物聯(lián)網(wǎng)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(tǒng)、無線射頻系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集模塊等自動化設(shè)備予以支持。當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷完善后，它將反哺自動化，在廣闊的空間內(nèi)實現(xiàn)信息的海量感知，實現(xiàn)工業(yè)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(yè)自動化向前發(fā)展。

現(xiàn)階段，物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用主要集中在工業(yè)，從一開始的傳感器RFID互聯(lián)網(wǎng)，短時間內(nèi)演化成與大數(shù)據(jù)，云服務(wù)相結(jié)合的，可聯(lián)可控可預(yù)測的“智能化”物聯(lián)網(wǎng)。業(yè)界在探索物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的同時，促進了信息技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)的進一步融合，形成了傳統(tǒng)行業(yè)銷售端接觸互聯(lián)網(wǎng)，生產(chǎn)端接觸物聯(lián)網(wǎng)的兩端觸網(wǎng)的現(xiàn)狀，進一步擴展了行業(yè)價值鏈。然而，物聯(lián)網(wǎng)還處于信息孤島的階段，相當(dāng)于互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的60，70年代，信息并未互通。物聯(lián)網(wǎng)的M2M只限于Machine2Machine，對于價值最大的Machine2Man，Man2Machine甚少觸及。可以預(yù)計，物聯(lián)網(wǎng)的春天應(yīng)該是在其信息互通，全面融入民用，物聯(lián)網(wǎng)的想象空間也應(yīng)該在信息互通后的那些廣闊的數(shù)據(jù)中。

專家表示自物聯(lián)網(wǎng)誕生以來，很多工業(yè)自動化業(yè)內(nèi)人士認為物聯(lián)網(wǎng)將為工業(yè)自動化加速發(fā)展增加新的引擎，隨著物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)自動化的深度融合。

物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場景已經(jīng)有很多想象和描述，也有部分實現(xiàn)了。關(guān)鍵和難點在于智能化，個性化，這些都依賴于大量的有效數(shù)據(jù)分析，也就是我們所說的大數(shù)據(jù)，當(dāng)前，對于大量數(shù)據(jù)處理能力最有經(jīng)驗，實力最強的莫過于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)了，由此可以預(yù)計，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，將是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對傳統(tǒng)行業(yè)顛覆，互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)行業(yè)不斷融合的過程。

目前物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)自動化二者呈現(xiàn)出相互依存、不可分割的關(guān)系，當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷完善后，它將反哺自動化，在廣闊的空間內(nèi)實現(xiàn)信息的海量感知，實現(xiàn)工業(yè)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(yè)自動化向前發(fā)展。

工業(yè)自動化的技術(shù)趨勢包括非中心化的架構(gòu)、功能整合的小型化設(shè)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(yīng)用的彈性平臺支持等。

我國制造業(yè)發(fā)展受經(jīng)濟增長速度的放緩，國內(nèi)規(guī)模化制造業(yè)的增長速度已經(jīng)和同期相比出現(xiàn)了較大的下滑。此前，國內(nèi)的制造業(yè)經(jīng)濟是一種依托大量人力的勞動密集型產(chǎn)業(yè)，雖然目前受各種因素影響，各工業(yè)及電子產(chǎn)品等行業(yè)的的制造商已經(jīng)開始引入更多的自動化生產(chǎn)線來替代人力進行生產(chǎn)。

在多年的發(fā)展過程中，智能制造業(yè)物聯(lián)網(wǎng)遇到了諸多挑戰(zhàn)。在制造業(yè)各生產(chǎn)工藝過程數(shù)據(jù)感知方面，制造環(huán)境強電磁干擾、金屬介質(zhì)、多障礙等多元干擾環(huán)境，以及動態(tài)存在的“人、物料、設(shè)備、生產(chǎn)過程、產(chǎn)品”等眾多對象，實現(xiàn)系統(tǒng)復(fù)雜運行狀態(tài)的可靠感知具有較大困難；在制造環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸方面，資源受限、動態(tài)拓撲與苛刻環(huán)境條件、混雜網(wǎng)絡(luò)融合等限制，其數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性、可靠性與準(zhǔn)確性也受到嚴(yán)重影響；在制造物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方面，制造物聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生海量級數(shù)據(jù)，有限的計算資源已不足以支撐數(shù)據(jù)的完全處理。為實現(xiàn)制造過程的精準(zhǔn)控制，要解決的關(guān)鍵問題是實現(xiàn)制造物聯(lián)網(wǎng)的可靠感知、實時傳輸、海量數(shù)據(jù)智能處理。

在工業(yè)自動化領(lǐng)域，隨著應(yīng)用和服務(wù)向云端運算轉(zhuǎn)移，資料和運算位置的主要模式都已經(jīng)被改變了，由此也給嵌入式設(shè)備領(lǐng)域帶來顛覆性變革。如隨著嵌入式產(chǎn)品和許多工業(yè)自動化領(lǐng)域的典型IT元件，如制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)以及生產(chǎn)計劃系統(tǒng)(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(tǒng)和服務(wù)，生產(chǎn)設(shè)備將不再是過去單一而獨立的個體。但將孤立的嵌入式設(shè)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(chǎn)生重大的影響。一旦完成連線，一切的制造規(guī)則都可能會改變。