4. 强大。以上特点结合起来，人人都变成了一个强大的数据传感器，而这一传感器又是流动的，根据不同的协作机制展现出不同的结构，可以处理非常复杂的数据搜集任务。
因此，虽然目前已经涌现了若干“参与式感知”应用，但是“人+智能手机”作为强大传感器的功能还远远没有得到充分发挥。设想未来我们每个人都是一台不间断工作的数据传感器与环境监测器，所上传的数据不仅仅能用于自身的日程规划、健康护理、行为矫正、危险提示等目的，而且可以建立有关全体人类行为与周边环境的海量数据库，无论对于科学研究、医疗救护、灾害救援还是商业应用，都具有无法估量的价值。
需解决的问题
结合一些分析材料，笔者认为要做到这一步，除了通信和资费问题外，尚需解决以下问题：
1. 隐私。为了保证数据的有效性、可信性，“参与式感知”程序事实上需要知道用户的某些个人信息，如何保证这些个人信息不被泄漏和滥用，是所有“云端”应用都必须面对的问题。这一问题不能很好解决，用户就不可能普遍参与，海量数据搜集及后续处理就只能是空中楼阁;
2. 所有权。用户上传的数据理论上应归属用户所有，除非网站明确购买了这些数据，或者承诺这些数据只用于非营利性目的。否则，迟早有一天，用户会对程序通过自己上传的数据获利，而自己又没有实质性收益而愤懑不平，或将导致拒绝再上传数据。试图长期商业化运作的参与式感知程序必须妥善处理这个问题;
3. 反馈与激励。无论用户是否因其上传的数据获得益处，用户的参与行为本身都需要合理的反馈和鼓励，否则用户很有可能丧失动力。以往的事实证明，反馈要及时，而激励未必非得是物质性的，对用户的上传行为作出正面反馈对于许多用户就是很好的激励;
4. 数据的有效性与可信性。参与式感知比较传统感知方式的一大弊端就是许多时候信息受到用户主观因素的影响，未必可靠，这就要求后台处理程序有能力鉴别、剔除不可靠的信息，尤其是需要在信息源较少的情况下解决这一问题;
