用128位長度，能提供的IP地址，遠遠超過IPv4的數量，所以非常適合用來支撐百億級硬路連網所需的大量IP地址需求。
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