在当前，诸如5G，物联网、边缘计算出来、人工智能、机器人、区块链、增材生产和虚拟现实/增强现实等技术正在加快融合到工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）的贫瘠土壤中，并联合推展“第四次工业革命”或者说“工业4.0”的来临。在这个勇气的新世界中，由于传感器、数据网络和关键节点上的分析能力，供应链将具备末端到端的透明度，而生产、农业、矿业、能源、运输等各行业都将为我们获取前所未有的明晰视角，去协助我们大大提高生产、分析、预测与确保水平。最关键的是，在IIoT的推展下，曾多次“傻大黑粗”的机器、设备及整个物理世界将确实构建与数据和虚拟世界的融合。

为此，我们看来世界的方式，与世界相处的方式都将被几乎转变。近期，ZDNet公布的一份研究报告对IIoT市场生态展开了十分详尽的分析，涵括IIoT市场规模预测、企业对IIoT的部署动态、产业联盟的合作、软件平台的对比、各企业在IIoT市场的布局，以及数字孪生对IIoT的最重要价值等方面信息。研究指出，纵观全球，众多企业早已从从容南北行动，虽然目前许多IIoT项目仍正处于概念检验或试验阶段，但有显著的迹象指出其将在全面的生产部署中被普遍使用，而与之涉及的投资将步入报酬。

1.IIoT市场究竟有多大？鉴于IIoT核心技术和反对技术的较慢发展，以及各种生产企业跟上数字化浪潮的急迫市场需求，IIoT市场正在快速增长。那么，该市场的规模究竟有多大，增长速度究竟有多慢？以下是涉及机构明确提出的未来几年预测：Research Markets（2018年5月）据Research Markets在2018年5月的预测，到2023年，IIoT市场规模将超过2140亿美元。预测指出，该市场主要的赢家有可能是不足以掌控工业4.0平台的公司，也就是那些需要切断、牵头各种设备生产商，以及信息和服务提供商的软件层公司。

在其平台上，其他公司可以创建起自己的产品或服务。Markets Markets（2018年6月）据Markets Markets在2018年6月的预测，2018年IIoT市场规模为640亿美元，到2023年，该市场将快速增长到914亿美元，年填充增长率为7.34%。在明确细分领域方面，该报告认为，与智能信标技术涉及的IIoT市场将在2018年至2023年间高速快速增长；制造业在2018年将占有IIoT市场的仅次于份额；农业IIoT市场可能会在2018年至2023年间以最低的年填充增长率快速增长；从区域来看，亚太地区的IIoT市场在预测期内将以最低速度快速增长。

Zion Market Research（2018年7月）据Zion Market Research在2018年7月的统计资料和预测，2017年IIoT市场规模为1458亿美元，到2023年，该市场将快速增长到2321亿美元，填充增长率为8.06%。据该机构分析，预计摄像机系统部门将在预测期内以最低年填充增长率快速增长；在软件领域，由于运输和物流中配电系统的用于减少，对配电系统的市场需求在一段时间内有所快速增长；由于在生产实践中使用了先进设备的机器人技术和云机器人技术，预计制造业IIoT市场将经常出现保守快速增长。IoT Analytics（2018年11月）据IoT Analytics在2018年11月的预测，2018年IIoT市场规模为640亿美元，到2023年，该市场将快速增长到3100亿美元，填充增长率为37%。

该预测明确提出了9种破坏性趋势，这些趋势有可能彻底转变现有的工业网络架构、业务模式和技术堆栈。9种颠覆性趋势中的3种与传统的5层自动化金字塔有关。其中一个趋势是I/O和PLC硬件跨过传统的自动化金字塔，必要或通过工业网关相连到云。

IDC（2019年1月）据IDC数据，2019年IIoT市场规模将超过3290亿美元，并预测2019年在物联网解决方案上花费最少的行业是线性制造业（1190亿美元）、流程制造业（780亿美元）、运输业（710亿美元）和公用事业（610亿美元）在上述机构中，IoT Analytics对全球IIoT市场规模的详尽预测如下：图表: IoT Analytics整个IIoT市场将从2017年的470亿美元快速增长到2023年的3100亿美元，年填充增长率高达37%。其中，在IoT Analytics划入的12个应用于场景中，高级数字产品开发将沦为市场规模仅次于的应用于场景，而2018年和2023年之间快速增长最慢的将是增材生产（即工业规模3D打印机）和强化操作者。图表:IoT Analytics该报告的主要作者Matthew Wopata指出：“高级数字产品开发将沦为工业4.0技术的仅次于应用于场景，因为企业正在用于增材生产、AR/VR和数字孪生技术来减少产品开发成本，并延长上市时间。

随着制造商用于工业4.0技术改良其运营关键绩效指标，如OEE（整体设备效率），其他大型应用于场景，例如数据驱动的质量掌控，预测性确保、数据驱动的资产/工厂性能优化将之后受到青睐。工业4.0解决方案的主要供应商十分注目客户的痛点/用例，并保证从工业4.0解决方案中产生的数据驱动的洞察力带给可取决于的改良和贯彻的投资回报率。

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