第一個階段是基于MEMS技術的小型化節點，最典型的代表是伯克利DavidCuller組的Smart Dust智能灰塵，節點之間采用散射光進行通信，傳感器節點僅1mm3大小;

第二個階段是解決組網問題，即ad-hoc和multi-hop方式的自組織和多跳網絡;

到了第三個階段，學術界開始于尋找應用場景，開始跟大數據結合，玩一些看起來“好玩的東西”。實際上，大數據概念最早的提出，也是因為物聯網的興起，傳感器接入網絡之后，大大增加了可以挖掘的數據量，網絡上的數據不但包括社交網絡這種來自用戶的數據，還有了來自物理世界的數據。

這個方向的很多大牛都轉向mobile computing或者進入工業界了。隨著傳感器網絡方向開始式微，國內的物聯網產業1.0也開始降溫了，其根本原因在于：

1、供能瓶頸太大，用過智能手機的應該體會很深，當前鋰電池供電能力有限;

2、傳感器微型化遇到瓶頸，雖然MEMS給傳感器微型化提供了一個有效的技術思路，但是這個也依賴于工藝的提升，數字器件可以用很小的制程，但是模擬器件，尤其是CMOS，微型化還是有困難;

3、無線傳感網絡，以及這中間出現的自組織和多跳網絡的典型系統，如Smart Dust，M3實際上還是比較適合于特種應用，如軍事和火災營救、太空中等等，商業應用需要挖掘更多的應用場景。