什么是物联网

物联网是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程。

采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络

扩展资料：

受限于技术上的瓶颈，物联网的发展，其实无法像当初互联网那样爆发。或者换通俗一点的说法，大家有没有发现很多物联网的应用，其实是锦上添花的东西，需求性并没有那么强，这也就是为什么很多智能硬件卖得并不是很好的根本原因。

正是因为需求性原因，所以商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入，又一定钳制了技术的进一步发展。

到今年，这一波的投资热潮冷却了很多，但是在这波浪潮里，我们的社会还是发生了很多变化。首先是关注物联网的人越来越多，从业者也越来越多。

而且很多大学也开设了相关课程，政府也出台了行业鼓励政策。前面我们说过物联网的概念被炒得有点过热，所以在物联网的大群体里，有两类人最为迷茫。其一就是专注物联网的创业者，其二就是物联网专业的学生。鄙人也曾经属于第一类人。

物联网的技术前景是广阔的，近些年上市的一些空气净化器产品，穿戴设备，家庭环境监控设备，在过去是不曾有的，在目前的消费背景下，正服务着大众。未来还会有更多的新式设备出现，这些正是物联网技术发展的必然结果，所以投身于物联网的技术研发，是很有前景的一件事。

参考资料来源：百度百科-物联网

过去一年中，全球各地的物联网恶意攻击事件大幅增加，其中就包括了两次非常有名的DDoS攻击：一次发生在通过Akamai托管的“Krebs on Security”博客网站上，另一次则发生在为众多社交网站的关键互联网基础设施提供支持的Dyn DNS服务器上。
在这两个案例中，攻击者利用物联网设备（如IP监控摄像头、DVR以及其他与目标无关的消费类设备）创建了能够破坏目标（不相关）服务的僵尸网络。在DNS事件中，许多常用的互联网服务都遭到了破坏，包括Netflix、Spotify、Twitter、Tumblr等等。
可以看出，黑客在众多攻击事件中使用的套路是：将恶意代码写入通常位于网络附近或边缘位置的设备的非易失性存储中，令该设备被劫持成为恶意僵尸网络的一部分。而物联网边缘网络和设备之所以被黑客盯上，其原因就在于通常情况下，在企业认识到加密安全保护是新设计中稳健周全的基础支柱要素之前，大多数物联网设备都已经被部署完毕，这就让它们非常轻易地成为了黑客攻击入侵的目标。
更加聪明的深度防御
一般的物联网管理者，往往在软件安全方面投入了大量安全监管精力，但是却很容易忽略硬件选项。然而如果不同时考虑硬件和软件的话，则无法实现“自动防御故障”安全保护。
针对物联网领域的安全隐患，美光科技提出的策略是：设计具有相应的恶意软件抵御能力的设备，并使之具有适当级别的保护冗余，以防未来暴露出一些意想不到的安全漏洞。这也就是说，最好的深度防御其实是硬件和软件的强强联合。
美光科技认为，存储正是打通软件和硬件安全方案的关键点，因此其安全防御的思路，就是通过软件和硬件结合的存储级别的安全防护，来解决当前困扰物联网行业的安全难题。

物联网连接的三个维度是技术，功能和生态。从功能维度，物联网分为三层：感知、连接、智能三层。从技术维度，物联网的技术组成架构分为感知层、网络层、边缘计算层、云计算层、物联网服务平台层，应用层序层和数据分析层。从生态维度，无论是技术供应商，还是服务供应商都是物联网行业内的企业。

数据通过与人工智能、云计算、物联网、边缘计算等新兴技术渗透融合，在智能制造、绿色低碳、共享经济、现代供应链、中高端消费等领域培育形成了新的增长点，成为创新发展的重要驱动力。在发表《数字技术的发展趋势》的主旨报告中指出：世界经济数字化转型是大势所趋。中国是数据大国，凭借先进数字技术、巨大人口数量，庞大的制造业基础，人口红利正在转变为数据红利。数据通过与人工智能、云计算、物联网、边缘计算等新兴技术渗透融合，在智能制造、绿色低碳、共享经济、现代供应链、中高端消费等领域培育形成了新的增长点，成为创新发展的重要驱动力。

物联网云计算：借助物联网和云计算模型，您基本上可以在云中推送和处理您的感官数据。您有一个摄取模块，它接收数据并将其存储在数据湖（一个非常大的存储）中，然后对其应用并行处理（可能是 Spark、Azure HD Insight、Hive 等），然后以如此快的速度消耗调整信息以做出决策。

物联网雾计算：有了雾计算，我们变得更强大了。我们现在使用本地处理单元或计算机，而不是将您的数据一路发送到云端并等待服务器处理和响应。

物联网边缘计算：物联网是关于捕捉微交互并尽可能快地做出响应。边缘计算使我们离数据源最近，并允许我们在传感器区域应用机器学习。如果您对 边缘计算与雾计算的 讨论有所了解，您应该了解边缘计算完全是关于传感器节点的智能，而雾计算仍然是关于可以为数据繁重的 *** 作提供计算能力的局域网。

物联网的MIST计算

根据中央的提法和发展的实践,我们认为,新基建以 5G、人工智能、工业互联网,物联网,数据中心、云计算、固定宽带,重大 科技 设施为重点,致力于打造数字化、智能化的新型基础设施,运用数字化、智能化技术改造提升传统基础设施。新基建的核心:一是连接,二是计算,三是交互,四是安全。主要包括八个方面:基础网络、基础数据、基础硬件、基础软件、基础平台、基础应用、基础标准、基础安全。这是一不系统的,复杂的重大工程。

(一）基础网络:数据传输、万物互联的高速通道

基础网络以5G为关键支撑,由网络核心设备、传输设备、无线基站等构成,形成以有线网络、无线网络和卫星网络组成的“天地空”一体网络。根据使用范围和用途不同分为互联网、工业互联网、物联网。互联网主要是沟通人与人的网络,工业互联网主要是企业实现数字化管控的网络,物联网是实现万物互联的网络。重点是推进 5G 规模建网、固定宽带网络建设,构建具有强大交互功能的网络平台。我国已建成全球最大的光纤宽带网络和 4G 网络。2019 年末,我国 4G 用户总数达到128 亿户,光纤宽带用户总数达到 418亿户,均居全球第一。据华为预测,到 2020 年底,我国将占全球 5G 基站建设数的5%以上,用户数量占全球 70%以上。

（二）基础数据:数据分析、智能计算的要素资源

基础数据一部分是数据存储载体,以大数据中心、分布式数据中心为代表，另一部分是数据本身,是将大量非结构化数据转化为量化的数字信息存储,为数据计算、分析、应用提供可能。重点是构建数据开放、共享、应用、保护机制，促进数据合理流动、交易。据 IDC 和希捷公司报告显示,2018 年,中国数据圈占全球数据圈的 234%,即 76ZB;到 2025 年,中国数据规模将达486ZB,超过美国同期的数据产生量约 18ZB,成为全球最大的数据生产国。据赛迪研究院数据显示,2019 年中国互联网数据中心数量大约有 74 万个,市场规模从 2009 年的 728 亿元增长到 2019 年的 1562 亿元,预计 2022 年,中国互联网数据中心市场规模将超过 3200 亿元。

（三）基础硬件:网络连接、计算能力的核心内核

基础硬件以集成电路,电子元器件、半导体材料和设备,新型显示器为核心,包括手机、电脑,可穿戴设备等智能终端和网络连接设备,是构建新一代数字化,智能化网络的基本物质条件。重点是提升网络设备连接能力,智能计算能力。芯片作为集成电路的载体,是每年我国主要商品中进口数量,金额最多的。在 CPU、FPGADSP、MPU、DRAM 和 NAND Flash 等核心芯片产品市场,国产芯片几乎一片空白,高端芯片主要依赖进口。

（四）基础软件:高效运行、安全保障的重要基石

基础软件是数字技术之基,网络安全之盾。为硬件设备提供配套的 *** 作系统、数据库、中间件、应用软件等,主要是实现数据分析,处理,运算,为终端应用提供服务。重点是增强安全可靠的软件产品供给能力,构建具有国际竞争力的自主软件生态。2010—2019 年,我国软件业务收入从 134 万亿元增至2019 年的718万亿元,年复合增长率为18%。但关键基础软件仍被国外垄断。以 PC *** 作系统为例,NeaMarketShane 统计数据显示,2019年7月,Windows 10 占有46%,Windows 7 占有 36%,Mac OS 占有5%,前10 名中没有国产 *** 作系统,自主研发 *** 作系统主要是以开源系统 Limux 为基础的二次开发,国产 *** 作系统在核心技术和市场占有率上缺乏优势。

（五）基础平台:推动科研、推广应用的战略高地

基础平台指引领型、突破型、协同型、基础型的重大 科技 设施各类 科技 平台。如国家实验室,重点实验室、工程实验室、工程研究中心、企业技不下心；以头部企业牵引的交易型,社交型平台;重点是以底层基础技术与工艺构建起的开源开放平台和工业互联网,物联网等技术体系平台,产业生态平台。美国设立的洛斯阿拉莫斯、劳伦斯佰克利、橡树岭、阿贡等一批国家实验室,在宇宙观测、生命科学、粒子物理、物质微观结构等领域傲踞全球,支撑其在核电、生物医药、先进材料等技术、产业长期保持领先优势,被称为美国 科技 “皇冠上的钻石”。未来网络基础设施是我国在通信信息领域一项重大 科技 设施建设项目世干网络覆盖全画平个城市,建页平个主干网络节点、133 个边缘网络等,全长34万公里,支持4096个开行试验。

(六）基础应用:优化供给、提升效率的广阔舞台

基础应用指依托 5G、人工智能、互联网、物联网、云计算、区块链等新技术,广泛应用于经济 社会 各个领域。推进消费互联网、产业互联网、智慧城市互联网精细化、协同化发展,提升交通、能源、水利、物流、市政等传统基础设施数字化水平,提升医疗,教育,养老和 社会 治理智能化水平。重点是加快数字经济发展、智能 社会 建设。我国电子商务规模从 2008 年的 315 万亿元增长到 2019 年的 3481 万亿元,年均增速 20%。根据 IDC 数据,2019 年,我国云计算产业规模为 594 亿元,预计到 2025 年达到 7961亿元,年均增速37%。

（七）基础标准:规范发展、开放对接的基本准则

基础标准指适应网络化、数字化、智能化发展需要,覆盖规划设计、建设管理、运营维护、更新升级全过程和全生命周期的统一规范、先进适用的标准体系。纵向包括国家标准、行业标准、企业标准等,横向包括技术标准、管理标准,工作标准等。基础标准既是“硬规矩”，也是“软实力”。重点是在统一国迤逐进的同时,加快国内标准走向国际市场,在国际标准制定上争取更多话语权。5G 标准是众多技术的一个组合,有多个国家共同参与和推进。5G 标准集中表现在 5G 必要专利(SEP)数量上。截至 2020 年1月,全球 5G 专利声明达到 95526 项,申报的 5G 专利族 21571 个。其中,中国企业声明的 5G专利占3297%,华为以3147 族排名第一,前12 名中有4 家中国企业。

（八）基础安全:数据管理、网络治理的可靠保障

基础安全指网络系统正常运行,网络数据可用性,完整性和保密性得到保障,计算机硬件,软件和数据不因偶然和恶意的原因遭到破坏,更改和泄露。基础安全包括网络安全、数据安全、软硬件安全。重点要自主可控、能够抵御风险。一是网络安全:能够抵御恶意软件、恶意网址、移动安全、CVE 漏洞,互联网安全、Limux病毒对网络造成的恶意攻击。二是数据安全:防止对数据中心的网络攻击,防范数据泄露,确保经过网络传输和交换的数据不会发生增加、修改、丢失和泄露等。三是软硬件安全:避免因软件、硬件被恶意的破坏,造成网络终端被恶意攻击和控制。数据显示,2018 年全年捕获到的各类受僵尸网络控制的主机中,中国受害最严重。2019年,全球公开披露的高级持续性威胁报告共 596 篇,攻击目标以政府(245%),金融(147%)、防务(141%）、零售(87%)为主,地域上以中国、美国、韩国、中东为主要地区。

云计算和边缘计算正在塑造物联网（IoT）的未来。这种组合为物联网网络中连接的设备带来了稳定性，并通过处理更接近源的数据来解决延迟问题。
云计算明显改变了数据处理的形式，特别是对于大数据。利用云的计算能力，物联网实现了跨越式发展，我们获得，存储和处理数据，而不必配置计算资源和管理。
物联网每年安装数十亿台智能设备，据估计，到2020年将安装超过200亿台智能设备。由于安装了大量设备并连接到物联网，因此处理的数据量一直在增加。我们正应对着处理和分析这些数据的挑战，特别是在需要近乎实时处理这些数据的情况下。仅云计算无法帮助处理如此庞大的数据集并实时提供响应。
据国际数据公司（IDC）称，边缘计算（Edge computing）是一个微型数据中心的网状网络，可在本地处理或存储关键数据，并将所有接收的数据推送到中央数据中心或云存储库。
简而言之，边缘计算可以处理和分析更靠近生成数据源的数据。
在边缘计算环境中安装和连接的智能设备能够处理关键任务数据并实时响应，而不是通过网络将所有数据发送到云并等待云响应。设备本身就像一个迷你数据中心，由于基本分析正在设备上进行，因此延迟几乎为零。利用这种新增功能，数据处理变得分散，网络流量大大减少。云可以在以后收集这些数据进行第二轮评估，处理和深入分析。

American test tube baby
德国工业40如火如荼，中国也推出了“中国制造2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划。“中国智造”成为未来制造企业的发展方向。 然而，传统的计算模式、工厂网络模式已经无法满足“智能制造”对于运算速度、数据交互速度、数据即时性、M2M等方面的要求。经过多年的发展，物联网已被业界广泛理解和接受，但在企业应用层面可以为企业带来哪些提升，在具体应用和整体运营管理模式上可以带来哪些变化，仍然值得业界探讨。
在工业互联网白皮书中，将工业互联网描述为：致力于工业控制系统联网，使之形成大型的端对端系统。工业互联网系统能与人联接，能充分集成企业内部系统、工艺流程和分析工具。这样的端对端系统被称为“工业互联网系统（IISs）”。
工业互联网的架构，从商业利益诉求开始（联盟的发起者都为大型企业），基于各类应用，进行生态体系的研究，并通过简化方式对系统架构进行解释，便于各领域组织和个人的理解。
不同于工业40在“集成”之上，更注重供应链（价值链）的研究，工业互联网则更偏向于对利益相关者-“角色”的研究。生产分工的“角色”，不仅仅是指产业链上下的企业和组织，还包括了企业中的各类职业人士，包括商业决策者、技术工程师、产品经理等。在工业40中也有大量内容关于对“劳动者（人）”的调研和阐述，但主要是从社会学、人力资源管理学进行整体性的思考。
从“角色”的需求出发，工业互联网提出了四层“视角（Viewpoint）”的结构（有些文章中也称之为“组件”）。
1业务视角（Business Viewpoint）
在工业互联网的搭建中，业务视角关注于识别利益相关者的商业视野、价值观和目标。相关人员（包括行业用户）需要思考如何通过工业互联网提供的基本功能来实现商业目标。
2 应用视角（Usage Viewpoint）
应用视角定位于可靠、复杂的系统应用（功能）。通过专业用户或逻辑用户自助式的一系列 *** 作（使用过程），能够获取到系统的基本功能或服务，并将其拼装成成熟的商业应用。
3功能视角（Functional Viewpoint）
功能视角聚焦于工业互联网系统中的基本功能模块（系统的零部件），以支持上层应用组件的运行。功能视角主要研究模块之间的关联关系、组合结构、信息交互接口、使用流程和步骤，以及功能模块和系统外界环境的关联关系。
4 执行视角（Implementation viewpoint）
执行视角主要关注的是功能视角中的信息技术元素，包括具体的工业控制系统、通信方案和软件程序。执行组件（视角）关注于工业物联网最基本、核心的技术架构，功能（视角）在执行视角的技术架构上搭建，使得多个应用（视角）能够协同工作，并实现业务的完整交付。
工业互联网认为，工业领域的控制系统（ICS）已经能够实现跨产业部门的工业自动化。它们通过对物理世界的感知，获得信息的“激励”，并通过“固化”、明确的逻辑运算，向执行器发布指令信号，从而由设备上的机械装置改变物理世界和环境的状态。这种“控制”过程由工程师精心设计，使得自动化设备的所有行为都明确并固定下来。但如果生产环境发生改变，生产产品需要升级，那么必须由工程师重新设计并调整系统，这有可能需要启动一个生产线的“精益”项目。
要适应生产环境和商业需求的变化，控制系统中的信号处理元器件，首先需要与外部信息系统组网通信，其次需要建立共通的“语言”（通信协议、数据规范），还要能够接受上层应用的调配和指挥，以此实现灵活的“柔性生产”，与其他商业系统协同“智造”。
四层视角之中，“执行视角”主要是构建信息流的通道。在“执行视角”中的独立设备和系统，会按照接口规范输出传感信号或接受指令信号，在“功能视角”中形成数字化映射，即在虚拟世界获得一个“身份”，能被其他信息系统进行查询、访问、调用、关停等。
四个视角中的系统和能力是相互交织，只是看待的角度层面不同。商业视角和应用视角更多的是从商业的角度来看待生产活动，它更关心的是资金、客户关系、供应链、人力资源、企业资产、产品的生命周期等等，是从上（需求）向下（实现）看待工业物联网。功能组件和执行组件是从信息技术、行业技术的角度来看生产活动，它聚焦于如何调配计算资源、如何传递信息、如何 *** 作设备、系统的维护和运营、技术构架的健壮性和安全性，更层次化、深入化地理解工业物联网系统，关注于它的“有机性”。
在工业互联网的四个组件中，功能视角和执行视角都是从技术的角度来拆解工业互联网。其中，功能视角关注工业整体系统，是顶层的技术架构，定义并展现了工业核心能力的相互关系；执行视角关注信息系统结构，是支撑功能视角的数字化基础，它对工业物联网的信息/网络能力进行了层级划分。
通俗的来说，执行视角描述了一个人（工业）的“神经网络”，而功能视角则呈现了一个人（工业）的“器官组织”。工业互联网通过这两种视角，注重于理清信息技术与工业技术之间的关系。就目前来看，工业40的架构思路倾向于将信息技术进行改进和叠加。相对而言，工业互联网则更关注未来工业系统的重构，使得信息和工业深度、有机的融合。
1功能视角
工业互联网对工业领域和信息领域的技术进行了融合，并定义和划分相应的功能模块，提出了“功能视角”的概念，这便是工业互联网的顶层功能架构：功能域模型。
功能域模型由五个基础的功能域组成。企业的信息系统可以包含所有的功能域，也可能是其中几个，还可以是单独一个功能域，每个功能域都是相对独立、完整的系统。当然，实际的业务系统会根据应用特色，删减或修改功能域中的某些细节性技术，但这不会影响工业互联网的整体结构。
（1） 控制域
控制域整体部署在物联网边缘，贴近实物和环境，在物联网结构之中处于边缘位置。控制域包括：
感测，是传感器对设备、环境的感知；
驱动，就是指通过传递指令信号，使得设备上的机械部件或电路开关实施规定动作。此外，向电子标签等存储设备注入数据也是驱动的一种类型。
交流，是指信息在边缘网络中传递。
实体抽象可以理解为物的“数字化”，即物的（状态或属性）实体信息由统一、规范、有实际意义的数据（即数字化信息）来表示，这样上层系统就可以解读感测信息、改写设备状态（驱动）。实体抽象是物理系统和信息系统的桥梁，完成虚拟和现实相互间的映射。在物联网领域中，“数字化”的狭义理解就是“实体抽象”。
建模，是对物理世界的系统性描述。建模的对象可以是生产设备，也可以是外部环境。建模的数据源来自下层的“实体抽象”。复杂的建模需要融合高深的行业技术知识，并通过高等计算（人工智能到等）来实现。
执行者通过对控制目标的解读，按照自有的控制逻辑，实施一系列的 *** 作（向驱动和感测传达指令）。执行者具有自主性，具有一定的决策权和智能，可以动态、灵活地完成任务。当然，对于一些特别重要或简单的控制目标，执行者会不经过逻辑判断，直接执行。
整个控制域实现了（控制）目标和（物理）行为的统一。
（2） *** 作域
*** 作域是对控制域系统的集中化运营，它可以远离控制域，实现远程的监管。 *** 作域主要的职责包括：
为功能（组件）的实现，调配和部署资源并进行相应管理。
为保证功能的健壮性， *** 作域还需要具备监测和诊断分析的能力：通过分析系统的关键性能指标，来评估系统的健康，针对系统故障、性能下降等问题，及时上报或预警。
*** 作域除了“反应式”的运营方式外（出现告警后再处理），还需要支持预测和优化：预测故障和系统瓶颈，在故障和问题发生前处理（预测性维护）；掌控各类资源的利用率和下层系统设备的情况，通过调整资源分配来实现生产优化（例如动态地关闭一些空载运行的机器，来节省工厂的电力消耗）
在预测分析方面， *** 作域需要信息域的帮助，以弥补他可能在计算能力上的不足。
（3） 信息域
从不同的域中采集信息，并将这些大量的异构信息进行转换、建模、存储，最终实现高级分析的功能（分析系统瓶颈或预测产业链趋势）。
信息域具备的数据处理能力包括：
采集（汇集）传感器和 *** 作状态的海量数据
数据质量管理（数据过滤、去重、挑拣垃圾数据）
（异构）数据格式转换
语义化处理（在原始数据中注入备注信息，关联其它数据集等，比如位置信息、时序信息等）
存储和数据持久化（data persistence，内存数据模型和存储模型的相互转换）
数据分发处理（包括流分析处理-streaming analytic processing）
控制域也有数据采集和建模的能力，但主要是用于即时的计算、实时的反馈、连续的 *** 作，其关注点在于设备的“物理行为”。信息域的建模主要是用于“后计算”的，即通过大数据分析、智能预测，制定一个长期的优化目标，并通过调整控制域的执行策略，实现系统整体的性能提升。
信息域对控制域具有“引导”作用，如果将控制域看做“生产者”，那么信息域就是“管理者”。
（4）应用域
应用域是所有“功能（function）”（也称之为“函数”）的集合，包含对“控制域”进行 *** 作的功能。功能在应用域中表示为一个个相对独立的应用程序，业务则是多个应用程序的系统性组合。虽然在软件应用的底层代码中也有“功能（函数）”的概念，但应用域所指的“功能”是高度抽象（语义化）和复杂的逻辑程序，它可以包含一组协同的物理 *** 作或一系列流程化的数据处理行为。
*** 作功能发出的 *** 作请求并不是无条件执行的，它必须接受控制域的条件约束，例如违反作业安全的 *** 作指令会被控制域“拒绝”。
（5） 业务域
业务域即是企业各类的业务系统，例如：企业资源管理（ERP）、客户关系管理（CRM）、资产管理系统、人力资源管理系统（例如人力资源的共享中心）、项目管理系统等等。这些信息业务是通过完整的一套软件程序来实现闭环的业务流程，也被称为：实现“端到端”的 *** 作流程，例如用户从客户端到电商平台（服务端）下订单购买商品。
2执行视角
功能视角作为顶层技术架构，本质上是从工业领域的整体视角看待工业互联网的技术架构，而执行视角则是从“具体实现”的视角看待工业互联网，它其实属于功能视角的一个基础部分，不过以作者看来，“实现”的本质就是物理信息和虚拟信息的相互转换，所以执行视角所展示的功能拓扑看起来更像一种“服务于信息的组网和计算方式”，其强调了协议、接口，以及系统动作、设备状态的信息化映射。对于通信领域的人士来说就很容易读懂执行视角之下的架构，而且能够和物联网网络架构进行对应。
（1）三层架构
执行视角下的工业互联网分为三个基本层级：边缘层、平台层、企业层，它们分别对应不同的网络和功能特性。
边缘层收集各类设备数据并汇总转发至平台层，或由平台层反向发送数据（例如 *** 作指令）至边缘层中的设备。
平台层，一方面具有设备和资产的管理监控功能，可以向上层应用（企业层）提供这些能力。另一方面，它可以接受并执行企业层下达的 *** 作指令：数据分析、信息查询或控制设备运作。平台层整合了工业领域中的各类信息能力，并形成具有开放性的服务系统。
企业层，就是行业应用层。它可以是商业决策系统，也可以是提供给外部用户的设备监控系统，还可以是给内部运营人员用于产品质量分析的软件应用。它可以从平台层获取大量的底层生产数据，也可以通过平台层控制海量的设备，但它并不“关心”这些功能（查询、 *** 控）具体是如何实现的，它只负责高层应用的逻辑实现。
（2）三层网络
在三层架构模式之中存在三层网络：邻接网络（Proximity Network）、接入网络（Access Network）、服务网络（Service Network）
邻接网络，通过一定数量的转发节点连接一定区域范围内的边缘节点（包括传感器、驱动器、设备、资产、控制系统和边缘服务），并且在区域内形成局部网络。邻接网络可以理解为物联网的边缘网络，不过它更强调了在一个场景化的空间范围内。
接入网络，实现资产、终端、设备连接到平台层的网络。接入网络可以是企业专网，也可以是商用的运营商网络，例如4G LTE网络。所有终端都需要通过网关设备连接到服务网络。
服务网络，实现平台层和企业层连接。它可以是互联网，也可以是运营商的移动网络，或是企业私有网络，还可以是建立在各种网络之上的虚拟专线网络。其实，企业系统之间的互联也可以通过服务网络。
在美国GE发布的相关白皮书中，对于工业互联网的应用范畴是有明确的界定的。GE公司发表的白皮书中指出，Industrial Internet是要延展机器与人的边界。这篇白皮书中描述的工业互联网的核心要素包括：智能机器、高级分析和工作中的人。实质上，还是强调通过物联网联通机器、产品和人，从而提升企业的设备健康状态和生产绩效，实现预测性维护，最大限度地降低意外宕机，实现能源高效利用等。相比而言，我国的工业互联网产业联盟发表的工业互联网体系架构白皮书中，对于工业互联网的诠释似乎过于宽泛、过于复杂。该白皮书认为，工业互联网与制造业融合将带来四方面的智能化提升。实际上网络化协同和个性化定制，属于一种制造业+互联网的应用，但不应当属于工业互联网（准确来说是工业物联网）的范畴。
因此，通过上面论述，我认为工业互联网应当有其具体的内涵与外延，其实质还是应当聚焦物联网在工业的应用，而不应过于泛化，不能什么东西都往里面装。服务商也不应把什么云平台都叫做工业互联网平台，以免误导用户。建议未来还是将名词术语统一到工业物联网，或者物联网的工业应用。
眼神阅读:
富士康工业互联网明日打新 发行价定为每股1377元
新京报快讯(记者 梁辰)5月23日，富士康工业互联网股份有限公司(以下简称“工业富联”)在上证路演中心举行了首次公开发行A股网上投资者交流会。该公司昨日晚间更新招股书披露，将以每股1377元的价格发行197亿股股票，募集总额约为2712亿元。
经过5月17、18日初步询价，22日晚，工业富联披露，除去本次发行费用4亿元，募集资金净额将达267亿元，对应市盈率为1709倍。5月24日，投资者开始网上申购。
从A股历史首次公开募股(IPO)历史情况来看，此次工业富联IPO募集资金总额排名第12位，但是最近3年以来最大规模IPO。与药明康德和宁德时代在IPO募资过程中出现“缩水”不同，工业富联最终募集金额与之前IPO审核报告基本一致。
资料显示，工业富联脱胎于2015年2月成立的福匠科技，过去一年左右，其股东鸿海精密将旗下诸多子公司注入工业富联，直接或间接持有31家境内子公司和29家境外子公司，包括9家位于中国大陆的苹果手机零部件产业链公司。
在交流会上，工业富联董事长陈永正表示，公司正在研发应用于智能手机机构件的一系列开发项目、应用于电信网络设备的技术及应用程序，5G 技术研发、物联网及工业互联网解决方案、面向应用场景的多种应用服务、业务功能组件、大数据处理和分析、数据采集、应用到工业机器人的治具自动化串杆技术、云计算服务及存储设备的解决方案等。
工业富联计划，投入264亿元用于上述20个投资项目，并结合投产安排和公司业务实际情况，另投入募集资金约324亿元用于补充营运资金，优化公司的财务状况，不足部分由发行人通过银行贷款或自筹资金等方式解决。
对于战略投资者，陈永正表示，充分考虑了投资者资质以及公司长期战略合作关系等因素后综合确定，包括大型国有企业、保险公司、国家级投资基金等。
此前，21世纪经济报道称，工业富联已完成IPO战略配售投资者的初步遴选，入围标准首先考虑是否与业务能够形成战略协同，合作提供软硬结合、虚实结合的科技服务解决方案。以BAT为代表的国内互联网巨头都在最终确定战配投资者名单内。
5月16日，工业富联股东鸿海精密董事长郭台铭曾与博时基金总经理江向阳会面，博时基金是央企招商局集团金融板块成员公司。招商局官网内容显示，会谈中，郭台铭表示，本次在A股上市，将为鸿海集团注入更多互联网基因。
郭台铭称，这将带领代工基因的鸿海转向以大数据为导向、AI分析为驱动，以及机器人运作为基础的工业互联网平台企业，加速在智能制造、工业40机器人生产、人工智能大数据等新领域的发展。同时，通过富士康工业互联网云，提高中小企业的制造能力，为3000万中小企业赋能。
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