場景聯動
物聯網場景聯動總是條件觸發的，該觸發點可能來着自與系統下端設備採集的設備態勢或孿生數據，亦可能是上層應用的輸入，又或是系統內在既定業務邏輯的驅動，這些自動化業務邏輯運轉使得每個設備、場景、人等互相聯動規則，這種規則模型稱爲 TCA 模型，一般由觸發器（Trigger）、執行條件（Condition）、執行動作（Action）三個部分組成。
數據源
來自設備端的數據通常就數值性質分爲遙信（開關）、遙測（電壓），而依據其時間性質分爲屬性(尺寸)、態勢(電流)。前者一般側重數學邏輯，後者傾向於業務表述。很多時候我們也會將遙信、遙測統一表述爲遙測,在開發實現上用float(double)等變量存儲，遙信則看成特殊的float值(1.0,0.0)。同樣的，屬性、態勢都可以歸一化爲態勢，屬性就是依時間推移不變的態勢。
來自上層應用端的數據通常就數值性質分爲遙控、遙調，其實與遙信、遙測相對應，在不少傳統行業，四遙時會分開，但目前越來越多的應用會將遙信、遙控歸併爲遙信，遙測、遙調歸併遙測，甚至將四遙歸一。
如何聯動
現在解析TCA 模型在實際項目的應用映射，來自設備端的數據採集、來自上層應用的數據下發以及系統內部的態勢巡檢線程均扮演着觸發器角色，在實際程序中，數據變化、時間推進是兩大觸發主因，一般由處理這些業務數據的接收、巡檢等事務線程判定觸動。其觸動依據就是對於執行條件判定，其的依據主要爲三方面：
1）信息點數值匹配，信息點可能是來自是設備端直接採集到的，或是依據原始採集數據孿生的數據，或是與上層應用對接的信息點。例如，開關閉合爲原生採集，聯動燈管的開閉態=（開關1|開關2）爲孿生數據。匹配規則通常有兩個方面，其一就是數值比較(<,>,=),其二就是數據本身屬性，是否發生變更、更新時間是否符合要求。
2）時間匹配,主要限定執行條件的時刻點或時間範圍，時刻點可以是絕對的，也可以是相對的，例如，絕對的爲2020-04-27 12:00:00.000，相對的爲每天12:00:00.000。同理時間範圍也一樣， 例如，絕對的2020-04-27 12:00:00.000~2020-04-27 13:00:00.000，相對的每天12:00:00.000~13:00:00.000。更進一步就是更多時間匹配集一起作爲執行條件依據，例如，每週三 、週五的12:00:00.000~13:00:00.000內的每5分鐘執行一次。
3）IT態勢匹配,如程序啓動、運行、暫停、退出等態勢，又或設備的cpu、內存等態勢，也是構建執行條件的一部分。
需要注意的是執行條件的三個方面可以相互組合構建更服務的執行條件或連鎖驅動。例如：
1)在每天下午2點到4點期間，每間隔三分鐘將點1設值爲rand(3); 2)在週一，如果是雨天設置點2位1; 3)點1和點2數據變爲1時，將點3設值爲1; 4）點3變爲1時將某個設備關閉。如此場景可以自由組配實現。
相對於執行條件就是對於這些業務數據進行邏輯判定。執行動作就是在這些條件滿足後執行的新的業務邏輯，主要有三方面：
一是對某些信息點集進行設值、查詢等；
二就是按需生成告警信息輸出；
三是確定數據推送、記錄等等。
AI在物聯網
目前AI在物聯網比較可行的落地應用主要體現在兩個方面，其一就是藉助AI的語音識別、圖像識別、自然語言識別等的識別結果構建成物聯網業務數據源，提供類似於傳統數據採集的物模型數據。例如：人臉識別結果，輸出性別、年齡、笑臉等等，就是業務數據源的一部分。其二就是在物聯網平臺數據匯聚對歷史數據進行分析，如決策樹、粒子羣算法、隨機森林算法、神經網絡、馬爾可夫等等算法會在此處發揮作用，其算法結果再反饋物聯網進行業務邏輯執行操作。
但是目前物聯網的重點還是在於“聯”上，聯的全面、聯的標準、聯的穩點、聯的安全都是目前物聯網主要難點，也是後續AI、大數據的基礎，因爲這既是數據之源，又是AI延伸的“手腳”。其次就是前面訴說的場景聯動上，目前各行各業推進的物聯網系統、平臺的聯動很少會通過AI實現調度，更多還是根據行業特有規則和具體項目需要按執行條件配置驅動策略。