其中，工业制造领域的转型升级成为工业物联网发展的重要驱动力，世界各国纷纷发布相关的战略举措，抢占新一轮发展战略机遇。有分析认为，到年，工业物联网在整体物联网产业中的占比将达到25%，规模将突破亿元。
以下为整理呈现的干货：一、从引领到需求主导
*工业物联网的本质和六大典型特征
随着物联网技术的发展，中国制造、美国先进制造伙伴计划、德国工业4.0等一系列国家战略的提出和实施，在此背景下，工业物联网应运而生，可以说是智能制造的基石（支撑级技术体系），成为全球工业体系智能化变革的重要推手。
中国电子技术标准化研究院指出：工业物联网即通过工业资源的网络互连、数据互通和系统互操作，实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的适应，达到资源的高效利用，从而构建服务驱动型的新工业生态体系。
用工业物联网改造传统产业，将对企业的生产、经营和管理模式带来深刻变革，提高生产制造效率，提升产业的经济附加值，实现节能减排，有力推动我国经济发展方式由生产驱动向创新驱动的转变，促进我国产业结构的调整。
*工业物联网参考体系架构
当前我国工业物联网由引领转向应用需求为主导，企业开始应用工业物联网解决自身所面临的实际问题，比如：
1、通过传感器仪器仪表实时监控生产设备、原材料、在制品及工作人员的状态，实现制造过程的智能执行，提高生产效率和产品质量；
2、通过rfid等识到技术建设智能仓储，并与生产过程进行联接，提高制造原料的高效配置；
3、耐用性的设备产品通过感知于段获取数据实现预测性预警、远程维护等服务，提高设备产品的附加值。
工业物联网在工业制造领域各环节的深入应用，有助于改善产能过剩、成本压力增加等诸多困境。二、工业物联网的布局路线
*工业物联网实施的四个阶段
工业物联网的实施一般包括四个实施阶段：
1、智能的感知控制阶段，即利用基于末端的智能感知技术（传感器、reid、无线传感网络等）随时、随地进行工业数据的采集和设备控制的智能化；
2、全面的互联互通阶段，通过多种通信网络互联互通手段（工业网关、短距离无线通信、低功耗广域网和opcua等）整合信息化共性技术和行业特征，将采集到的数据实时、安全、高效地传递出去；
3、深度的数据应用阶段，即利用云计算、大数据等相关技术，对数据进行建模、分析和优化，实现多源异构数据的深度开发应用，从数据仓库中提取隐藏的预测性信息，挖掘出数据间潜在的关系，而准确地找出有价值的信息，有效提高系统的决策支持能力；
4、创新的服务模式阶段，主要利用信息管理、智能终端和平台集成等技术，提供定制服务、增值服务、运维服务、升级服务、培训服务、咨询服务和实施服务等方面，广泛应用于智能工厂、智能交通、工艺流程再造、环境监测、远程维护、设备租赁等物联网应用示范领域，全方位构建工业物联网创新的服务模式生态圈，提升产业价值，优化服务资源。三、起底技术体系和发展趋势
*工业物联网技术体系
工业物联网技术体系主要以下四块：
1、感知控制技术
主要包括传感器（测量或感知特定物体的状态和变化，并转化为可传输、可处理、可存储的电子信号或其他形式的信息）、射频识别（非接触自动识别技术）、多媒体、工业控制（scada系统、dcs和plc）等，是工业物联网部署实施的核心；
2、网络通信技术
主流技术是工业以太网、短距离无线通信技术、低功耗广域网，核心技术包括时间同步、确定性调度、跳信道、路由和安全技术等，可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，是工业物联网互联互通的基础；
3、信息处理技术
主要包括数据清洗、数据分析、数据建模和数据存储等，为工业物联网应用的提供支撑；
4、安全管理技术
包括加密认证、防火墙、入侵检测等，是工业物联网部署的关键。
目前，工业物联网的发展趋势为：
1、终端智能化，包括底层传感器设备自身向着微型化和智能化的方向发展，以及工业控制系统的开放逐渐扩大，使得工业控制系统与各种业务系统的协作成为可能；
2、联接泛在化。工业控制通信网络经历了现场总线、工业以太网和工业无线等多种工业通信网络技术，将监控设备与系统，同生产现场的各种传感器、变送器、执行器、伺服驱动器、运动控制器，甚至cnc数控机床、工业机器人和成套生产线等生产装备连接起来；
3、计算边缘化，数据不用再传到遥远的云端，更适合实时的数据分析和智能化处理，具有安全、快捷、易于管理等优势，能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行，满足网络的实时需求；
4、网络扁平化，使信息在真实世界和虚拟空间之间智能化流动，实现对生产制造的实时控制、精确管理和科学决策进行了大量的研究与探索。
5、服务平台化，提升连接灵活、扩展用户规模、增强数据的安全性、应用开发的简易友好，根据用户实际需求提供设备远程管理、预防性维护和故障诊断等服务。四、深扒产业玩家