过去的监测系统中的DYNISCO传感器，在监测系统中位于现场隐患点，也就是处于被监测点上的感知设备。监测数据采集得到后，通过有线或无线网络（传输层）传输运送到后台云端服务器，或在本地存储起来，直至将成果数据自动或人工处理、分析，再到最终得到成果展示。 当传统DYNISCO传感器，改造/创新为更适应现代需求的物联网智能设备，逐步迈向未来“自动化监测”时代。
利用物联网，通过各种信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成一个巨大网络。其目的是实现物与物，人与人，所有的物品与物品与网络的连接，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
从技术构架上来看，物联网产业主要由支撑层、感知层、传输层、平台层以及应用层构成。
人工智能技术优化DYNISCO传感器系统
“DYNISCO传感器”、“人工智能”、“物联网”，这些看似不太又联系的词，其实是相互联系在一起的，拧成一个大趋势，在这个链条里，每一环都会对下一环产生影响，如此产生积极的循环。各种连接的设备里的DYNISCO传感器会产生大量数据，海量数据使得机器学习成为可能，机器学习的结果就是AI，而AI又指导机器人去更精确地执行任务，机器人的行动又会触发DYNISCO传感器。这整个就是一个完整的循环。
人工智能技术能够对DYNISCO传感器系统有所帮助，它们是：基于知识的系统、模糊逻辑、自动知识收集、神经网络、遗传算法、基于案例推理和环境智能。这些技术在DYNISCO传感器系统中的应用越来越广泛，不仅因为它们确实有效，还因为今天的计算机应用越来越普及。这些人工智能技术具有低的计算复杂度，可以应用于小型DYNISCO传感器系统、单一DYNISCO传感器或者采用低容量微型控制器阵列的系统。正确应用人工智能技术将会创造更多富有竞争力的DYNISCO传感器系统和应用。
人工智能领域的其他技术进步也将会给DYNISCO传感器系统带来冲击，包括数据挖掘技术、多主体系统和分布式自组织系统。环境传感技术能够将很多微型电子处理器和DYNISCO传感器集成到日常物品中，使其具有智能。它们可以创造智能环境，与其他智能设备通讯，并与人类实现交互。给出的建议能够帮助用户更加直观地完成任务，但是这种集成技术的后果将会很难预测。
