8世紀末期，工業1.0以蒸汽動力驅動機械生產。20世紀初期，電力促使邁向工業2.0，進行大量生產。1970年代電子結合IT促成自動化生產，亦即持續至今的工業3.0。接下來是工業物聯網和工業4.0，以網絡系統來監控、分析并改善制造營運。網絡系統是未來智能工廠的基礎，但成敗取決于數據收集、處理和分析能力，這就是機器視覺派上用場的時候了。

工業物聯網的發展得到了哪些技術的輔助

智能工廠內部的機器會利用自我優化、自我設置和人工智能（AI）來完成復雜任務，一來符合成本效益，二來提高產品和服務的質量。隨著機器視覺的成本逐漸降低，有更多的方案、更強大的硬件、更聰明的算法出現，再加上物聯網連接所有裝置，機器視覺將成為絕佳的數據收集工具。

相機體積變得更小且價格更低，在物聯網計劃廣泛使用，機器人、3D成像、機器學習日益熱門。除了顯示成像方案，非顯示成像例如多光譜和紅外線也日益普及。

機器視覺產業也逐漸跟嵌入式計算機視覺（ECV）整合，隨著工業環境取得低廉的嵌入式圖像處理器，可望出現全新的整合自動化方案，例如搭載多個嵌入式成像儀的機械臂。

工業物聯網的任務正是要監控和分析，最重要的是，從全球各地控制工廠營運，因此帶寬和延遲性攸關成敗。當有越來越多裝置連接網絡，網絡安全不得不慎，市調機構MarketsandMarkets表示，2020年資安市場可望成長至1，700億美元，2017~2020年年均復合增長率（CAGR）達到9.8%。

市調機構Accenture表示，未來15年工業物聯網將為世界經濟帶來近15兆美元經濟效益。未來5年，全球機器人產業每年會成長10%，美國、中國、墨西哥等主要市場，將會多家投資自動化，帶動機器視覺、馬達、動氣控制器等市場。

IHS則預測，2019年工業行動應用將成長4倍，達到2億美元，包括以手機∕平板計算機進行監控和可視化、管理工作流程、維護機具和整合系統。管理者無論身處何地，皆可從智能型手機監控機器視覺系統的影像，進而依照應用程序（App）和軟件的通知迅速應變。

工業物聯網可望提升全球工廠的效率和生產力，網絡系統是智能工廠的生力軍，機器視覺將負責提供珍貴數據給決策者。朗銳智科（www.lrist.com）認為未來不會再有無預警停機，只會有更平價的產品，這個未來比想象更快實現。工業物聯網（IIoT）正在實現這個未來，同時打破關于制造業的想法。

●傳感器技術：價格低廉、性能良好的傳感器是物聯網應用的基石，物聯網的發展要求更準確、更智能、更高效以及兼容性更強的傳感器技術。智能數據采集技術是傳感器技術發展的一個新方向。信息的泛在化對傳感器和傳感裝置提出了更高的要求。具體如，微型化：元器件的微小型化，要求節約資源與能源；智能化：具備自校準、自診斷、自學習、自決策、自適應和自組織等人工智能技術；低功耗與能量獲取技術：供電方式為電池、陽光、風、溫度、振動等多種方式。

●設備兼容技術：大部分情況下，企業會基于現有的工業系統建造工業物聯網，如何實現工業物聯網中所用的傳感器能夠與原有設備已應用的傳感器相兼容是工業物聯網推廣所面臨的問題之一。傳感器的兼容主要指數據格式的兼容與通信協議的兼容，兼容關鍵是標準的統一。目前，工業現場總線網絡中普遍采用的如Profibus、Modus協議，已經較好地解決了兼容性問題，大多數工業設備生產廠商基于這些協議開發了各類傳感器、控制器等。近年來，隨著工業無線傳感器網絡應用日漸普遍，當前工業無線的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大標準均兼容了IEEE802．15．4無線網絡協議，并提供了隧道傳輸機制兼容現有的通信協議，豐富了工業物聯網系統的組成與功能。

●網絡技術：網絡是構成工業物聯網的核心之一，數據在系統不同的層次之間通過網絡進行傳輸。網絡分為有線網絡與無線網絡，有線網絡一般應用于數據處理中心的集群服務器、工廠內部的局域網以及部分現場總線控制網絡中，能提供高速率高帶寬的數據傳輸通道。工業無線傳感器網絡則是一種新興的利用無線技術進行傳感器組網以及數據傳輸的技術，無線網絡技術的應用可以使得工業傳感器的布線成本大大降低，有利于傳感器功能的擴展，因此吸引了國內外眾多企業和科研機構的關注。

傳統的有線網絡技術較為成熟，在眾多場合已得到了應用驗證。然而，當無線網絡技術應用于工業環境時，會面臨如下問題：工業現場強電磁干擾、開放的無線環境讓工業機器更容易受到攻擊威脅、部分控制數據需要實時傳輸。相對于有線網絡，工業無線傳感器網絡技術則正處在發展階段，它解決了傳統的無線網絡技術應用于工業現場環境時的不足，提供了高可靠性、高實時性以及高安全性，主要技術包括：自適應跳頻、確實性通信資源調度、無線路由、低開銷高精度時間同步、網絡分層數據加密、網絡異常監視與報警以及設備入網鑒權等。

●信息處理技術：工業信息出現爆炸式增長，工業生產過程中產生的大量數據對于工業物聯網來說是一個挑戰，如何有效處理、分析、記錄這些數據，提煉出對工業生產有指導性建議的結果，是工業物聯網的核心所在，也是難點所在。

當前業界大數據處理技術有很多，如SAP的BW系統在一定程度上解決了大數據給企業生產運營帶來的問題。數據融合和數據挖掘技術的發展也使海量信息處理變得更為智能、高效。工業物聯網泛在感知的特點使得人也成為了被感知的對象，通過對環境數據的分析以及用戶行為的建模，可以實現生產設計、制造、管理過程中的人一人、人一機和機一機之間的行為、環境和狀態感知，更加真實地反映出工業生產過程中的細節變化，以便得出更準確的分析結果。

●安全技術：工業物聯網安全主要涉及數據采集安全、網絡傳輸安全等過程，信息安全對于企業運營起到關鍵作用，例如在冶金、煤炭、石油等行業采集數據需要長時問的連續運行，如何保證在數據采集以及傳輸過程中信息的準確無誤是工業物聯網應用于實際生產的前提。

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