最后的挑战则是呈几何式增长的复杂性。物联网系统本身十分复杂，只提供组件已不能满足原始设备制造商的需求，通常需要一站式解决方案或参考设计。处于市场领导地位的供应商将更多的系统处理能力纳入单个模块化设备，以此为基础开发集成智能传感器的解决方案，从而满足大幅降低复杂性的需求。而由于没有一家公司能够提供全面的解决方案，所以供应商还必须在创建参考设计等方面与第三方密切合作并建立伙伴关系。
物联网传感器信息的层次结构
物联网信息结构包括几个层次。典型应用的层次按信息有用性的递增状况排序如下：传感器信息层次结构：1.原始数据；2.运动检测；3.活动监控；4.情境感知；5.意图预估
尽管原始数据可能被过滤、补充和更改，但大多数情况下它们会明确限制用户对数据的使用。在第二等级，通过识别模式和应用算法分析数据，以提供运动检测信息。然后，通过添加额外的传感器功能，例如根据气压测量的高度，就能进入下一个等级，来分配推断活动监控的信息。在当代无处不在的计算环境中，设备情境感知的定义更加丰富：如与其他设备的交互、适应环境噪声与光线条件以及网络状态等。这使任务变得更为复杂：如需要基于情境和行为模式的加权评估生成预测性决策。
在这一点上，传感器系统处理数据的方式与人类大脑功能具有可比性。人脑在数据处理时主要运用两个系统：认知系统和边缘系统。认知系统类似于云计算——有延迟现象的高处理效能和大容量内存。相比之下，边缘系统则是原始、反应和反射的系统——与传感器系统中的局部处理，即边缘计算相对应。
反观物联网，传感器信息层次对确定测量数据重要与否至关重要。不具备可行性的数据基本无法使用，从而导致大部分应用程序中存在大量冗杂多余的数据。
直观地说，简单地将传感器永久地保留下来，等待识别有用信息(例如计步应用中的加速度计)通常更有效。传感器系统需智能地筛选出值得传输到云端的数据，从而有效利用可用的带宽和功率。关键在于，本地传感器能够自动过滤掉大部分无用的数据，从而节省宝贵的系统驱动容量。
物联网系统驱动程序
在物联网传感器应用中，有以下几个影响系统和组件设计的关键系统驱动程序：
˙对于小型或便携式设备的某些应用来说，低能耗至关重要。这种情况下，与感测元件(“传感器机器人”)匹配的自主传感器处理器有助于边缘处理，即确定何时将数据传输到云端，从而降低数据传输的资源成本。
˙在需要最短时间内传输大量数据的情况下，缩短延迟时间则尤为重要。例如在虚拟现实(VR)中需要实时发送图像，以便与用户头部的运动同步。
˙快速行为学习应用的系统中，高数据采样率必不可少。例如在振动机械的预测维护中，传感器必须以足够高的速率进行采样，以便捕获导致设备故障的所有相关数据。
