物聯網識別物體，采集信息需要各種傳感器、過程計表、信息掃描元件、視覺系統、無線射頻系統、數據采集模塊等自動化設備予以支持。當物聯網技術不斷完善后，它將反哺自動化，在廣闊的空間內實現信息的海量感知，實現工業過程中的人物對話、物物對話，最大限度地整合各種資源，推動工業自動化向前發展。

現階段，物聯網的應用主要集中在工業，從一開始的傳感器RFID互聯網，短時間內演化成與大數據，云服務相結合的，可聯可控可預測的“智能化”物聯網。業界在探索物聯網應用的同時，促進了信息技術與傳統行業的進一步融合，形成了傳統行業銷售端接觸互聯網，生產端接觸物聯網的兩端觸網的現狀，進一步擴展了行業價值鏈。然而，物聯網還處于信息孤島的階段，相當于互聯網發展的60，70年代，信息并未互通。物聯網的M2M只限于Machine2Machine，對于價值最大的Machine2Man，Man2Machine甚少觸及。可以預計，物聯網的春天應該是在其信息互通，全面融入民用，物聯網的想象空間也應該在信息互通后的那些廣闊的數據中。

專家表示自物聯網誕生以來，很多工業自動化業內人士認為物聯網將為工業自動化加速發展增加新的引擎，隨著物聯網與工業自動化的深度融合。

物聯網的應用場景已經有很多想象和描述，也有部分實現了。關鍵和難點在于智能化，個性化，這些都依賴于大量的有效數據分析，也就是我們所說的大數據，當前，對于大量數據處理能力最有經驗，實力最強的莫過于互聯網企業了，由此可以預計，物聯網的發展，將是互聯網企業對傳統行業顛覆，互聯網與傳統行業不斷融合的過程。

目前物聯網與工業自動化二者呈現出相互依存、不可分割的關系，當物聯網技術不斷完善后，它將反哺自動化，在廣闊的空間內實現信息的海量感知，實現工業過程中的人物對話、物物對話，最大限度地整合各種資源，推動工業自動化向前發展。

工業自動化的技術趨勢包括非中心化的架構、功能整合的小型化設計、實時同步的鏈接性、多軸向運作的精密控制、功能性安全的提升，以及對特殊應用的彈性平臺支持等。

我國制造業發展受經濟增長速度的放緩，國內規模化制造業的增長速度已經和同期相比出現了較大的下滑。此前，國內的制造業經濟是一種依托大量人力的勞動密集型產業，雖然目前受各種因素影響，各工業及電子產品等行業的的制造商已經開始引入更多的自動化生產線來替代人力進行生產。

在多年的發展過程中，智能制造業物聯網遇到了諸多挑戰。在制造業各生產工藝過程數據感知方面，制造環境強電磁干擾、金屬介質、多障礙等多元干擾環境，以及動態存在的“人、物料、設備、生產過程、產品”等眾多對象，實現系統復雜運行狀態的可靠感知具有較大困難；在制造環境下網絡數據傳輸方面，資源受限、動態拓撲與苛刻環境條件、混雜網絡融合等限制，其數據傳輸的實時性、可靠性與準確性也受到嚴重影響；在制造物聯網數據處理方面，制造物聯網中產生海量級數據，有限的計算資源已不足以支撐數據的完全處理。為實現制造過程的精準控制，要解決的關鍵問題是實現制造物聯網的可靠感知、實時傳輸、海量數據智能處理。

在工業自動化領域，隨著應用和服務向云端運算轉移，資料和運算位置的主要模式都已經被改變了，由此也給嵌入式設備領域帶來顛覆性變革。如隨著嵌入式產品和許多工業自動化領域的典型IT元件，如制造執行系統(MES)以及生產計劃系統(PPS)的智慧化，以及連線程度日漸提高，云端運算將可提供更完整的系統和服務，生產設備將不再是過去單一而獨立的個體。但將孤立的嵌入式設備接入工廠制造流程，甚至是云端，其實具有高度的顛覆性，必定會對工廠制造流程產生重大的影響。一旦完成連線，一切的制造規則都可能會改變。