群智能通过在连接的设备之间实现分散式决策和协调来支持物联网系统。 受自然界中集体行为（如蚂蚁群或鸟群）的启发，群智能算法允许物联网设备在不依赖中央控制器的情况下进行协作。 每个设备自主运行，使用本地数据和简单的规则来为系统范围的目标做出贡献。 这种方法提高了可扩展性、适应性和容错能力，这对于具有动态环境的大型物联网网络至关重要。
一个关键优势是改进的资源管理和效率。 例如，在智慧城市交通系统中，群智能可以通过允许交叉路口的各个传感器与相邻节点共享数据来优化交通信号灯的计时。 每个传感器会根据车辆密度和行人活动等实时条件调整其计时，而不是由中央服务器计算最佳模式。 这减少了延迟并确保系统快速适应意外事件，例如事故或道路封闭。 同样，在工业物联网中，群算法帮助仓库中的机器人车队动态地协调路径，避免碰撞并最大限度地减少空闲时间，而无需持续的人工监督。
另一个优点是增强的弹性。 基于群体的物联网系统即使某些设备发生故障或通信链路中断，也可以继续运行。 例如，在环境监测网络中，部署在偏远地区的传感器可能会使用群原则，如果网关离线，则通过相邻节点重新路由数据。 这种自我修复能力确保了在恶劣或不稳定的环境中数据的可靠性。 此外，群智能通过在整个网络中分配任务来降低单个设备上的计算负载。 例如，在农业物联网系统中，土壤湿度传感器可以通过汇总本地读数而不是依赖单个中央服务器来协同决定灌溉时间表。 这种分散式方法最大限度地减少了瓶颈，并在添加更多设备时有效地扩展。