（1）大数据存储与计算的复杂度问题：针对智慧物联系统来说，每天都产生大量的传感数据、决策数据等，PB、EB、ZB的超大数据量使得人们在利用、分析数据的时候会消耗大量的时间，如何降低大数据存储、计算的处理复杂度，是为了后续数据挖掘与数据决策的基础。

（2）基于人工智能的数据挖掘与分析：如何使用人工智能方法，建立多维度分析方法，从大量传感数据中挖掘特定事件，预测可能发生的事件等。

（3）面向应用的决策优化算法设计：面向典型物联系统，针对不同的目标建立优化模型，并给出相应的优化决策算法