工业物联网有六大典型特征：智能感知、泛在连通、数字建模、实时分析、精准控制和迭代优化。
智能感知
智能感知是工业物联网的基础。面对工业生产、物流、销售等产业链环节产生的海量数据，工业物联网利用传感器、射频识别等感知手段获取工业全周期内的不同维度的信息数据，具体包括：人员、机器、原料、工艺流程和环境等工业资源状态信息。
泛在连通
泛在连通是工业物联网的前提。工业资源通过有线或无线的方式彼此连接或与互联网相连，形成便捷、更好的的工业物联网信息通道，实现工业资源数据的互联互通，拓展了机器与机器、机器与人、机器与环境之间连接的广度和深度。
数字建模
数字建模是工业物联网的方法。数字建模将工业资源映射到数字空间中，在虚拟模拟工业生产流程，借助数字空间强大的信息处理能力，实现对工业生产过程全要素的抽象建模，为工业物联网实体产业链运行提供有效决策。
实时分析
实时分析是工业物联网的手段。针对感知的工业资源数据，通过技术分析手段，在数字空间中进行实时处理，获取工业资源状态在虚拟空间和现实空间的内在联系，将抽象的数据进一步直观化和可视化，完成对外部物理实体的实时响应。
精准控制
精准控制是工业物联网的目的。通过工业资源的状态感知、信息互联、数字建模和实时分析等过程，基于虚拟空间形成的决策，转换成工业资源实体可以理解的控制指令，进行实际作业，实现工业资源精准的信息交互和无间隙协作。
迭代优化
迭代优化是工业物联网的情况。工业物联网体系能够不断地自我学习与提高，通过将工业资源数据处理、分析和存储，形成有效的、可继承的知识库、模型库和资源库。面向工业资源制造原料、制造过程、制造工艺和制造环境，进行不断迭代优化，达到预期目标。
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