2012年底，GE公司在一份报告（《Industrial Internet: Pushing the Boundaries of Minds and Machines》）中认为：将传统的工业（涵盖制造、自然资源开发、建筑、公用事业等）与运输业和医疗保健业加起来，全球经济的46%或全球产出中的32.3万亿美元，将得益于工业互联网；随着全球经济和工业的发展，这一数字还将继续上升。到2025年，预计广义工业份额将增长至全球经济的50%，或占未来全球产出中的82万亿美元。
这里的GE所谈的“工业互联网”，可以对应与我们的“工业物联网”、“智慧工业”等概念，虽然这些概念之间存在细微差别，但实际上大家都心知肚明：无非是如何利用信息产业最新技术与商业模式成果来实现传统产业的升级，用工信部的概念来讲叫“两化融合”。概念不说了，下面本文中都一概称为“工业物联网”。
前景如此诱人，那在发展中有哪些因素会阻挡工业物联网改变世界的进程？
认知问题
首先是认知度问题，即还是概念困局。凌乱纷杂的称谓，实际上就和物联网在其他领域的情况一样，叫人迷惑。不能小瞧这个迷惑，因为传统工业领域普遍都是具有自己约定俗成甚至有行业标准的行话语汇的，一个外延和内涵有点飘忽不定的称谓，一般都会引起传统行业客户的抵触。比如物联网最初被认为传感器网络，后来又逐渐上升到业务逻辑层面。而企业客户中非技术出身的管理人员，有时会听着你的方案介绍突然联想起某部自己以前看过的科幻片，以为我们已经进化到计算机控制一切的3014年，立刻提出一些超越当前技术能力，甚至违反物理常识的需求。
第二就是物联网概念诞生的特殊语境。我们知道，一项理论之所以被认为具有指导价值，一般是因为研究者从先期的探索中发现、总结了该规律，并利用抽象思维发展出一系列后续的推论，然后将这些推论用于新的实践，并在实践中获取了成功和修正。这种“从实践中来又反馈实践”的过程建立了人们对该理论的信心。类似的模式从牛顿定律到典型商业模式无不如此。
物联网就有趣了：实际上这个概念诞生于上世纪90年代后期，但是智能电网、智慧交通的努力从上世纪70年代就开始了，虽然远程医疗在2000年后随着互联网的普及才开始了商业化，但是也早就出现在80年代的科研实践中，并且已经被赋予了专业名称，更不要说家庭自动化和安防。然后就有人跳出来说这些那些你们以前做的都叫物联网，而且有了这个名字以后貌似也没产生什么新的应用门类，相信如果您是那些领域的从业人员，第一反应一定是“你扯什么，突然跑到我家里把我孩子改了个名字算啥”。
更糟的是，物联网概念诞生后，产业信息化的脚步似乎还是按照原来的惯性前进着，并未见特别的跃升，比如没有产生跨行业的重大技术标准和产品。不过所幸，一些工业领域中原本在传统工控语汇中不太好定义的辅助系统，现在也算有了一个统一的称谓，叫“物联网应用”了。比如现在电力和油气管道行业把原来用于生产管理的SCADA之外的生产信息化系统逐渐都统称为物联网应用。
安全性问题
其次是安全性问题。工业控制系统一般都是运行在局域网或者专网内的，网络本身屏蔽了外来的信号入侵，隔离的网络和网络内“怪异”的专有协议，阻挡了外部的潜在攻击者。而且为了优先满足实时性，工业通信的一些协议更倾向于把加密等功能放在第二位。但是，在物联网时代，很多设备之间的信号要通过公网来实现，那些传统的工业通信设备放在互联网上简直就是不设防的裸奔！工业系统被恶意入侵的事件实际上从上世纪90年代开始一直存在，从电网到采暖锅炉花样百出。那么，安全性问题要从哪个层面来解决，如何去解决就是设计一个工业物联网系统的时候必须首先考虑到的。
因此也可以预言，未来工业物联网时代的到来，一定会催生一批新的工业数据安全相关的技术和企业。
远程维护能力
再次是远程维护能力。人们的第一反应，还是用传统的工业控制和通信设备来搭建物联网，但是这些设备的设计暗含了一个用户场景：就是他们是在一个厂区内被使用的。所以，当这些设备出现问题的时候，第一反应或假设是有人会在可忍受的时间内去现场查看、检修。即便是PLC、RTU等有诊断接口的设备，往往也只是为了方便检查者下载数据使用，真正考虑几百公里之外的远程诊断的设备不多。这对于可能需要大范围部署设备的工业物联网就完全难以接受了：这些物联网设备（终端、网关等）设备可能要被部署在相当大的地理范围内，从而使得检修这些设备也成为相当耗费资源的事情，检修者也往往无法在可接受的时间到达设备现场。如果这些物联网设备自身没有足够的远程诊断和维护的能力，就必然发现这样的尴尬：某管道公司在上了一套用于远程监测管道阀室内自控设备的物联网系统后，虽然不用在开着越野车巡检那些自控设备了，但是改成开着越野车巡检那些附加的物联网设备了。
成本问题
又次是成本问题。在笔者测算过的一个油气管道设备管理物联网项目中，如果用传统工业SCADA技术和产品，需要的成本是采用物联网网关方案的5倍。其实该类需求一直存在，有理由相信是之前只能采用SCADA技术而被昂贵的成本所挡住，无法形成有效需求和订单。这里要顺便交代一点背景知识：传统的工业控制技术一般都是服务于生产设备，对信号的实时性很讲究；而类似于设备管理、能效管理和安防等类应用，对实时性的要求就可以降一个甚至几个数量级了。如果以工业控制的理念来设计这些物联网系统，则必然因为为用户提供了一些实际上并不需要的计算能力或技术特性，成本一定居高不下。
成本问题还可以从商业模式的角度来改进。GE的报告中所展望的还是来自于传统大工业的应用，这份报告的偏颇之处在，现实中存在很多工业物联网的“屌丝”级中小企业用户。或者虽然企业本身虽然有相当的规模，但是对该应用需求量并不大。这些碎片化的应用市场，采取传统工业控制系统常用的系统集成、定制开发的理念，往往要么难以回收开发成本，要么干脆就因为报价太高而卖不出去。如果采取云计算等服务理念和设备租用的模式，甚至采取互联网“羊毛出在猪身上”的免费模式，可能更有前途。同时，为了适应这样的商业模式创新，也一定会带来新的技术问题需要在系统设计的时候进行解决。比如一个基于物联网的多租户云计算平台，对数据的保密性、共享性和用户管理模式都产生新的课题。
系统设计理念问题
最后是系统设计理念问题。传统的工业控制网络以集中式为主，即数据向一个服务器集中，然后决策后的控制数据也由该中心统一发出。但是工业物联网系统覆盖的地域相对宽广、通信联络往往是不可靠的公网，这种集中模式即不经济，也对部分必须尽快响应的就地业务逻辑难以保证。比如一个变电站的安防系统如果被触发，最佳的响应方式是现场的网关在向数据中心发送报警信号的同时就触发现场的声光报警器，而不应该把报警信号放到数据中心，由数据中心再返回声光报警器的启动指令。否则一旦通信链路有问题，现场的报警也就无法实现。在实践中还有很多例子，说明数据全部由现场直接送回中心再处理即不经济，也无必要，总的来说不如经过一定的就地加工后再将结论性数据发送给中心。也就是说，工业物联网系统中的决策中心是分级分散的，而不应是大集中的。但是，实践中很多团队不由自主会按照数据集中的理念来设计工业物联网系统，最终导致一个物联网系统在建设运营成本和功能性能指标上都达不到要求。
结束语：
总地来说，工业物联网的推广，其本质还是来自产品和商业模式理念的冲突。物联网系统的基本设计理念是偏向协同的，具有ERP甚至互联网中企业社交的基因，而与有意无意带入的工业控制理念产生冲突。目前活跃于该领域的企业，一般也脱胎于原来的工业通信领域，工业物联网必须要继承一些工业控制领域的技术和通信协议的约束，而懂得这些技术约束的人恰恰又是信息化领域中距离互联网思维最远的一群。这一点在中国尤甚：我国工业软件对进口依赖严重，长期的行业隔离导致一般出身于工控领域的程序员往往因为自己是基于进口软件的二次开发而不认为自己是软件工程师，更不用说要和互联网搭上干系。这些理念残余的肃清，一定是有个过程的。