随着工业技术的发展和市场竞争的加剧，产品的生产效率、质量和能否满足用户的个性化定制成为了竞争力的体现。为了减轻劳动强度，适应大规模生产的需求，工业自动化应运而生。2000年以后，信息技术取得了突破性的进步，并将企业数据化系统和互联网联系到了一起，实现了基于互联网的第五代工业自动化系统——工业物联网。
从电气仪表、总线布控到无线传感、通信技术，物联网在工业领域不断深化，而无线通讯设备能够在车间内实现智能设备、机器人和各种自动化设备之间的高速互联，并建立灵活的网络拓扑结构。目前，感知网络已经全面应用于工业领域，实现了工业环境下的物联网建设。
所以，我们可以认为工业物联网是工业自动化的延伸和创新，它将传统的工业传感器升级到智能传感器、数字化传感器和嵌入式web传感器。而且，工业物联网的内涵和意义不断丰富和发展，使工业设备逐渐实现了网络化、智能化、数据化和微型化。
1.具有深刻“内涵”的工业物联网
位于美国波士顿的数据分析公司，在2016年1月份发布了一份物联网产业预测：截止到2020年，全世界工业物联网的总产值将达到1500亿美元。由此可见，工业物联网的发展潜力巨大，已经成为了物联网产业的重点发展领域。
工业物联网的一个重要目标就是将工业自动化技术、网络通讯技术以及信息安全技术广泛融合，把最新一代的技术充分运用到实际的生产建设中，简单来说，就是把传感器设备节点嵌入或放置到电网、供电供水系统、堤坝、隧道、建筑或矿井管道等物体中，实现物体与人类的巧妙整合。物联网最显著的优点就是提高工作效率，节省资金和资源，推动自动化设备的更新换代，促进生产关系的进步，推动人类社会发展。总体来说，工业物联网的“内涵”分为三个方面。
第一，企业单元。企业单元分为三部分，即企业本体、输入单元和输出单元。其中，企业本体泛指从事实际生产运营的大中小型企业，包括了企业所有运营、生产、管理的环节。输入是将企业看作一个整体，将外部的各种材料、信息、能源和数据送入企业内部，而输出就是将完成品、排放和其他衍生品等资源送出企业的步骤。企业单元是工业物联网的基础构成单元，工业无线网的建立，就是以企业单元为基本节点，互相连通形成一个完整的网络体系，再基于这种网络实现智能应用和信息共享。例如，企业管理加上数据平台，就是将企业中的输入、输出和企业本体中的“数据”要素作为主题，并运用一定的技术进行整合搭建，形成一个工业物联网系统。
第二，类工业领域。实际工业领域的生产开发中存在着某些大型的企业，例如，中海油、中国石化等，这些企业规模大，工作内容范围广，往往一个子系统就可以成为一个独立的企业，有着一般企业必不可少的主体、输入和输出环节。例如，电力系统中的输配站、电子调动中心和发电厂都可以作为独立的企业。这些类企业单元构成属于工业领域中比较特殊的一种，而它们也包含在工业物联网的概念范围中。在类工业领域中，工业物联网中的应用一般称为“垂直应用”。
第三，广义工业。狭义的工业就是依靠人力或自动化设备采集原料，并把它们在工厂车间中进行生产的工作和过程。而基于物联网技术的工业已经超出了传统的定义局限，不仅仅包括生产，还涵盖了各种与工业相关的领域，甚至延伸到公共服务。可以这么说，广义工业就是指公共事业。广义工业的产生来源于物联网物物相连的特性，具有普通物件设备化、智能终端互联化等特点，这预示着工业物联网已经脱离了工厂和工业生产，融合到了整个社会与国民经济的体系之中。
其中，工业物联网“内涵”的三个方面都预示着资源、技术和领域的整合与统一。例如，在大数据时代，水利、电力等设施的运行数据、汽车行驶数据和工业锻造数据和其他行业的各种数据都要被准确无误地记录下来，面对如此庞大的数据量，我们很可能需要大型服务器、卫星、传输速率快的网络等，而这些设备每天的费用成本并不是每一个企业都能承受的。这时候，云计算、云存储和一站式数据分析处理平台出现了。提供这些服务的团体允许企业外包，并且按使用量或时间收费。这其实就是一种工业资源的整合。
未来的工业物联网市场还可以衍生出三个独立的业务——人员货物追踪、设备追踪和环境监测，其中，设备追踪占30%，环境监测占30%、货物跟踪和人员跟踪占到35%。这三大独立业务的比例也许在未来会成为工业物联网的全部。以美国联邦快递为例，该公司内部的资源系统已经相当完善，主要的工作重点就是跟踪自己的资产、设备、运送人员和货物以及进行环境监测。而要完成这些只能依靠工业物联网，也只有实现设备的互联和感知，才能提高业务的安全性和时效性。
除了对行业发展的助力作用，工业物联网本身也被反作用，带动了其自身技术的完善与更新。例如，某网络公司开始尝试利用窄带传输技术设计物联网的传输通道，代替了之前的蜂窝通信技术，虽然也需要设计基础站点，但成本低廉，可以使用户的硬件成本降到1美元以内这种模式的出现，也是物联网技术的一次创新。
2.工业物联网的“另类”结构
根据国际电信联盟提出的基本定义，物联网在技术架构上可分为感知层、网络层和应用层，还有负责信息数据传输的通道，我们也可以将其算作传输层。当然，对于服务于工业领域的工业物联网来说，这些传统架构必不可少，但工业物联网作为物联网的一个分支领域，其内部架构以专用网络和仪器仪表为基础进行构建，其自身的体系和技术也与传统的物联网不尽相同。单从体系结构而言，工业物联网具有如下技术特点：
第一，嵌入式。嵌入式技术是工业物联网的核心技术，它是将无任何“意识”和“感知”的物体实现智能化的关键，该属性使物体具有了根据外部环境自动变化的适应能力。
嵌入式的主要技术特点就是将软件和硬件相融合，利用了嵌入式CPU的小体积、低功耗、高集成度以及软件的效率高、可靠性好等特点，综合了智能机器人技术，推动工业物联网实现智能环境。
嵌入式系统的硬件由嵌入式CPU、总线设备和存储器组成，可以在工业设备的终端嵌入各式各样的智能传感器，并采集和分析相关数据。工业物联网用到的传感器包括温度传感器、速度传感器、光学传感器和压力传感器，嵌入式系统的软件包括文件系统、操作系统、图形客户端接口等，软件的嵌入也成为固件技术。固件是工业互联网最基本的工作软件，决定着硬件设备是否能正常运行，也影响着工业设备的性能和功能。
第二，高度异构。在广义上讲，工业领域的数据之间结构差异非常大，也就是高度异构性，这和传统物联网中的数据重复化截然相反。在工业物联网中，每个不同领域的企业物联网应用系统中都包含着方方面面的不同数据，比如工程坐标、温度、物理尺寸、浓度、酸碱度和各种繁杂的企业运营和管理数据等。而且由这些数据组成的数据库之间也存在着异构，因为运行这些数据库的设备各不相同，包括大型服务器、小型机、个人电脑、工作节点和嵌入式主机等。此外，支撑各个数据库系统的操作系统也有异构现象，如贝尔实验室的UNIX系统、微软的Windows NT以及UNIX的克隆系统LINUX。总之，不同厂商的系统都可以加入进来。
其实，数据管理系统本身也存在着异构，如基于关系型数据系统的甲骨文服务器或者是结构化查询语言服务器等。当然，也可以是不同数据集合的数据库，例如，函数型、面向对象、层次、网络、模型和关系异构数据库系统。简而言之，工业物联网中的实时数据、关系型数据和媒体数据共同存在，公用和专用网络也是共存，其内部的行业、企业以及其他领域都有高度的异构性。
第三，数据庞大。相对于传统的物联网，工业物联网所设计的范围更加广阔，跨越了多种企业、行业和领域，其中包含的数据量要远远大于传统的物联网数据。迄今为止，越来越多的企业需要操作大量的数据，例如，统计部门的数据整合、水利部门的水文数据和气象部门的气象数据。这些部门处理的数据量超出了我们的想象，这就决定了工业物联网所包含的数据量要远远大于传统的物联网系统，它不仅包括各种报表数据、文字、声音、图像和各种空间数据，还包括超文本等各种文化和环境数据信息。此外，目前的大部分工业企业内部的数据多为类型繁琐的非结构化数据，这就决定了商务智能建设和数据分析的复杂性。
随着信息技术和网络技术的发展，企业非结构化以及类型复杂的数据日益增多。据统计，非结构化数据有80%以上都存在于社交网络、工业互联网和电子商务行业之中，因此，大数据是物联网体系结构的一个明显特征。
第四，安全需求高。和传统的物联网应用相比，基于工业物联网的企业往往有着更高的技术要求和经营风险，当然，利益回报也较高。在利益的诱惑下，很多黑客打起了盗取物联网内部数据的主意，因此，工业物联网尤其注重的就是安全问题。在网络安全技术、智能化设备排查漏洞、隐私保护和安全管理等方面，工业物联网的标准明显要高于传统物联网，很多研究团也都在尝试对工业物联网的技术逻辑结构进行重新分层和组合，以便建立更加稳定、安全的工业物联网环境。
3.车间内部的技术——物联数据
众所周知，物联网的建设离不开大数据，而工业领域的大数据又分为四大类：物联数据、工程类数据、公共资源数据和管理类数据。其中，和工业物联网关系密切的就是物联数据。在传统的工业体系中，只能由人作为数据采集终端，用流程来固定设备的运行和工作，最后利用指标来衡量和评价组织的效率。而基于工业物联网的企业可以将人和物连接起来，再使物与系统产生联系，也就是把数据采集端由人变成物，由系统或人进行数据的分析和决策。基于这种大数据技术的物联网在工业领域的应用非常广泛，典型的要数车间的产品制造和生产管理。在车间内部，物联数据的应用主要有三个方面。
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