在当前，诸如5G，物联网、边缘计算、人工智能、机器人、区块链、增材制造和虚拟现实/增强现实等技术正在加速融合到工业物联网（Industrial Internet of Things，IIoT）的肥沃土壤中，并共同推动“第四次工业革命”或者说“工业4.0”的到来。

在这个勇敢的新世界中，由于传感器、数据网络和关键节点上的分析能力，供应链将具有端到端的透明度，而制造、农业、采矿、能源、运输等各行业都将为我们提供前所未有的清晰视角，去帮助我们不断提升生产、分析、预测与维护水平。

最关键的是，在IIoT的推动下，曾经“傻大黑粗”的机器、设备及整个物理世界将真正实现与数据和虚拟世界的融合。为此，我们看待世界的方式，与世界共处的方式都将被完全改变。

近期，ZDNet发布的一份研究报告对IIoT市场生态进行了非常详细的分析，涵盖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的重要价值等方面信息。

研究表明，纵观全球，众多企业已经从观望走向行动，虽然目前许多IIoT项目仍处于概念验证或试验阶段，但有明显的迹象表明其将在全面的生产部署中被广泛采用，而与之相关的投资将迎来回报。

1.IIoT市场到底有多大？

鉴于IIoT核心技术和支持技术的快速发展，以及各种制造企业跟上数字化浪潮的迫切需求，IIoT市场正在快速增长。那么，该市场的规模到底有多大，增长速度到底有多快？以下是相关机构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市场规模将达到2140亿美元。

预测认为，该市场主要的赢家可能是足以控制工业4.0平台的公司，也就是那些能够打通、联合各种设备生产商，以及信息和服务提供商的软件层公司。在其平台上，其他公司可以建立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，该市场将增长到914亿美元，年复合增长率为7.34%。

在具体细分领域方面，该报告指出，与智能信标技术相关的IIoT市场将在2018年至2023年间高速增长；制造业在2018年将占据IIoT市场的最大份额；农业IIoT市场可能会在2018年至2023年间以最高的年复合增长率增长；从区域来看，亚太地区的IIoT市场在预测期内将以最高速度增长。

Zion Market Research（2018年7月）

据Zion Market Research在2018年7月的统计和预测，2017年IIoT市场规模为1458亿美元，到2023年，该市场将增长到2321亿美元，复合增长率为8.06%。

据该机构分析，预计摄像系统部门将在预测期内以最高年复合增长率增长；在软件领域，由于运输和物流中配电系统的使用增加，对配电系统的需求在一段时间内有所增长；由于在制造实践中采用了先进的机器人技术和云机器人技术，预计制造业IIoT市场将出现温和增长。

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，该市场将增长到3100亿美元，复合增长率为37%。

该预测提出了9种破坏性趋势，这些趋势有可能从根本上改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硬件绕过传统的自动化金字塔，直接或通过工业网关连接到云。

IDC（2019年1月）

据IDC数据，2019年IIoT市场规模将达到3290亿美元，并预测2019年在物联网解决方案上花费最多的行业是离散制造业（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市场规模的详细预测如下：

图表: IoT Analytics

整个IIoT市场将从2017年的470亿美元增长到2023年的3100亿美元，年复合增长率高达37%。

其中，在IoT Analytics划出的12个应用场景中，高级数字产品开发将成为市场规模最大的应用场景，而2018年和2023年之间增长最快的将是增材制造（即工业规模3D打印）和增强操作。

图表:IoT Analytics

该报告的主要作者Matthew Wopata认为：“高级数字产品开发将成为工业4.0技术的最大应用场景，因为企业正在使用增材制造、AR/VR和数字孪生技术来降低产品开发成本，并缩短上市时间。随着制造商使用工业4.0技术改进其运营关键绩效指标，如OEE（整体设备效率），其他大型应用场景，例如数据驱动的质量控制，预测性维护、数据驱动的资产/工厂性能优化将继续受到欢迎。工业4.0解决方案的主要供应商非常关注客户的痛点/用例，并确保从工业4.0解决方案中产生的数据驱动的洞察力带来可衡量的改进和切实的投资回报率。”