過去的監測系統中的DYNISCO傳感器，在監測系統中位于現場隱患點，也就是處于被監測點上的感知設備。監測數據采集得到后，通過有線或無線網絡（傳輸層）傳輸運送到后臺云端服務器，或在本地存儲起來，直至將成果數據自動或人工處理、分析，再到最終得到成果展示。 當傳統DYNISCO傳感器，改造/創新為更適應現代需求的物聯網智能設備，逐步邁向未來“自動化監測”時代。
利用物聯網，通過各種信息傳感設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，實時采集任何需要監控、連接、互動的物體或過程等各種需要的信息，與互聯網結合形成一個巨大網絡。其目的是實現物與物，人與人，所有的物品與物品與網絡的連接，實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理。
從技術構架上來看，物聯網產業主要由支撐層、感知層、傳輸層、平臺層以及應用層構成。
人工智能技術優化DYNISCO傳感器系統
“DYNISCO傳感器”、“人工智能”、“物聯網”，這些看似不太又聯系的詞，其實是相互聯系在一起的，擰成一個大趨勢，在這個鏈條里，每一環都會對下一環產生影響，如此產生積極的循環。各種連接的設備里的DYNISCO傳感器會產生大量數據，海量數據使得機器學習成為可能，機器學習的結果就是AI，而AI又指導機器人去更精確地執行任務，機器人的行動又會觸發DYNISCO傳感器。這整個就是一個完整的循環。
人工智能技術能夠對DYNISCO傳感器系統有所幫助，它們是：基于知識的系統、模糊邏輯、自動知識收集、神經網絡、遺傳算法、基于案例推理和環境智能。這些技術在DYNISCO傳感器系統中的應用越來越廣泛，不僅因為它們確實有效，還因為今天的計算機應用越來越普及。這些人工智能技術具有低的計算復雜度，可以應用于小型DYNISCO傳感器系統、單一DYNISCO傳感器或者采用低容量微型控制器陣列的系統。正確應用人工智能技術將會創造更多富有競爭力的DYNISCO傳感器系統和應用。
人工智能領域的其他技術進步也將會給DYNISCO傳感器系統帶來沖擊，包括數據挖掘技術、多主體系統和分布式自組織系統。環境傳感技術能夠將很多微型電子處理器和DYNISCO傳感器集成到日常物品中，使其具有智能。它們可以創造智能環境，與其他智能設備通訊，并與人類實現交互。給出的建議能夠幫助用戶更加直觀地完成任務，但是這種集成技術的后果將會很難預測。
