追根溯源，“产业互联网”(Industrial Internet)是美国通用电气公司创造的概念，指的是如何将复杂的物理机器设备通过彼此联网的传感器和软件整合在一起，从而创造出更高效的生产力。它将机器认知学习、大数据、物联网、机器对机器(M2M)通信等领域串联在一起，目的是实时消化和分析来自工业机器的数据并利用数据洞察来调整和优化生产运营。从2014年开始，通用电气还与其他几家美国的ICT企业建立了开放性的“产业互联网联合体”，以期加速工业互联网技术的开发、市场接纳和广泛应用。

    综合业内信息来看，“产业互联网”中的“产业”，应当包括传统意义上的多个“产业”，例如农业、重工业、轻工业、服务业等。因此“产业互联网”的设想、实验和商业模式已经向与传统制造业相邻的更多产业延伸，其中的“互联网”也更多地被方兴未艾的“物联网”所具象化。正是设备与机器这些“物”联网之后所产生的数据，为下一次产业革命开启了技术之门。

    埃森哲认为，产业物联网(Industrial Internet of Things)就是大数据分析法和物联网相结合的产物——正在为各行各业创造巨大商机，尤以航空、油气、运输、发电配电、制造、医疗、采矿等行业为最。究其原因，正如近期一项分析研究的作者所指出：“并非所有大数据都能产生同样价值。在调整至同等规模的情况下，风力涡轮机、喷气式发动机、核磁共振仪之类的工业设备产生的数据，与源自社交网络、消费物联网或其他渠道的大数据相比，具有更大的潜在商业价值。”

    产业物联网的经济规模究竟有多大?一项分析预测：在2020年之前，全球该方面的支出保守估计约为5000亿美元;而更乐观的估计是，到2030年，产业物联网的全球生产总值可能高达15万亿美元。

    埃森哲与通用电气在2014年联合进行了全球产业调研。由于认识到大数据分析法是产业物联网的基础，通用电气和埃森哲共同合作，在英国、美国、中国、法国、德国、印度和南非开展了一项实地调研，探究大数据分析法的现状，以及八大行业中企业高管对它的认识和态度。这八大行业分别为航空、风能、发电、配电、油气、铁路、制造业和采矿业。此外，我们还针对美国的医疗行业进行了一项类似的调查，结果也纳入了调研报告当中。所有参与调研企业的年收入均在1.5亿美元以上，其中一半以上的企业年收入达到或超过了10亿美元。半数以上的受访者为企业的首席执行官、首席财务官、首席运营官、首席信息官或首席技术官。其余受访者则为主管信息技术、财务、运营以及其他跨部门管理工作的副总裁及总监。

    该调研结果显示，工业及医疗领域的高层管理者已普遍认识到了产业物联网的巨大商机，并且正在多种应用环境中部署第一代解决方案。绝大多数高管认为，只需等到一年之后(即2015年)，大数据分析法左右行业竞争格局的威力就将展露无遗，因此这些企业正着力加强投资。一言以蔽之，产业物联网解决方案可以为企业带来显著的运营优势、战略优势和竞争优势。
　　
    大数据带给企业

　　部署产业物联网的紧迫感

　　在发达国家，产业物联网之所以能够被称为运营效率和创新的源泉，正是得益于它提供了一个有效的方程式，多种技术融合发展，共同促进产业升级：首先是数据量的指数级增长——即“大数据”。如今，几乎任何一个工业部门的企业都可以获得大数据，主要是因为具有了将传感器和数据收集装置植入工业设备的能力。

　　其次是能够提供更多数据的物联网——设备、产品、工厂、供应链及医疗设备等都可以成为数据来源。思科公司预计，到2020年，连接到物联网的“实物”数量将从2015