工業互聯網的體系框架與關鍵技術——解讀《工業互聯網：體系與技術》
導語2017年連入互聯網的設備數量首次超過全球人口數量，人類社會從此進入工業互聯網時代。工業互聯網時代將是一個人與人、人與機器、機器與機器全面互聯的社會。以工業互聯網時代為代表的信息革命將像工業革命一樣，帶來人類社會生產力的又一次飛速提高。由機械工業出版社於2018年出版的《工業互聯網：體系與技術》一書介紹了互聯網的發展歷史，定義了工業互聯網的體系架構，描述了互聯網的4大關鍵技術，討論了工業互聯網時代的挑戰與發展。本文概述了該書的主要論點。
本文目錄
1 互聯網的前世今生
1.1互聯網的起源與關鍵技術突破1.2學術互聯網時代（1970年～1990年）1.3大眾互聯網時代（1991年～2016年）1.4工業互聯網時代（2017年至今）
2 工業互聯網的體系架構
2.1工業互聯網的定義2.2工業互聯網相關技術的發展2.3工業互聯網的體系架構模型2.4工業互聯網的發展
3 物體感知技術
3.1物體標識技術3.2狀態獲取技術3.3場景記錄技術3.4位置定位技術
4 數據傳輸技術
4.1互聯網的基本原理4.2有線傳輸技術4.3無線通信技術4.4互聯網數據傳輸架構
5 平台構造技術
5.1計算機硬體技術的發展5.2雲計算5.3工業互聯網平台5.4工業互聯網平台應用示例
6 數據分析技術
6.1數據、信息與知識6.2工業數據的特徵6.3工業大數據的處理技術6.4機器智能6.5機器智能在工業中的應用
7 工業互聯網時代的挑戰與發展
7.1思維模式的變革7.2問題與挑戰7.3工業互聯網與經濟發展
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互聯網的前世今生
從20世紀60年代開始發展起來的互聯網技術，通過計算機網路，將全球的計算設備連接起來。通過計算機網路，信息可以在非常快的時間內傳遞到全球的任何一個角落，從而使得人類的交流不再受到空間的限制。20世紀90年代互聯網的普及與應用，標誌著人類社會正式從工業社會進入信息社會。隨著互聯網技術的發展與普及，互聯網已經逐步成為人們生活中的一個不可缺少的部分。
1.1 互聯網的起源與關鍵技術突破
最初關於互聯網的概念是麻省理工學院李克里德在《人機共生》和《以計算機為通訊工具》的論文中提出來的。英國國家物理實驗室唐納德·戴維斯、蘭德公司保羅·巴蘭和麻省理工學院倫納德·克蘭羅克各自創立了分組交換理論，解決了計算機網路信息的傳遞方法。
人類在1965年第一次將兩台計算機遠程連接起來。羅倫斯·羅伯茨和托馬斯·梅里爾一起把位於麻省的TX-2計算機用一條低速撥號電話線連接到加利福尼亞的Q-32計算機。這個實驗表明計算機可以很好地一起工作、運行程序並在必要時從遠程機器上檢索數據。1968年，羅倫斯·羅伯茨提交了研究報告《資源共享的計算機網路》，其中著力闡述的就是讓「阿帕」的電腦達到互相連接，從而使大家分享彼此的研究成果。根據這份報告組建的國防部「高級研究計劃網」就是著名的「阿帕網」。
為了連接不同系統的大型計算機，為數據傳輸提供路由功能，科學家在計算機網路連接線和大型計算機之間插入一種被稱為「介面信息處理機」的設備來專門負責處理網路連接和數據傳輸。介面信息處理機解決了不同操作系統的計算機之間的數據傳輸問題。1969年8月，介面信息處理機由BBN公司的弗蘭克·哈特領導的一個小組在增強版的Honeywell DDP-516計算機上開發成功。1969年9月在加利福尼亞大學洛杉磯分校安裝了首台介面信息處理機，並與計算機主機連接起來。1969年10月，第二台介面信息處理機在斯坦福研究所安裝。兩台介面信息處理機通過一條50 kbit/s的鏈路將加州大學洛杉磯分校和斯坦福研究所的大型計算機相連接，通過分組交換原理，成功地交換了人類歷史上的第一個數據包「LO」。1972年10月，在華盛頓希爾頓酒店召開的國際計算機通信大會上，阿帕網進行了首次公開演示。大約40台不同種類和型號的終端連到一個終端介面處理器，後者又通過兩條50 kbit/s的線路接入阿帕網。與會者受邀上前使用運行在全國各地的計算機上的各種各樣的程序。這向計算機和通信產業界展示了分組交換網路的可行性，並使很多人確信一個新的產業即將產生。ARPANET從此開始建立並運行起來，並不斷有新的計算機主機被添加到阿帕網中。
巴博·卡恩於1972年提出了開放式架構網路的設想。1973年9月卡恩與溫特·瑟夫發布了傳輸控制協議TCP，其中網路協議之間的不同通過使用一個公用互聯網路協議而隱藏起來，並且可靠性由主機保證而不是像阿帕網由網路保證。由於網路的作用減小到最小的程度，就有可能將不同的網路連接到一起。喬恩·珀思泰1977年8月對TCP協議進行了改進，他建議把TCP的逐跳功能部分轉為一個單獨的協議，稱為互聯網協議。而後瑟夫和珀思泰撰寫了分割TCP的規範，這導致最初的TCP重組為兩個協議，簡單的IP只針對單個數據包的定址和轉發，而獨立的TCP關注服務功能，例如流量控制和丟失數據包的恢復。1980年美國國防部採用TCP/IP作為組網標準，並在1983年1月1日把ARPANET遷移到TCP/IP。從此，TCP/IP就成為互聯網通信的標準協議。
分組交換協議、介面信息處理機與TCP/IP協議是計算機網路建設的三個主要技術突破。通過阿帕網的建設，互聯網的先賢們解決了互聯網建設的技術難題，積累了互聯網建設的經驗。
1.2 學術互聯網時代（1970年～1990年）
當互聯網的開拓者通過ARPANET的建設解決了計算機網路的主要技術難題，提出了分組交換協議、介面信息處理機與TCP/IP協議後，在美國和歐洲，許多計算機的網路被建設並互聯起來。其中最重要且最具深遠影響的是1985年由美國國家科學基金會（National Science Foundation）建立的NSFNET。它開始時以56 kbit/s的鏈路將五個超級計算機站點互聯起來，1988年鏈路升級到了T1，1990年又升級到了T3。NSFNET連接很快遍布了美國全國的大學和企業。
互聯網開始時是為大學和研究部門的研究者設計和建立的。因為NSFNET主幹網規定所有連接到其上的網路只支持研究和教育的用途，我們把這個互聯網發展的黎明時代稱為「學術互聯網」時代。在「學術互聯網」時代，互聯網上的主要應用包括：①電子郵件；②遠程登錄（Telnet）；③文件傳輸（FTP）。
互聯網的一個關鍵理念是，它不是只為一個應用程序設計的，而是作為通用的基礎設施，可以在其上孕育新的應用程序。TCP和IP所提供服務的通用、開放的特點使這一理念變成現實。
學術互聯網時代為互聯網的發展打下了基礎。互聯網的出現將計算機連接起來。信息可以通過互聯網在瞬間傳遞到地球的另一端，用戶可以遠程登陸地球另一端的計算機。學術互聯網時代互聯網的主要特徵為：①通過互聯網，計算機被互相連接起來；②信息傳遞打破了時間與空間的限制，可以在相連的網路里，從地球一端瞬間傳遞到另一端；③互聯網上只有文字，沒有圖形頁面，必須輸入命令才能使用；④互聯網被用於研究和教育，禁止用於商業用途；⑤互聯網是一個供科學家和工程師使用的工具，使用人員比較少。
1.3 大眾互聯網時代（1991年～2016年）
20世紀90年代初的兩項技術突破改變了互聯網只是科學家和工程師使用的工具的狀況，使得互聯網走出象牙塔，走進普通百姓的家中。互聯網也開始進入人人連接的大眾互聯網時代。
（1）HTTP協議與網路瀏覽器。1990年12月25日蒂姆·伯納斯-李在歐洲核子研究組織成功利用互聯網實現了HTTP客戶端與伺服器的第一次通信。HTTP協議的使用，使得信息的組織發生了革命性的變化。網頁取代文件成為信息組織的基本單元。網頁上的重要內容通過超文本鏈接而相互連接起來，使得知識的組織從樹形結構變為平行結構，從此改變了人們獲取信息與知識的方式。
儘管互聯網開始是為學術用途而設計的，商業網路被拒絕接入全美範圍的網路，人們一直關注如何使用商業的力量來促進互聯網的發展。1992年，NSF修改了NSFNET的接入原則，允許商業機構在「間接有利於研究和教育」的條件下接入NSFNET。從此大量商業性網路開始接入NSFNET的主幹網。1993年，NSF提出通過網路接入點的多主幹網結構而不是以前的中央主幹網結構。從此商用主幹網之間可以相互連接，形成了新型的互聯網結構，大量的商業應用也隨之產生。
大眾互聯網時代的主要應用包括：門戶網站、資訊搜索、網路社交、電子商務、網路遊戲、網路教育。大眾互聯網時代與學術互聯網時代的一個主要區別在於，互聯網走入了大眾的生活，成為人們日常生活的一個重要組成部分。由於智能手機等移動終端的發展，人們通過互聯網可以保持隨時隨地的連接。截止2016年，全球互聯網用戶數超30億，中國高達6.68億。
在大眾互聯網時代，互聯網的主要特徵是：①人與人通過互聯網被連接起來，人與人的交流打破了時間與空間的限制；②知識可以非常便捷地被獲取，需要哪些知識有時比知識本身變得更為重要；③社會開始去中心化，每個人都可以成為資訊的發布者；④消費者與提供商更直接聯繫，中間環節被去除，交易成本降低，交易更加便捷。
1.4 工業互聯網時代（2017年至今）
據市場研究公司Gartner預計，2017年連入互聯網的設備數量將達到84億，首次超過全球人口數量。這標誌著互聯網將主要用來連接智能物體，使得2017年將被記載為工業互聯網的元年。據Intel預測，到2020年全世界將會有超過500億台設備接入互聯網並實現互相連接。預計在不久的將來，所有的智能物體將會被接入互聯網，將會形成一個人與人、人與機器、機器與機器全面互聯的社會。
工業互聯網時代的特點是：通過互聯網連接人與智能物體；通過應用物體感知技術獲取智能物體的工業數據；通過互聯網將工業數據傳輸到工業互聯網平台；通過平台上的大數據分析工具對工業數據進行分析，獲取工業智能，並將工業智能反饋到智能物體的設計、製造、和使用中；通過工業智能，提高生產效率。以工業互聯網時代為代表的信息革命將像工業革命一樣，帶來人類社會生產力的又一次飛速提高。
互聯網是自瓦特發明通用蒸汽機以來對人類社會影響最大的一項技術突破。如果用一個詞來概括互聯網的本質，那就是「連接」。互聯網在過去十幾年的時間裡產生的天翻地覆的影響力就是因為互聯網更高的連接效率和連接了更多的人、財、物，進而讓整個世界的商業規則都發生了轉變。在大眾互聯網時代，百度連接了人與信息，騰訊連接了人與人，阿里巴巴連接了人與商品，這也是它們被稱為中國互聯網「BAT」三巨頭、市值和產業控制力遙遙領先的核心原因。互相連接的網路的效益與其節點數目不是成線性關係，而是成指數型關係，網路越大，網路節點越多，網路的價值就越大。這個由多個網路連接起來的互聯網具有平等、開放、互動、即時、共享等特點。
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工業互聯網的體系架構
當人類進入工業社會時，其主要標誌是能源被大量使用。當人類進入信息社會時，其主要標誌是數據及其攜帶的信息被大量利用。
2.1 工業互聯網的定義
工業互聯網是一個通過互聯網將全球工業系統中的智能物體、工業互聯網平台與人相連接的系統，通過工業系統中智能物體的全面互聯，獲取智能物體的工業數據，通過對工業數據的分析，獲取機器智能，以改善智能物體的設計、製造與使用，提高工業生產力。
工業互聯網包括5個部分：①全面互聯的工業系統中大量的智能物體；②具有知識的工作人員；③互聯網；④工業互聯網平台；⑤工業數據的分析工具。
這裡的智能物體指具有通信能力、可以連接到互聯網的物理世界中的物體和動物，包括計算機、智能手機、網路攝像機、智慧灰塵、具有通信功能的各類機器、感測器等。智能物體具有下列特徵：①具有通信能力，可以連接到互聯網；②具有唯一標識；③能獲取關於自身、其他物體或環境的感知數據並能將其傳送到工業互聯網平台。
工業互聯網的基礎是實現智能物體全面互聯的互聯網，關鍵是通過感知技術獲得的大量工業數據，前提是強大的計算與存儲能力，核心是對工業大數據的分析，結果是通過分析獲得的新的機器智能，並用以改善智能物體的設計、製造與使用，提高工業效率。
2.2 工業互聯網相關技術的發展
工業互聯網的發展建立在最近幾十年發展起來的物聯網、互聯網、雲計算和大數據分析技術的基礎之上。
物聯網是由MIT Auto-ID中心Ashton教授於1999年在研究RFID時最早提出來的。2005年國際電信聯盟（ITU）發布的物聯網報告中，對物聯網的定義和範圍進行了拓展：通過射頻識別（RFID）、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息感測設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網相連接，進行信息交換和通信，以實現對物品的智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網路。物聯網的核心是感知。
互聯網是一個網路的網路，它由全球範圍內幾百萬個私人的、學術界的、企業的和政府的網路所構成，通過電子、無線和光纖網路技術等一系列廣泛的技術聯繫在一起。這些網路以TCP/IP協議族相連，鏈接全世界幾十億個設備，形成了互相連接的巨大網路。互聯網的核心是連接。
雲計算是最近10多年來發展起來的新的計算技術。它的核心在於通過網路把多個成本相對較低的普通計算機伺服器整合成一個具有強大計算能力的系統，並藉助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先進的商業模式把這強大的計算能力按照用戶變化的需求以可伸縮的方式分布到終端用戶手中。雲計算使得存儲和計算能力變成了一種基礎設施服務，人們可以購買存儲和計算能力，按照實際使用量付費。
現在廣泛應用於大數據分析的機器學習方法從20世紀70年代開始起步，在80、90年代得到緩慢但穩步的發展。進入21世紀後，由於互聯網的出現，使得可用的數據量劇增，機器學習方法的優勢越來越明顯，最終完成了從量變到質變的飛躍。由於數據量的增加，計算機如今已經解決了很多需要類似人類智能才能完成的事情。
2.3 工業互聯網的體系架構模型
工業互聯網系統將所有智能物體接入互聯網，通過互聯網連接起來。運用物體感知技術，採集智能物體的標識、位置、狀態、場景數據，通過互聯網快速傳輸到工業互聯網平台。利用雲計算技術提供的低成本的龐大計算能力，工業互聯網平台上的大數據分析工具對採集到的智能物體的海量工業數據進行分析，獲取工業智能，並將其反饋到智能物體的設計、製造、使用中，達到提高工業生產率的結果，從而實現提高人類社會生產力、改善人類生活的目的。
工業互聯網系統包括4個部分：感知識別層、網路連接層、平台匯聚層、數據分析層，見圖1。
圖1 工業互聯網的體系結構
感知識別層負責數據採集，是工業互聯網系統的基礎層。感知層是工業互聯網的皮膚和五官，用於識別物體、採集信息。感知層解決的是人類世界和物理世界的數據獲取問題，它通過物體感知技術，採集智能物體的標識、位置、狀態、場景等工業數據。
網路連接層解決的是智能物體的接入和感知識別層獲得數據的傳輸問題。網路連接層是工業互聯網的神經系統，用於將各類智能物體通過有線或無線方式接入互聯網，並將感知識別層獲得的數據傳輸到工業互聯網平台。在工業互聯網的四層模型中，網路連接層接駁感知識別層和平台層，起到傳輸管道的作用。
平台匯聚層匯聚工業數據，提供數據存儲服務和供數據分析的計算能力。平台匯聚層是工業互聯網的大腦，用於接受並存儲從感受認知層獲取的工業數據，同時集聚大量的計算機伺服器，提供強大的計算能力。
數據分析層提供各類智能物體工業數據的分析工具。數據分析層利用平台層提供的強大的低成本的計算能力，對感知識別層獲得的海量數據進行分析，從中獲得機器智能，並反饋到設計、製造、使用的工業過程中，達到提高效率、提高生產力的目的。數據分析層是工業互聯網的核心。
數據分析層各類數據分析工具主要採用機器學習的方法，對感知識別層獲得的海量數據進行分析，獲得機器智能。主要解決3類問題：
（1）預測。通過把機器學習演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。在工業上，機器智能可以用來預測機器的工作情況，在機器出現故障徵兆時發出預警，從而可以在故障發生前消除故障因素，避免故障的發生。
（2）分析。機器智能的一個重要應用是其提供的分析能力。對於許多工業上的複雜問題，人類目前還無法對其構造模型。通過使用大數據分析方法，可以幫助我們對複雜問題進行分析，找到問題的解決方案。
（3）反饋。機器智能的反饋是將通過工業大數據分析獲得的結果反饋到產品的設計中，從而改進下一代的產品設計。
2.4 工業互聯網的發展
自2012年美國通用電氣公司提出工業互聯網的白皮書後，工業互聯網的發展得到了各國政府和許多企業的重視。2014年美國成立了「工業互聯網聯盟」，2016年我國也成立了「工業互聯網產業聯盟」，積極推動了工業互聯網的發展。
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物體感知技術
物體感知技術是工業互聯網的基礎。通過物體感知技術，人們可以採集智能物體的身份標識、位置、狀態、場景等工業數據。大量的工業數據通過互聯網傳送到工業互聯網平台，經過平台的大數據分析工具，可以獲取知識，產生機器智能，並反饋到工業系統中，提高生產效率。近年來，物聯網技術的研究與發展，在物體的感知技術上取得了長足的進步。使用物體感知技術對智能物體主要採集4類工業數據，即物體的標識、狀態、場景、位置。相對應的感知技術包括物體標識技術、狀態獲取技術、場景記錄技術和位置定位技術。
3.1 物體標識技術
物體標識主要用來給每一個物體確定一個唯一的編號，並通過一個便捷的方法來識別該編號，就像人的身份證一樣，在工業互聯網時代，每個智能物體都會有一個自己的唯一標識，通過這個標識，可以追蹤其製造、銷售、使用的全生命周期信息。常用的物體標識技術包括條形碼、二維碼、RFID等技術。
條形碼是人類歷史上第一個大規模使用的物體標識技術。目前世界上通用的條形碼分為在美國和加拿大通用的UPC和在其他地方廣泛使用的EAN。條形碼技術具有以下幾方面的優點：①輸入速度快，通過使用條形碼掃描器，可以實現即時數據輸入；②可靠性高，採用條形碼技術誤碼率低於百萬分之一；③普及率高，條形碼掃描器已在全世界的超市中普及。
條形碼技術的主要缺點包括：①數據容量較小（30個字元左右，只能包含字母和數字）；②條形碼尺寸相對較大（空間利用率較低）；③條形碼遭到損壞後不能閱讀。
因為條形碼所能表示的信息比較少，只有4～5位數字表示商品代碼，因此條形碼只能表示商品種類，而不能作為單個商品的標識，不能作為智能物體的身份標識。
為了解決條形碼所能表示的信息比較少的問題，在一維條碼的基礎上擴展出另一維具有可讀性的條碼，也稱為二維碼。二維碼使用黑白矩形圖案表示二進位數據，其長度、寬度均記載著數據。二維碼具有條碼技術的一些共性：每種碼制有其特定的字符集；每個字元佔有一定的寬度。二維碼有一維條碼沒有的「定位點」和「容錯機制」。容錯機制使得即使沒有辨識到全部條碼或條碼有污損時，也可以正確地還原條碼上的信息。二維碼還具有對不同行的信息自動識別及處理圖形旋轉變化等特點。
漢信碼是我國擁有完全自主知識產權的新型二維碼，是中國物品編碼中心承擔的國家「十五」重大科技專項——《二維碼新碼制開發與關鍵技術標準研究》的研發成果。中國國家標準《漢信碼》於2005年12月完成國家標準制定工作，2007年8月23日《漢信碼》國家標準正式頒布，並於2008年2月1日正式實施。《漢信碼》國家標準的標準號為GB/T 21049－2007。
因為二維碼的信息容量大，二維碼可以為全世界所有智能物體提供單一標識，可以作為智能物體的身份證。二維碼也可以提供商品的網頁鏈接。智能手機的廣泛應用大大促進了二維碼的普及。通過手機的二維碼掃描功能，可以快速獲取二維碼中存儲的信息。
射頻識別RFID技術是一種通過無線電信號識別特定目標並讀寫相關數據，而無需在識別系統與特定目標之間建立機械或光學接觸的通信技術。
射頻識別系統包括RFID標籤、閱讀器和數據管理三個部分。射頻辨識系統將標籤附著在要辨識的物體上。射頻識別閱讀器發出一個加密的無線信號來詢問標籤。標籤收到信號後用它本身的串列號和其他信息來回應它。閱讀器非接觸地讀取RFID標籤的信息，並通過網路與數據管理系統連接，從而完成對電子標籤信息的獲取、解碼、識別和數據管理。數據管理系統主要完成數據信息的存儲和管理，並可以對標籤進行讀寫控制。
RFID是一項易於操控，簡單實用且特別適合用於自動化控制的靈活性應用技術，可自由工作在各種惡劣環境下：短距離射頻產品不怕油漬、灰塵污染等惡劣的環境；長距射頻產品多用於交通上，識別距離可達幾十米，如自動收費或識別車輛身份等。
3.2 狀態獲取技術
狀態獲取技術指通過開發和運用感測器，獲取物體物理狀態的技術。機器的物理狀態數據是工業大數據里非常重要的數據，通過對物理狀態數據的分析可以了解機器的工作狀態，預測機器未來的工作性能。
感測器是能感受被測物理量並按照一定的規律轉換成可用輸出信號的器件或裝置。感測器通常把物體狀態物理量（如速度、加速度、壓力、溫度、濕度、流量）轉換成易於測量、傳輸、處理的電學量（如電壓、電流、電容）。感測器通常由敏感元件、轉換元件、測量電路組成，有時還包括輔助電源。根據感測器的工作原理，可將其分為物理感測器、化學感測器、生物感測器三大類。
在工業互聯網時代，大量的感測器會被使用到物體中。這些感測器會使得人類更清楚地了解智能物體的狀態信息。
3.3 場景記錄技術
場景記錄技術指通過成像方法來記錄場景的技術。圖像是記錄場景的最佳辦法，圖像包含非常豐富的信息，遠非文字描述可比。
常用的光電感測器包括CCD圖像感測器和CMOS圖像感測器。目前CCD在影像品質等各方面均優於CMOS，但CMOS具有低成本、低耗電以及高整合度的特性。新一代的CCD以降低耗電量作為改進目標，以期進入照相手機的移動通信市場。CMOS系列，則開始朝向大尺寸面積與高速影像處理晶片統合，藉由後續的影像處理修正噪點以及畫質表現。目前CMOS圖像感測器主要應用於小尺寸、低價格、攝像質量無過高要求的場合，如保安用小型、微型相機、手機、計算機網路視頻會議系統、無線手持式視頻會議系統、條形碼掃描器、傳真機、玩具、生物顯微計數、某些車用攝像系統等大量商用領域。隨著製造技術不斷地更新，CMOS圖像感測器的影像品質不斷提高。有人預測，CMOS圖像感測器可能將在未來3~5年內代替CCD圖像感測器而成為市場主流圖像感測器產品。
數碼相機是一種利用電子感測器把光學影像轉換成電子數據的照相機，它集成了影像信息的轉換、存儲和傳輸等部件，具有數字化存取模式，與電腦交互處理和實時拍攝等特點。光線通過鏡頭或者鏡頭組進入相機，通過數碼相機成像元件轉化為數字信號，數字信號通過影像運算晶元儲存在存儲設備中。數碼相機的成像元件是CCD圖像感測器或CMOS感測器。數碼相機的大規模普及尤其是智能手機將數碼相機的功能結合進手機的設計後，拍照和視頻成為了人們記錄場景的最有效的方法。人們不但將場景記錄下來，而且還通過社交軟體與他人分享。大量的分享的圖片和視頻為場景的大數據分析提供了豐盛的原料。
網路攝像機由網路編碼模塊和光學成像模塊組合而成。光學成像模塊把光學圖象信號轉變為電信號，以便於存儲或傳輸。當我們拍攝一個物體時，此物體上反射的光被攝像機鏡頭收集，使其聚焦在攝像器件的受光面上，再通過CCD或CMOS圖像感測器把光轉變為電能，即得到了「視頻信號」。光電信號很微弱，需通過預放電路進行放大，再經過各種電路進行處理和調整，最後得到標準信號。網路編碼模塊將光學成像模塊採集到的模擬視頻信號編碼壓縮成數字信號，從而可以直接接入網路交換及路由設備。
3.4 位置定位技術
位置定位技術指獲取和記載物體位置的技術。位置包含了和物體有關的坐標。坐標可以是二維或三維的，通常包含了物體所在位置的經度和緯度的有關信息。
物體在室外空曠環境下的位置獲取通常採用衛星定位，其基本原理是測量出已知位置的衛星到用戶接收機之間的距離，然後綜合多顆衛星的數據就可知道接收機的具體位置。要達到這一目的，衛星的位置可以根據星載時鐘所記錄的時間在衛星星曆中查出。而用戶到衛星的距離則通過記錄衛星信號傳播到用戶所經歷的時間，再將其乘以光速得到。常用的衛星導航系統為美國的GPS系統和我國的北斗衛星導航系統。
衛星定位技術較好地解決了物體在室外空曠環境下的位置獲取問題。但在如隧道、地下停車場、室內等許多環境下，接受終端常常無法獲得充分的衛星信號。而且衛星定位的民間應用的精度只能達到10米左右，對許多應用場合這樣的精度無法達到要求。因此需要使用其他定位技術作為衛星定位的輔助定位，解決衛星信號到達地面時較弱、不能穿透建築物和衛星定位精度比較低的問題。常用的其他定位方法包括：WiFi定位、藍牙定位、RFID射頻識別定位、超寬頻定位、紅外線定位、超聲波定位、基站定位、ZigBee定位技術。
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數據傳輸技術
互聯網的產生，使得人類信息的傳遞發生了革命性的改變。工業互聯網時代智能物體通過物體感知技術獲得的數據可以在瞬間從地球的一端傳輸到另一端。最近幾年來，無線通信技術和光纖通信的發展大大提高了互聯網的網路數據傳輸速度，為海量數據的傳輸提供了高速通道。人類在互聯網數據傳輸技術上的進步，使得人類可以將大量的工業數據快速地傳輸到工業互聯網平台，為步入工業互聯網時代提供了數據傳輸的交通要道。
數據傳輸技術包括兩個部分，一是在互聯網中將數據快速傳遞的技術，二是將智能物體接入互聯網的技術。
4.1 互聯網的基本原理
互聯網是多個計算機網路相互連接而成的一個大型網路，它們通過電子、無線和光纖網路技術等一系列廣泛的技術聯繫在一起。這些網路以TCP/IP協議族相連，連接各種智能物體，形成了互相連接的巨大網路。
按照美國聯邦網路委員會的「互聯網定義」，互聯網是全球性的，互聯網上的每一台主機都需要有「地址」，這些主機必須按照TCP/IP協議連接在一起。
1993年美國科學基金會將中央主幹網結構改為通過網路接入點（NAP）的多主幹網結構，各個網路之間可以通過網路接入點而互相連接，互聯網逐步發展成為網路與網路之間所串連成的平等的龐大網路。隨著互聯網的發展，網路接入點已被互聯網交換點（IXP）所取代，互聯網提供商（ISP）之間的網路通過互聯網交換點而直接連接，從而可以提高速度、減少延遲、增加帶寬。目前世界上有上百個互聯網交換點，在每個互聯網交換點中，有多台乙太網交換機。
目前互聯網大致上可分為5個接入級：①互聯網交換點IXP；②國家主幹網（主幹ISP）；③地區互聯網提供商ISP；④本地互聯網提供商ISP；⑤校園網、企業網或PC機上網用戶。
通過各個區域網，互聯網提供商、互聯網交換點、全世界的互聯網用戶可以互相連接。據估計，2016年底全世界互聯網用戶已達34億人。隨著大量智能設備的加入，這個數量會在近年內迅速增加。
互聯網的產生得益於三大關鍵技術的突破，即分組交換技術、介面信息處理機與TCP/IP協議。
4.2 有線傳輸技術
智能物體接入互聯網通常採用有線或無線兩種方法。當它們被接入互聯網後，數據的傳輸都採用有線的方式。這主要是由於有線傳輸受干擾小，傳輸速度快。
目前互聯網的傳輸設備平均每1～2年要全面升級一次，其骨幹網的帶寬每6～9個月翻一番。傳輸技術的發展為互聯網提供了越來越大的數據通道，確保了互聯網的迅速發展。
傳輸介質是連接通信設備、為通信設備之間提供數據傳輸的物理通道，是數據傳輸的實際載體。很多介質都可以作為通信中使用的傳輸介質，但這些介質本身有不同的屬性，適用於不同的環境條件。在互聯網應用中最常用的有線傳輸介質為雙絞線和光纖。
雙絞線是由一對帶有絕緣層的銅線以螺旋的方式纏繞在一起構成的，通常雙絞線電纜由一對或多對這樣的雙絞線對組成。絕緣材料使兩根線中的金屬導體不會因為互碰而導致電路短路。雙絞線通常用於傳輸平衡信號。與其他傳輸介質相比，雙絞線在傳輸距離、信道寬度和數據傳輸速度等方面均受到一定限制，但價格較為低廉。通常計算機和其他互聯網終端與網路的連接都使用雙絞線。
光纖通信是以光波作為信息載體、以光纖作為傳輸媒介的一種通信方式。光纖以其傳輸頻帶寬、抗干擾性高和信號衰減小的特點，成為互聯網中數據的主要傳輸介質。
在使用光纖傳遞信息時，在發送端首先要把傳送的數據變成電信號，然後調製到激光器發出的激光束上，使光的強度隨電信號的幅度（頻率）變化而變化，並通過光纖發送出去；在接收端，檢測器收到光信號後把它變換成電信號，經解調後恢復原數據。
1991年Lucent公司發明的DWDM技術，利用單模光纖的帶寬以及低損耗的特性，採用多個波長作為載波，允許各載波信道在光纖內同時傳輸，從而可以在現有的光纖骨幹網上提高帶寬。目前的DWDM系統可提供16/20波或32/40波的單纖傳輸容量，最大可到160波，商業應用速率可以達到3.2 Tbit/s。
互聯網是由一個個區域網連接而組成的，在區域網中通常採用乙太網技術。目前乙太網介面速率最快可以達到100 Gbit/s。支撐100G乙太網介面的關鍵技術主要包含物理層（PHY）通道匯聚技術、多光纖通道及波分復用（WDM）技術，物理介質相關（PMD）子層滿足100 Gbit/s帶寬，新的晶元技術支持到40nm工藝，這些技術為開發下一代高速介面提供了可能。
4.3無線通信技術
無線通信技術在信號發射設備上通過調製將信息載入於無線電波之上。當電波通過空間傳播到達收信端時，電波引起的電磁場變化又會在導體中產生電流，通過解調將信息從電流變化中提取出來，從而達到信息傳遞的目的。無線通信的終端部分使用電磁波作為傳輸媒質，具有成本低、適應性強、擴展性好、連接便捷等優點。常見的無線傳輸技術為蜂窩移動通信技術和無線區域網技術。
早期的無線通信系統在其覆蓋區域中心設置大功率的發射機，採用高架天線把信號發送到整個半徑可達幾萬米的覆蓋地區。這種系統的主要缺陷是它同時能提供給用戶使用的信道數極為有限，遠遠不能滿足用戶的需要。
20世紀70年代由美國貝爾實驗室提出的蜂窩概念解決了這個問題。蜂窩系統把整個服務區域劃分成若干個六角形的小區，形成了形狀酷似蜂窩的結構。許多小區像蜂窩一樣能布滿任意形狀的服務地區。蜂窩移動通信系統在每個小區設一個基站，各小區均用小功率的基站發射機進行覆蓋，每個基站只管理本小區範圍內的移動台。各個基站通過核心網的移動交換中心進行通信。蜂窩的概念大大提高了系統容量，解決了公用移動通信系統要求容量大與頻率資源有限的矛盾。
目前無線通信通常採用基於LTE的第四代移動通信技術（4G）。使用4G LTE，理論下行最大傳輸速率可達201 Mbit/s，除去信令開銷後大概為150 Mbit/s。根據實際組網以及終端能力限制，一般情況下用戶下行峰值速率為100 Mbit/s，上行峰值速率為50 Mbit/s。
第5代移動通信技術5G將在2020年左右全面啟用。5G技術將具有高速度、低時延、低功耗的特點。預計5G技術在傳輸速度上會得到大幅度的提高，理論峰值會達到20 Gbit/s。實際實施中，在低速移動下傳輸速率會達到10 Gbit/s，在高速移動下傳輸速率會達到1 Gbit/s。5G移動技術的全面推廣將實現智能物體與互聯網的全面連接。大幅度提高的傳輸速度使得大量的通過物體感知技術獲取的數據可以迅速地被傳輸到工業互聯網平台。大幅度降低的時延使得許多需要快速反應的應用如無人汽車、智慧交通等應用可以通過無線通信網路實現。
2016年6月，3GPP組織（移動通信標準化團體）將NB-IoT窄帶物聯網標準協議確定為物聯網通信的全球統一標準。NB-IoT構建於蜂窩網路，只消耗大約180kHz的帶寬，可直接部署於GSM網路、UMTS網路或LTE網路，能降低部署成本，實現平滑升級。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接，也被叫作低功耗廣域網（LPWA）。NB-IoT支持待機時間長、對網路連接要求較高的設備的高效連接。
無線區域網將無線通信技術與網路技術相結合，通過無線信道來實現網路設備之間的通信，提供有線區域網的功能。通過區域網與互聯網的連接，無線區域網使得用戶獲得隨時、隨地、隨意的寬頻網路接入服務。最新的無線區域網標準802.11ac理論最高速率能達到6.93 Gbit/s，真正可以使用的數據速率為1.56 Gbit/s。
在工業互聯網時代，絕大多數的智能物體將通過無線傳輸方式接入互聯網，其主要原因在於：有些智能物體本身在不斷改變位置，如智能手機、汽車、火車等；有些智能物體必須在野外工作，不方便通過有線連接，如布置在森林、海洋或農田裡的感測器和設備；更多智能物體通過無線連接成本更低。根據智能物體的功能與應用，它們將以不同的速率接入互聯網。不同的接入速率將使用不同的無線傳輸技術。
（1）低速率業務。絕大多數的感測器和智能物體都屬於這一類。此類設備使用的頻次很低，傳送的數據少，但總數非常大。對於這類應用，窄帶物聯網NB-IoT技術由於其功耗低，可連接設備數高，覆蓋範圍廣，將成為這類業務的首選。
（2）高速率業務。例如移動手機、車載設備和移動監控攝像頭，其業務特點要求實時的數據傳輸。這類應用將主要使用4G、5G或WLAN技術。
（3）中等速率業務。這類應用使用頻率高但傳送的數據量不太高，例如各類家用電器、許多傳送頻率比較高的感測器等。這類應用將主要使用GPRS、WLAN技術。
4.4 互聯網數據傳輸架構
在工業互聯網的應用中，一些固定而且需要高傳輸速率的智能物體（如機床、攝像頭、台式計算機）將使用乙太網介面連接到企業網，其他位置不固定（如手機、汽車或位置固定但對傳輸速率要求不高）的將通過無線通信方式接入企業網，如圖2所示。這些企業網、校園網會通過本地ISP、地區ISP連接到主幹ISP，主幹ISP之間通過互聯網交換點相連接。在工業互聯網時代，所有的智能物體都會通過類似的方式連接到互聯網，與其他的智能物體和使用智能終端的人相連。
圖2 互聯網連接示意圖
5
平台構造技術
工業互聯網的平台匯聚層主要負責匯聚、存儲智能物體通過互聯網傳輸的海量數據，提供計算能力對海量數據進行分析，並將分析所獲得的知識和機器智能反饋給智能物體和相關人員。
工業互聯網平台的構造通常基於雲計算技術。工業互聯網平台是工業互聯網的核心部分，它為工業互聯網提供智能物體工業數據的存儲能力，提供對海量工業數據進行分析、獲得機器智能的計算能力。
5.1 計算機硬體技術的發展
1936年，阿蘭·圖靈提出了一種抽象的計算模型——圖靈機，提供了一個可以實施的數學模型，為人類研發計算機指明了道路。1945年馮·諾依曼起草了《關於EDVAC的報告草案》的長達101頁的報告，報告廣泛而具體地介紹了製造電子計算機和程序設計的新思想。馮·諾依曼解決了如何設計和製造計算機的問題，他提出的計算機體系結構一直延續至今。1946年，世界上第一台通用電子數字計算機ENIAC在美國誕生。自1946年至今的70多年裡，計算機技術得到了飛速發展，經過了電子管、晶體管、集成電路（IC）和超大規模集成電路（VLSI）四個階段。計算機的體積越來越小，功能越來越強，價格越來越低，應用越來越廣泛。
大規模集成電路技術帶來了微處理器的進步，促成了個人計算機的誕生。最早獲得廣泛使用的個人計算機是美國蘋果公司1977年推出的蘋果Ⅱ型計算機。1981年8月12日IBM推出了IBM5150的首台IBM PC，到1983年，IBM PC佔領了個人計算機的主要市場。IBM在推出IBM5150的同時，附帶了技術參考手冊，公布了產品的技術細節，這使得一大批IBM兼容機被迅速推向市場，促進了個人計算機的普及。到2016年，全球個人計算機年銷量達到了2.69億台。
集成電路是20世紀50年代後期發展起來的一種新型半導體器件，它經過氧化、光刻、擴散、外延、蒸鋁等半導體製造工藝，把構成具有一定功能的電路所需的半導體、電阻、電容等元件及它們之間的連接導線全部集成在一小塊矽片上，然後焊接封裝在一個管殼內，成為具有所需電路功能的微型結構，組成一個整體。集成電路的規模生產能力、可靠性、電路設計的模塊化方法使得它迅速代替了離散晶體管。集成電路是微處理器、存儲器、控制器的核心，集成電路技術的發展帶動了計算機的發展。雖然設計開發一個複雜集成電路的成本非常高，但是當分散到通常以百萬計的產品上時，每個集成電路的單位成本很低。
Intel的聯合創始人戈登·摩爾在1975年提出：集成電路上可容納的晶體管數目約每隔24個月便會增加一倍。後來這個時間被他的同事修改為18個月，被稱為「摩爾定律」。摩爾定律指出，在相同面積的晶圓下生產同樣規格的IC，隨著製造技術的進步，每隔一年半，IC產出量就可增加一倍，換算為成本，即每隔一年半成本可降低一半，或同樣價格能買到的電腦性能，每隔18個月翻一倍。摩爾定律是簡單評估半導體技術進展的經驗法則，半導體行業大致按照摩爾定律發展了半個多世紀。摩爾定律的實質在於50年內產生了8個數量級的進步。50年前1百萬元的計算能力與存儲資源現在只要花1分錢就可以獲得。硬體技術的快速發展與硬體成本的快速下降使得我們具有了搭建工業互聯網平台、對海量工業數據進行分析的硬體基礎。
5.2 雲計算
雲計算是網格計算、分散式計算、並行計算、效用計算、網路存儲、虛擬化、負載平衡等傳統計算機技術和網路技術發展融合的產物，它旨在通過網路把多個成本相對較低的普通計算機伺服器整合成一個具有強大計算能力的系統，並藉助SaaS、PaaS、IaaS、MSP等先進的商業模式把強大的計算能力按照用戶變化的需求以可伸縮的方式分布到終端用戶手中。雲計算的出現可以改變企業IT的運作模式，未來大部分的企業將不再需要專門的IT部門。用戶可以通過網路向雲計算平台按照需要購買計算能力，按照實際使用量付費。
雲計算具有虛擬化、高可靠性、按需服務、按使用計費、可伸縮資源能力、高性價比的特點。雲計算平台有3種商業模式：①軟體為服務SaaS；②平台為服務PaaS；③設施為服務IaaS。
5.3 工業互聯網平台
工業互聯網平台是一個用於匯聚並存儲智能物體的工業數據，對海量工業數據進行分析，獲得機器智能的計算平台。工業互聯網平台通常採用雲計算技術構造，採用用戶按需使用，按計算能力的使用量付費的方式。
工業互聯網平台通常採用IaaS或PaaS方式提供給數據分析類軟體公司，讓他們在平台上開發各行業專用大數據分析工具。工業互聯網平台採用SaaS的方式提供給工業企業，為用戶提供工業數據的分析服務。
與常用的雲計算平台類似，工業互聯網平台構造使用的主要技術包括虛擬化技術、海量存儲技術、並行處理、數據管理技術、分散式資源管理技術、平台系統管理技術。
5.4 工業互聯網平台應用示例
目前國內外領先的工業互聯網平台包括GE的Predix平台和西門子的MindSphere平台。
Predix是GE推出的工業互聯網平台。Predix於2015年8月向所有用戶開放，可將各種工業資產設備和供應商相互連接並接入雲端。GE希望Predix成為工業互聯網的操作系統。Predix的一個先天優勢是GE龐大的工業設備產品線，目前世界上有超過1萬億美元的GE生產的工業設備正在使用中，Predix試圖首先將這些設備接入Predix工業互聯網平台。源於GE對其生產產品的了解，Predix在飛機引擎的健康預測等領域取得了較好的效果。Predix平台上目前已推出40多種應用，可以應用於航空、電力、醫療設備等行業。
西門子MindSphere平台是西門子面向市場推出的與Predix相抗衡的工業互聯網平台，可採集生產資產數據，並將這些數據用於價值增值分析；可實現諸如預防性維護、能源數據管理以及工廠資源優化的功能。MindSphere的優勢在於西門子是自動化和傳動設備領域的市場領導者，裝機數量龐大，因此，在向西門子產品線以及使用西門子控制設備和軟體的企業的推廣上具有優勢。
6
數據分析技術
在工業互聯網時代，工業系統的智能物體會連入到互聯網，並通過互聯網連接到工業互聯網平台。通過物體感知技術獲得的大量工業數據會通過互聯網迅速傳送到工業互聯網平台。使用雲計算技術建立的工業互聯網平台為大數據分析提供了強大的計算能力。使用工業互聯網平台提供的計算能力，對海量工業數據進行分析，從中獲得機器智能並以此反饋到工業系統，是工業互聯網的核心。
6.1 數據、信息與知識
數據是可識別的、抽象的符號，信息是對世界、人或事物的描述，數據與信息是不同而又相關的概念。信息與數據既有聯繫，又有區別。數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。而信息是數據的內涵，信息載入於數據之上，對數據作具有含義的解釋。數據和信息是不可分離的，信息依賴數據來表達，數據則具體表達信息。數據本身沒有意義，只有對數據進行分析，獲得其所承載的信息才有意義。
6.2 工業數據的特徵
工業數據來源於工業系統中人和物的活動。從人的行動、交往到產品的設計、製造、銷售、使用與回收，這些活動其實一直在進行，只是以前缺乏感知技術去記錄，缺乏存儲手段去保存。當然，更主要的原因是以前缺乏計算能力和計算方法去分析這些數據，從中獲取有用的價值。最近人類在感知技術、傳輸技術、平台技術和數據分析技術上的突破，使得數據的價值越來越大，人們開始有意識地收集各類數據。
工業數據包括通過感知技術獲得的各類智能物體的標識、狀態、位置和場景數據，可以分為結構化數據和非結構化數據。工業大數據的基本特徵可以用4個V來表示：Volume（大體量），Variety（多樣性），Velocity（高速度），Value（高價值，低密度）。工業數據紛繁複雜、數量龐大，需要將其放入資料庫里，對其進行組織、存儲和管理。目前常用的資料庫有兩類：關係資料庫（SQL）和NoSQL資料庫。
6.3 工業大數據的處理技術
工業大數據由於其數量龐大，常常在PB級，而且要求快速獲得分析結果，傳統的數據分析方法無法滿足大數據分析的要求，工業大數據的分析需要採用嶄新的分析技術。目前對大數據的處理大體分為3類：①靜態數據的批量處理；②在線數據的實時處理；③圖數據的綜合處理。
6.4 機器智能
工業大數據分析的目的是獲得機器智能。智能是指個體對客觀事物進行合理分析、判斷及有目的地行動和有效地處理周圍環境事宜的綜合能力。智能至少包括3個方面的能力：理解、分析、解決問題的能力；歸納推理能力和演繹推理能力；自適應環境而生存發展的能力。
機器學習方法從20世紀70年代開始起步，在80、90年代得到緩慢但穩步的發展。進入21世紀後，由於互聯網的出現，使得可用的數據量劇增，機器學習方法的優勢越來越明顯，最終完成了從量變到質變的飛躍。由於數據量的增加，計算機如今已經解決了很多需要類似人類智能才能做的事情。
與傳統的數據分析不同，在運用機器學習進行大數據分析時，需要遵循兩個原則：完備性原則和相關性原則。機器學習的方法可以歸納為兩大類：非監督學習與監督學習。
6.5 機器智能在工業中的應用
通過工業大數據分析獲得的機器智能將成為工業互聯網時代工業生產力提高的主要源泉。機器智能將會廣泛地應用於工業生產與人民生活的方方面面。
機器智能的核心是預測。機器智能主要是把數學演算法運用到海量的數據上以預測事情發生的可能性。在工業上，機器智能可以用來預測機器的工作情況，在機器出現故障徵兆時發出預警，從而可以在故障發生前消除故障因素，避免故障的發生。
機器智能的一個重要應用是其提供的分析能力。對於許多工業上的複雜問題，人類目前還無法對其構造準確模型，機器智能使用大數據，可以幫助我們對複雜問題進行分析，找到問題的解決方案。
機器智能的反饋是指通過工業大數據分析獲得的結果會被反饋到產品的設計中，從而可以改進下一代的產品設計。從使用過程中獲取反饋、改進產品設計是人類工匠幾千年一直遵循的原則，但只有在工業互聯網時代，隨著感知技術的進步，人們才能獲得產品在製造、銷售、使用過程中的大量數據；隨著計算能力的大幅度提高，才能具有對產品相關的數據進行大數據分析的能力。應用機器智能的反饋，人類將能獲得滿足個性需要的產品和服務。
7
工業互聯網時代的挑戰與發展
工業互聯網將互聯網延伸到工業領域，將工業系統的智能物體連入互聯網。通過對工業數據的分析，獲取機器智能，將能夠大大提高生產效率、提高工業生產力。在人類邁入工業互聯網時代，獲得數據、信息所帶來的社會進步的同時，人類也同時面臨著這個新的時代帶來的挑戰。
7.1 思維模式的變革
在農耕時代，人們主要依賴於經驗思維，人們根據自身和傳承的經驗，對事物和現象作出自己的假設和解釋。當這些假設和解釋符合人們的實際觀測時，人們就把這些假設和解釋當作知識代代遺傳下來。很多時候，人們的假設常常是錯誤的，但只要其解釋在一定範圍內符合人們的觀測結果，人們往往一樣認同這些假設，把它們作為知識。經驗思維在過去幾千年的農耕社會中為人們廣泛使用。
以牛頓三大運動定律為代表的理論是工業時代的基本定律，它對許多自然現象的完美解釋，使得人們認為宇宙是完全被決定的，世界變化具有確定性，從而建立了工業社會的確定性思維。人類的確定性思維在描述宏觀世界事物的規律中獲得了巨大的成功。牛頓定律、麥克斯韋方程組、愛因斯坦的相對論使用簡單公式描述事物的規律。根據這些公式，人類可以確定許多事物在過去、現在、未來的準確狀態。
當人類的視角從宏觀世界轉入微觀世界時，人們發現確定性思維不再適用了。世界上事物的不確定性還有另外一個來源，即現實事物或現象的複雜性。對於許多複雜的事物，我們到目前還不了解其複雜的機理，但現實生活需要我們做出決定。不確定性是人類社會發展到信息社會後的一個社會特點。人類必須儘快改變思維模式，從工業社會的確定性思維儘快轉換為不確定性思維，通過去除事物的不確定性來解決工業和社會問題。
7.2 問題與挑戰
工業互聯網時代由於智能物體與人的全面互聯，將會帶來工業生產率的提高，但同時也會帶來隱私的消失和安全的隱患。這個新的時代還會帶來工作與就業的挑戰。
在工業互聯網時代，因為所有智能物體都會將收集的數據傳送到某個平台，由於大數據的多維度和全面性的特點，它可以從很多看似支離破碎的信息中復原一個人或者一個組織的全貌，並且可以了解到個人生活的細節或者組織內部的各種信息。如何保證個人隱私權成為一個巨大的挑戰。
在工業互聯網時代，由於所有的智能物體被連接到互聯網，互聯網已經被延伸到工業系統的每個角落，安全已成為一個遠比大眾互聯網時代更為重要的挑戰。在互聯網時代，各種智能物體（包括汽車、無人飛機）、各種機器被接入互聯網，它們向工業互聯網平台傳送數據，也接受工業互聯網平台的反饋。一旦工業互聯網平台被網路黑客所控制，其可能造成的後果將對人類社會帶來不可估量的損失。
工業互聯網時代，從海量工業數據中獲取的機器智能在大幅度提高人類生產力的同時，也將改變人類工作和生活的方式，對人們的工作與就業產生巨大的影響。隨著互聯網被延伸到工業領域，各類機器將通過工業互聯網平台獲得越來越多的機器智能，機器的自動化程度將越來越高。在工業互聯網時代絕大多數的勞動力密集型產業將被自動化機器所取代，預計從事工業生產的崗位只有現在的5%或更少。
與農業社會向工業社會的轉型不同，工業社會向信息社會的轉型對於人類來說更加困難。在未來，人類比智能機器做得更好的工作會越來越少，不能被取代的工作崗位將越來越少。如何保障人類可以體面、快樂地工作和生活是工業互聯網時代人類需要面對的重大挑戰。
7.3 工業互聯網與經濟發展
人類社會的發展取決於科學技術的發展，當科學技術發生重大突破時，人們的生活水平也會發生巨大的變化。
互聯網的發明消除了數據和信息的傳遞障礙，互聯網的大規模推廣標誌著人類跨入了信息社會。在大眾互聯網時代，實現了人人互聯，在經濟上主要是達到了去除中間環節、降低成本的目的，即「節流」。工業互聯網時代將實現人與智能物體的全面互聯。通過對採集的工業數據的分析，獲取新的知識，獲得機器智能，工業互聯網將大大提高生產效率，提高生產力。在經濟上，工業互聯網將起到「開源」的作用。
工業互聯網的價值可從四個方面來體現。第一，提高能源的使用效率，包括油、氣、電等；第二，提高工業系統與設備的維修和維護效率；第三，優化並簡化運營，提高運營效率；第四，利用數據分析產生的機器智能，改進產品的設計，改進生產的過程，提高生產效率。工業互聯網時代將是繼工業革命之後又一個大大提高人類生產力的時代，這將是物質產品極大豐富的時代，也將是人類文明取得重大進步的時代。
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