工业物联网有时也被称为工业4.0，随着人口红利的终结，未来也正在向自动化前进。
在18世纪后期，工业1.0使用蒸汽动力进行机械生产。20世纪初，电力的出现帮助我们进入大规模生产的工业2.0。20世纪70年代，电子和IT基础设施开始实现生产自动化，我们进入了3.0。如今作为文明的下一步是IIoT和工业4.0，其中网络物理系统将监视，分析和改进我们的制造业务。
美国国家科学基金会将网络物理系统描述为“深度集成的物理和数字组件，每个组件在不同的空间和时间尺度上运行，展示多种不同的行为模式，并以各种方式相互交互，随着环境而变化。 “简单的来说就是智能工厂。智能工厂中的机器将使用自我优化，自我配置和人工智能来完成复杂的任务，以便提供极高的成本效率和更优质的产品和服务。
而智能工厂的基石就是机器视觉，网络物理系统的成功将取决于他们捕捉，处理和分析有关其环境的前所未有的感官数据水平的能力。这是机器视觉成为焦点的地方。
IIoT中的机器视觉
几十年来，机器视觉技术已经证明了其能够在广泛的应用中检查，测量，扫描或以其他方式识别各种产品。由于机器视觉组件和系统的可承受性不断提高，更广泛的解决方案，更强大的硬件和更智能的基于AI的软件算法，机器视觉定位于IIoT运动的大幅增长。然而，它在IIoT应用中潜在增长的主要催化剂将是连通性。一旦彼此连接并最终连接到云，机器视觉系统就成为独特的提取工具，可以从图像中获取洞察力并将其显示给整个工厂或价值链。
相机越来越小，越来越便宜，这导致IIoT项目的采用率更高。
机器视觉行业也正在经历与嵌入式视觉的融合。随着更低成本的板级嵌入式图像处理器可用于工业环境，我们很可能会开始看到新型集成自动化解决方案的出现。例如，具有多个嵌入式成像器的机器人臂。
利用所有这些开发技术，机器视觉行业必须为其产品提供可靠，可重复和不断发展的标准化接口。在当今市场上，顶级机器视觉界面包括：Camera Link，Camera Link HS，CoaXPress，GigE Vision和USB3 Vision。GenICam（相机通用接口）为各种相机提供通用编程接口，无论使用何种硬件接口技术或实现了哪些功能。这些接口标准对于在IIoT应用中继续广泛采用机器视觉相机非常重要，因为它们可以根据客户的需求为客户提供各种价值主张和供应商。
独特的挑战
工业物联网的全部目的是能够监控，分析和控制你在任何地方的运营。这使得带宽和延迟等因素对其成功非常重要。虽然摩尔定律导致了当今世界无缝传输的信息量显著增加，但高分辨率图像仍然需要硬件，软件和通信接口才能完成任务。需要此类基础架构的应用程序可能需要大量资源并且实施成本高昂。
随着我们将更多设备连接到互联网，网络安全变得更加重要。考虑一下智能工厂，每个相机，机器人和机器都连接到云端。现在想象全世界数百家同样的工厂。在这种情况下，***的潜在入口点数量呈指数级增长，这使得公司的估算，监控，预测和最终应对安全漏洞的能力更加重要。
带来发展机会和就业的积极影响
据报告预测，IIoT预计将为世界经济增加近15万亿美元。预计未来五年全球机器人行业将以每年10％的速度增长，美国，中国和墨西哥等市场则是增加自动化投资的关键领域。随着制造商希望完全装备他们的智能工厂，预计机器视觉，电机和运动控制器等支持技术也将受到高度需求。工业移动应用程序包括用于控制和可视化，工作流程管理，维护和系统集成的手机或平板电脑功能。工厂经理将能够在他们的智能手机上监控来自其机器视觉系统的图像，无论他们身在何处，都能更快地响应基于来自应用程序和连接到这些系统的软件的通知而出现的问题。
此外，工业物联网为企业提供了巨大的机会，以提高生产力，满足消费者对创新，高质量产品的需求，并推动新兴产业的发展。
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