在新一代信息技术与制造技术深度融合的背景下，在工业数字化、网络化、智能化转型需求带动下，以 泛在连接、全面感知、智能优化、安全稳固 为特征的工业互联网应运而生。
第三，终端产品逐渐涌现。“5G+工业互联网”涉及到网络化升级改造、融合产品研发等诸多内容，带动研发一批新型工业融合终端，培育一批新型解决方案提供商。截至2020年11月，全球一共发布工业级CPE设备达到21款，我国涌现一批具备5G通信能力的AGV、无人机、MES终端等融合终端产品。第四，产业生态不断壮大。
现在电脑在运行绝地求生时，对性能有一定的要求。当在5g网络下使用云电脑时，就可以享受到更高的性能。而不用花钱再去购买一个性能很高的电脑了。 5g网络的低延迟也会对远程驾驶和车联网自动驾驶，机器的自动化起到决定性的帮助。 5g时代，互联网将会以更快的速度发展，无论是速度还是技术都将会获得极大的提升。
此外，工业互联网还给5G提出了新的要求。中国工程院院士邬贺铨提到，企业网由终端上行到网络的过程对大带宽有着紧迫的需求，需要克服技术难题，利用诸如载波聚合等技术进一步提高上行能力。
工业互联网路在何方 “工业互联网要推进智能制造的进展，必须要打破传统的工业自动化金字塔架构，关键有两点：一就是工业控制核心PLC的软硬解耦，进而按需实现云化部署；第二点就是构建一张端到端的低时延、高可靠、确定性的工业现场网络，进而打造数据可以高效流转的云边端管控架构。”王健全解释道。
高频段通信需统一划定：未来5G系统将面向6GHz以下和6GHz以上全频段布局，以综合满足网络对容量、覆盖、性能等方面的要求。目前，6GHz以下的低频段拥挤不堪，6GHz以上的高频段研发不足，这是对未来海量的5G频谱需求最大的挑战。
1、与智能制造的紧密连接。工业互联网与智能制造从表面论述看各有侧重，一个侧重于工业服务，一个侧重于工业制造，但究其本质都是实现智能制造与智能服务，具体就是个性化定制及服务延伸化工业互联网主要是由工业平台为企业提供定制化的服务，帮助企业上云，是实现智能制造的发展模式和现实的路径。
2、人工智能与工业互联网的结合是大势所趋 工业上也有IT技术，包括传感器、执行器、监控与数据获取系统SCADA、制造执行系统MES、可编程逻辑控制器PLC。工业上OT技术包括材料、机器、方法、测量、维护、管理、模型，这两者需要结合，否则工业互联网还是“两张皮”。灵活、高效和节能的方式运作。
3、智能制造和“工业0”异曲同工，“工业0”的本质是通过充分利用赛博物理系统CPS，将制造业推向智能化的转型。而智能制造是一种新的制造模式，从智能制造系统由低层级向高层级逐步演进发展的角度来看，智能制造的内涵包含了“工业0”的三大主题。
4、工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。温馨提示：以上解释仅供参考，不作任何建议。入市有风险，投资需谨慎。
5、全应科技的智能制造解决方案以数字化、智能化为核心，通过应用先进的人工智能、大数据、物联网等技术，实现热电生产的自动化控制、数据分析、设备管理等全流程数字化，提高了生产效率和质量，降低了生产成本和安全风险。
6、智慧工厂可以提高车间的生产效率，为企业带来更多的经济效益。动画不仅可以应用于工厂生产领域，也可以应用于其他行业的生产线。作为“智能工厂”或“智能制造”领域的一部分，生产可视化在这里起着重要的作用。随着科学技术的飞速发展，制造业不会消失。
首先，智能工厂需要强化网络安全意识，采取有针对性的安全防护措施，比如密钥管理、用户身份认证、信息加密等措施。其次，应该意识到数据安全的重要性，线上数据应该具备完整性、保密性、可用性。智能工厂需要建立完善的数据备份和灾难恢复机制，确保外部攻击不会对生产运营造成难以挽回的损失。
工业0结合了物联网以及相关的实体和数字技术，包括数据分析、增材制造、机器人技术、高性能计算机、人工智能、认知技术、先进材料以及增强现实，以完善生产生命周期，实现数字化运营。
数据安全包括生产管理数据安全、生产操作数据安全、工厂外部数据安全，涉及采集、传输、存储、处理等各个环节的数据及用户信息的安全。工业互联网相关的数据按照其属性或特征，可以分为四大类：设备数据、业务系统数据、知识库数据和用户个人数据。
1、对于单体工厂来说，IoT是变成智能工厂的第一步，只有迈出了这第一步，才能实现数字化、智能化。阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司（简称“ALSI”）为制造业提供多元化智能工厂规划方案。
2、在2023年，制造型企业要实现智能化转型，应用科技是关键。物联网技术、人工智能、机器人技术、大数据和分析、云计算和边缘计算、虚拟现实和增强现实等技术的应用，可以显著改善工厂效率。这些技术将实现生产过程的智能化、自动化和优化，提高生产效率和质量。
3、实时监控与控制：通过与生产设备和系统的实时连接，可以对生产过程进行实时监控和控制。通过传感器和物联网设备采集到的数据，可以进行实时的监测和控制，如自动调节生产设备的参数、修改生产计划、优化资源调配等。自动化决策：基于实时监控和数据分析的结果，智能制造系统可以自动制定决策和控制策略。