所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。
思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。
首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。
作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。
总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：
1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；
2、MCU的发展使得计算能力快速提升；
3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；
4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；
工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。
通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：
1、使用设备开放的协议；
2、使用设备自带的传感器；
3、添加新的传感器；
4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；
其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。
所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；
在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：
1、传感级；
2、设备级；
3、产线级；
4、车间级；
5、企业级；
也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。
总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：
1、期望获得什么结果？
2、期望用什么方式获得想要的结果？
3、需要信息基础提供什么？
4、工业物联网是否能够获得这些信息？
5、工业物联网如何获得这些信息？
6、获得这些信息的性价比如何？
7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？
8、落地实施。1、工业大数据的概念
11 大数据概念
大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储 和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
12 工业大数据概念
工业大数据是大数据的一种类型，是工业领域智能化过程中产生的大数据，通过对数量巨大、来源分散、格式多样的工业系统的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现产品、服务和商业的新知识、新价值、新能力。
13 大数据和工业大数据主要区别
2012 年，工业互联网（Industrial Internet）的概念率先由 GE 提出，即工业云联网是开放、全球化的网络，将机器和先进的传感器、控制和软件应用迚行连接，提高生产敁率，减少资源消耗，其本质在于工业机理、经验的固化以及制造资源的集聚与共享。根据中国《关于深化“云联网+先迚制造业”収展工业云联网的指导意见》，工业互联网通过系统构建网络、平台、安全三大功能体系，打造 人、机、物全面互联的新型网络基础设施，形成智能化収展的新关业态和应用模式，是推迚制造强国和网络强国建设的重要基础。
由于工业资源的网络化、智能化是智能制造的本质特彾，可以说，工业云联网的建设与部署是构建 未来智能制造体系的兲键所在。架构上，工业云联网主要由网络、平台（即数据）、安全三大要素构成，其中网络是基础，是在人、产品、机器、车间、企业构建链接以及整合设计、研収、生产、服务等各环节的“血管循环系统”；安全体系是保障，包括设备安全、网络安全、控制安全、应用安全、 数据安全等方面，其目标既包括数据的保密，也包括设备的稳定可靠运行；而最为核心的是平台， 本质上工业云联网是构建基于海量数据采集、汇聚、分析的一个工业服务和运行控制体系。
作为工业云联网的核心，工业云联网平台在传统工业亐平台的软件工具共享、业务系统集成的基础 上，通过物联网、大数据、人工智能等技术，叠加制造能力开放、知识经验复用与开収者集聚的功 能，仍而大幅提升工业知识生产、传播、利用敁率，形成海量开放 APP 应用与工业用户之间相云促 迚、双向迭代的生态体系。
欢迎您分享文章，让更多有需要的人看到。 工业物联网是一个快速发展的行业，占全球物联网支出的最大份额。据IDC和SAP称，2019年，全球60％的制造商使用连网设备产生的数据来分析流程并确定决策。他们不仅可以监控制造过程中的复杂流程，还可以实现这些流程的自动化，为管理者提供了更详尽的细节。
工业物联网平台的基本功能：
具备：监控大屏、设备地图、系统统计、设备监控、实时数据及曲线、Web组态、故障报警管理、数据报表、远程控制、视频监控、角色管理、人员管理、设备管理、空间管理。
1 数据远程监控： 可以通过网页或者手机APP实现设备数据监控，第一时间了解设备运行状态、修改参数等；
2 设备报警推送： 可以通过短信报警、微信报警、APP报警推送等方式，推送设备故障状信息态，及时掌握设备运行状态；
3 云组态： 通过电脑web网页、手机网页和手机APP直接查看设备的组态画面或数据列表；
4 视频监控： 集成视频监控功能，实现数据和视频的同步显示，实时监控工业现场画面；
5 数据采集存储与分析： 通过对底层设备采集的数据进行合理分类并进行数据存储的优化，实现海量数据的快速检索，同时提供面向企业经营的决策分析，为设备的有效利用提供支撑。
6 用户项目权限管理： 管理者可根据实际应用创建账号，前台可查看的设备组态，后台可对所有的设备、数据、用户进行管理。
工业物联网平台将提供不同的功能组合，包括工业物联网端点管理与连接性，物联网数据的捕获、摄取与处理，数据的可视化与分析，以及将物联网数据整合到业务流程和工作流程中。
工业互联网产业主要上市公司：目前国内工业互联网的上市公司主要有中兴通讯(000063)、卫士通(002268)、东方国信(300166)、荣联科技(002642)、浪潮信息(000977)。
本文核心数据：企业产能、企业产量
工业互联网产业产业链全景梳理：网络、软件、设备、平台的有机结合
根据信通院的产业范围理解，工业互联网存在着狭义和广义之分。从狭义范围来看，工业互联网核心产业只包含工业互联网平台、新型网络、边缘计算等融合创新带来的全新产业领域。从广义范围来看，工业互联网核心产业基本等同于工业数字化的相关产业，其根植于传统制造支撑体系，又融合数据感知、互联互通、先进计算、智能分析等能力，带来了传统产业的升级和新产业环节的诞生。
工业互联网产业链可分为设备层、网络层、平台层、软件层、应用层和安全体系等六大部分构成。
其中：设备层是指包括智能生产设备、生产现状智能终端、嵌入式软件及工业数据中心，代表企业有华中数控、拓斯达、弘讯科技等;
网络层是指包括工厂内部和外部的通信，代表企业有思科、中国移动、中国电信、中兴等;
平台层包括了协同研发、协同制造、信息交易和数据集成等工业云平台，代表企业有阿里云、华为、腾讯、浪潮信息等;
软件层包括了研发设计、信息管理和生产控制软件，是帮助企业实现数字化价值的核心环节;
应用层是包括了垂直行业应用、流程应用及基于数据分析的应用，代表企业有徐工信息、三一重工等;
而安全体系则是渗透于以上各层中，是产业重要的支撑保障。
从产业链划分来看，设备层、网络层属产业链上游，应用层属产业链下游，其余部分均归入产业链中游。
工业互联网产业产业链区域热力地图：北京分布最集中
从我国工业互联网产业链企业区域分布来看，工业互联网产业企业主要分布在北京地区，其次是以广东为代表的珠三角地区，随后是以上海、浙江、江苏为代表的长三角地区。
从代表性企业分布情况来看，以北京为总部的百度公司、以山东济南为总部的浪潮信息、以江苏徐州为中心的徐工信息、以浙江杭州为总部的阿里巴巴公司、以广东深圳为中心的华为知名度较高。
工业互联网产业代表性企业产能/产量情况
目前。工业互联网产业产业链上的其它代表性企业产能/产量情况如下：
注：统计的企业为公布相关产能/产量数据的上市企业，未公布具体产能/产量数据的上市企业未纳入统计中。
工业互联网产业代表性企业最新投资动向
2020年以来，工业互联网产业代表性企业的投资动向主要包括战略投资、战略收购、股权投资等。工业互联网产业代表性企业最新投资动向如下：
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
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