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諸如天氣、交通、股票市場和體內生物化學過程等種種復雜系統的運轉，并不是隨機而為的過程，相反這一切都要遵循各自的非線性規律。此類系統的個體組成部分之間相互作用，不斷更迭。這樣的例子比比皆是，譬如沙丘會自然成型，又如云朵、蟻群、激光中的光脈沖和大腦中的信號，無不自成一體而有條不紊。系統的復雜性隨其所包含元素的數量、這些元素之間的聯系廣度以及聯系關系的非線性程度而增加。因此，假如信號強度加倍，產生的結果未必也只是加倍，而可能是4倍甚至8倍于原本的強度。

不過，通過運用復雜動態系統理論，人們通常可以在寥寥數個參數的基礎上為影響著多個系統的趨勢建立模型。譬如，一個智能交通引導系統，要預測特定高峰路況或嚴重擁堵，它并不需要掌握公路上每個司機的駕駛行為。這樣的系統經過調試，能夠根據交通流量模式的變化及時識別出趨勢，然后視需要調整交通燈次序或隧道入口通行情況。

資料來源：互聯網數據中心發布的《2011年數字宇宙研究報告》（兩份圖表均引自該報告）

說到復雜的系統，大腦就是一個極其有趣的例子。當人們學習新事物時，大腦中的神經元會自動建立新的結點，形成新的神經網絡。在由感覺器官傳遞到大腦的刺激模式的作用下，大腦中會形成更為復雜的行為模式。總的來說，在腦研究和復雜系統研究成果的啟迪下，計算機科學領域也發生了范式轉變。在相當長的時間內，科學家們一度以為復雜的系統只能通過高級程序來控制，但是如今我們知道了，像發電、制造、交通引導系統和物流等領域的很多過程，都可以通過神經網絡來實現管理，其作用方式正如大腦神經的互聯互通。這里的一大優勢就是此類人工神經網絡可以從實例中實時學習，并根據變化著的狀況靈活做出響應。

現在神經網絡已經被應用于電廠運轉控制中。比如，堪稱當前 高效的發電裝置的西門子在德國易興鎮建造的燃氣輪機，就配備有數千個傳感器，可以不間斷監測氣壓、廢氣溫度和排放量。傳感器監測到數據后，以人腦為模型的軟件系統對數據進行評估，同時自動從中學習。但是測量數據不僅用于優化一座發電裝置的運轉；利用某種群體智能，還可以實現多座發電裝置的互聯互通，而這些發電裝置本身在運轉過程中會根據經驗不斷自我優化。

與此類似，在未來的“物聯網”中，很多設備將可以互相交換數據，使用網絡服務，以及人機交互。比如，衣服將告訴洗衣機需要設置的水溫；汽車之間將相互通信，從而避免交通堵塞和事故；未來的電網將連通千千萬萬個能源生產商和消費者；軟件代理將自動購買和銷售電力；工廠里的部件將裝上智能標簽，從而能夠自我組織，并通過無線電通信來控制生產過程。

資料來源：思科VNI移動，2012年

工業設施也將采集整個產品生命周期期間的數據，用以優化生產制造、產品運轉和回收利用；一體化交通和運輸系統將綜合利用各種交通方式，以使乘客能夠盡可能快捷而便利地抵達目的地。在目前的應用中，由*醫療設備生成的圖像已經可以通過計算機來解讀，然后圖像信息與知識數據庫中的信息相聯系，輔助醫師進行診斷。

物聯網將使知識獲取方式發生天翻地覆的轉變，并催生新的商業模式和服務。人們還將以類似的方式建立一種全新的“知識互聯網”和“服務互聯網”。不過首要的一點是，通過網絡實現互聯互通的事物數量勢必會激增。舉例而言，互聯網數據中心（IDC）的市場研究人員預期不超過2015年，全球就將有150億個聯網型設備實現互聯，而到2020年，這一數字將增加到500億以上。