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　　與此同時(shí)，工業(yè)革命三百年之后的今天，由于資源和環(huán)境的制約，也面臨生產(chǎn)率繼續(xù)提升的瓶頸，如何“再工業(yè)化”刻不容緩。面對如此尷尬的形勢，人們不禁開始反思，如何延續(xù)第一次生產(chǎn)力浪潮的潛能？如何突破消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)增長的瓶頸？如何把再工業(yè)革命和再互聯(lián)網(wǎng)革命相融合，催生出全球經(jīng)濟(jì)新的增長勢能？

　　毋庸置疑，我們正處在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)的時(shí)代。據(jù)預(yù)測，目前全球70億人，如果每個(gè)人把手機(jī)作為互聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備的話，就是70億個(gè)，但如果我們把機(jī)器連接起來的話，平均每個(gè)人至少有10個(gè)機(jī)器，包括裝置、儀器和車輛，這樣全球?qū)⒂?00億個(gè)互連設(shè)備。

　　無獨(dú)有偶，英特爾稱，到2015年預(yù)計(jì)全球智能互聯(lián)設(shè)備的數(shù)量將會(huì)超過150億臺(tái)。這還不是全部。思科公司估計(jì)，99.4%的物理對象至今尚未連接到互聯(lián)網(wǎng)。

　　至此，我們不難發(fā)現(xiàn)，盡管有著眾多的機(jī)器和設(shè)備，且這些設(shè)備和機(jī)器產(chǎn)生著龐大的數(shù)據(jù)，但由于彼此之間缺乏必要的連接和分析，其效率遠(yuǎn)未得到發(fā)揮。

　　與此同時(shí)，個(gè)人電腦、網(wǎng)絡(luò)連接、移動(dòng)計(jì)算成本不斷下降；傳感器、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和更快的數(shù)據(jù)分析能力等軟硬件技術(shù)日趨成熟，這些又為上述機(jī)器間的智慧（實(shí)時(shí)的連接、數(shù)據(jù)傳送、分析等）連接提供了必要的條件，使得數(shù)年前興起的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)獲得了前所未有的發(fā)展空間。

　　也就是說，如果未來智能機(jī)器的連接數(shù)量比當(dāng)前增加上百倍，那么按照麥特卡夫定律，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有可能釋放上萬倍的經(jīng)濟(jì)增量。

　　所謂工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是全球工業(yè)系統(tǒng)與高級(jí)計(jì)算、分析、傳感技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)的高度融合。利用智能設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)重要功能。

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)充分利用大數(shù)據(jù)、復(fù)雜分析、預(yù)測算法等能力，提供了理解智能設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的方法，能夠幫助選擇、分析和利用這些數(shù)據(jù)，從而帶來網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、維護(hù)優(yōu)化、系統(tǒng)恢復(fù)、機(jī)器自主學(xué)習(xí)、智能決策等益處，最終幫助工業(yè)部門降低成本、節(jié)省能源并帶動(dòng)生產(chǎn)率的提高。