在國家政策的有力支持下，越來越多的傳統企業開始擁抱工業互聯網，迎接數字新時代。富士康成立工業互聯網有限公司，打造工業互聯網平臺，致力從傳統制造企業變成先進制造企業，便是其中一個典型的代表。
目前，我國工業互聯網已經形成比較健全的產業體系，工業互聯網進入大發展時代。據工業互聯網產業聯盟專家測算，2017年我國工業互聯網直接產業規模約為5700億元，預計到2020年將達到萬億元規模。
科學技術推動智慧制造向智慧化制造的發展，這些科學技術包括傳感技術、物聯網、工業互聯網、數字孿生(Digital Twin)、云計算、VRARMR、工業大數據、增材制造、工業軟件、新一代人工智能等。
物聯網技術實現制造的萬物互聯
傳感器和傳感技術不僅是工業智能設備的關鍵的部件，同時也是工業互聯網數據采集、分析、利用的源頭和基礎。隨著工業互聯網在工廠自動化等領域的應用，相關機構預測，到2019年，傳感器在工業互聯網領域的消費將達到200億美元，傳感器產業迎來一片“藍海”。這一方面給傳感器帶來更為廣闊的市場，同時也給傳感器的企業在研發的投入上注射了一支加強劑。
工業互聯網的普及使得傳感器大量使用，對傳感器輕量化、低功耗、低成本提出了要求，同時也要求傳感器向網絡化、集成化、智能化發展。
每天制造業都產生大量的數據，但這些雜亂無章的數據在沒有物聯網之前，都是數字垃圾。隨著物聯網技術的出現和發展，這些原來屬于垃圾的垃圾，通過物聯網網關將原來制造業設備等數據轉化成數字的形式，變成了可以利用的數字信息。通過工業大數據和云計算，能實時掌握設備的運行情況及未來設備的故障時間提前預警，工作人員可以憑借這些信息適時更換磨損的部件，避免設備的長時間的停止運行，造成不必要的損失。
另外，通過物聯網的技術，還可以適時掌握產品在各個工序之間的制作情況以及產品的良好率，適時處理不良品。
在制造智能聯接產品時，人們可以選擇把大部分軟件直接與硬件集成，這樣可以得到更快的響應速度、較低的網絡依賴程度和更高的安全性;也可以把所有的應用都放在云端，硬件變成了終端接口，制造的復雜度會大大降低，而所有有價值的應用可以通過網絡靈活配置，選擇更廣、更新更快，硬件的價值也會因此降低。
仿真技術實現制造的虛擬化
計算機仿真技術作為一門新興的高新技術，其實建立在計算機能力基礎之上的，隨著計算機技術的飛速發展，其應用領域及其作用也越來越大。尤其航空、航天、國防及重大項目上的研究開發過程中，計算機仿真一直是一個不可或缺的工具。在設計產品方案之初，首先建立產品的數字化樣機，然后在計算機上，運用不同的仿真分析軟件，模擬產品的性能屬性，最大限度縮短產品開發時間，優化產品性能，減少物理樣機的問題，從而提高設計的效率。
隨著物聯網技術的運用，出現與實體工廠相互映射，一一對應的虛擬的數字工廠。仿真技術與制造業的結合緊密性前所未有。仿真技術的應用范圍大大地擴大了，在產品的研發、生產、測試、維護等產品生命周期，仿真技術已貫穿其中。目前仿真技術正從傳統的制造領域向產品的銷售和服務領域拓展。
VR/AR/MR實現制造的可視化
VR虛擬現實，是利用電腦模擬產生一個三維空間的虛擬世界，提供使用者關于視覺、聽覺、觸覺等感官的模擬，讓使用者如同身歷其境一般，可以及時、沒有限制地觀察3D空間內的事物。
AR增強現實，是通過電腦技術，將虛擬的信息應用到真實世界，真實的環境和虛擬的物體實時地疊加到了同一個畫面或空間同時呈現。
在產品全生命周期的生產、研發過程中使用VR/AR技術，可以實現設計和裝配工藝的真實模擬并優化，提高概念設計的效率，精簡設計單位，而且能夠更加有效地進行工廠規劃、客戶溝通，整個制造系統都真實地呈現在人們眼前。為制造業的研發、生產、管理、服務、銷售和售后市場等各環節帶來了深刻變革。
MR混合現實，既包括增強現實和增強虛擬，指的是合并現實和虛擬世界而產生的新的可視化環境。在新的可視化環境里物理和數字對象共存，并實時互動。MR大大擴展了開展復雜協同工作的場所，讓不同地點的工人操作相同的數字內容，就像他們在一個會議室中把玩同一個物件一樣。這種工作模式提供充滿沉浸感和存在感的溝通工具實現了同一公司內部以及跨公司環境下無縫協作。
VR/AR/MR技術的發展，給智能制造帶來可視化制造和管理的藍圖，讓制造不僅可以通過傳感器等物理感知，還能通過可視化實現視覺感知。VR/AR/MR運用于制造的管理過程中，則實現了制造的可視化管理，不僅可以使管理更形象直觀，還提高工作效率;同時可視化管理透明度高，便于現場人員互相監督，發揮更好的激勵作用。
不僅如此，制造的可視化，更改變了市場模式。顧客和消費者，可以通過VR/AR/MR自主提出個性化的需求，也可以全程觀看所需產品的制造全過程，使得客戶在體驗中獲得最大程度的滿足。
人工智能實現制造的智慧化
新一代智能制造的主要特征表現在制造系統具備了學習能力，知識產生、獲取、運用和傳承效率發生革命性變化。新一代人工智能通過深度學習、增強學習等技術應用于制造領域，顯著提高創新與服務能力。
從應用上講，人工智能技術正在被不斷地被應用到圖像識別、語音識別、智能機器人、故障診斷與預測性維護、質量監控等各個領域，覆蓋從研發創新、生產管理、質量控制、故障診斷等多個方面。
人工智能可以對復雜過程進行智能化指引。
以產品研發設計為例，工業設計軟件在集成了人工智能模塊后，可以理解設計師的需求，還可以與客戶需求、社會環境因素等多元化數據進行對接，由此形成的數據模型可向設計者智能化推薦相關的設計研發方案，甚至自主設計出多個初步的產品方案供設計者選擇。
人工智能在生產制造管理方面發揮作用，創新生產模式，提高生產效率和產品質量。人工智能技術通過物聯網對生產過程、設備工況、工藝參數等信息進行實時采集，隨時掌控運行狀況;人工智能對產品質量、缺陷進行檢測和統計，保證產品的質量;在離線狀態下，利用機器學習技術挖掘產品缺陷與物聯網歷史數據之間的關系，形成控制規則;在在線狀態下，通過增強學習技術和實時反饋，控制生產過程減少產品缺陷。
在維護服務環節中，系統利用傳感器對設備狀態進行監測，通過機器學習建立設備故障的分析模型，在故障發生前，將可能發生故障的工件替換，從而保障設備的持續無故障運行。
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