2017年是全球工業(yè)自動化行業(yè)邁向智能化、網絡化轉型的關鍵一年，物聯網（IoT）技術的研發(fā)與應用成為驅動行業(yè)發(fā)展的核心引擎。以下是基于物聯網技術研發(fā)視角，梳理出的全球工業(yè)自動化行業(yè)十大趨勢。

1. 工業(yè)物聯網（IIoT）平臺加速普及
工業(yè)物聯網平臺成為連接設備、數據與應用的樞紐。2017年，各大自動化廠商紛紛推出或升級IIoT平臺，如西門子的MindSphere、通用電氣的Predix，旨在實現設備互聯、數據采集與分析，推動生產過程的實時優(yōu)化與預測性維護。

2. 邊緣計算與云計算協同發(fā)展
隨著物聯網設備數量激增，數據處理需求日益復雜。邊緣計算在設備端進行實時數據處理，降低延遲和帶寬壓力，而云計算則負責大規(guī)模數據存儲與深度分析。兩者結合，形成高效的分層計算架構，提升自動化系統的響應速度與可靠性。

3. 人工智能與機器學習集成
物聯網產生的海量數據為人工智能（AI）和機器學習（ML）提供了訓練基礎。2017年，自動化系統開始集成AI算法，用于質量檢測、故障預測、生產調度等場景，實現從“自動化”到“智能化”的躍升。

4. 網絡安全成為重中之重
物聯網設備的廣泛接入擴大了網絡攻擊面。行業(yè)加強研發(fā)安全協議、加密技術和入侵檢測系統，確保工業(yè)控制系統的數據完整性與操作安全，防范網絡威脅對關鍵基礎設施的破壞。

5. 數字孿生技術興起
數字孿生通過物聯網數據在虛擬空間中構建物理實體的實時鏡像，用于模擬、監(jiān)控和優(yōu)化生產過程。2017年，該技術在產品設計、生產線調試和維護中逐步應用，減少實際試錯成本，提升效率。

6. 協作機器人（Cobot）的智能化升級
物聯網技術使協作機器人能夠與人類工人更安全、靈活地交互。通過傳感器和實時數據交換，Cobot可適應動態(tài)環(huán)境，執(zhí)行復雜任務，成為柔性制造的重要組成部分。

7. 預測性維護成為標準實踐
基于物聯網傳感器數據，系統能夠實時監(jiān)測設備狀態(tài)，預測潛在故障并提前安排維護。這減少了意外停機時間，延長設備壽命，降低了運維成本，在2017年被更多企業(yè)采納。

8. 5G技術推動無線自動化
5G網絡的高速率、低延遲特性為工業(yè)物聯網提供了更可靠的無線連接方案。2017年，行業(yè)開始探索5G在遠程控制、移動機器人通信等場景的應用，促進工廠網絡的靈活部署。

9. 開放標準與互操作性提升
為解決物聯網設備與系統間的兼容性問題，行業(yè)組織積極推動通信協議（如OPC UA、MQTT）的標準化。這降低了集成難度，加速了跨平臺數據共享與協作生態(tài)的形成。

10. 可持續(xù)性與能效管理
物聯網技術通過實時監(jiān)控能源消耗和生產排放，幫助企業(yè)優(yōu)化資源利用，實現綠色制造。2017年，自動化系統更注重能效分析與減排策略，支持全球可持續(xù)發(fā)展的目標。

2017年全球工業(yè)自動化行業(yè)在物聯網技術研發(fā)的驅動下，正朝著更智能、互聯和安全的方向演進。這些趨勢不僅重塑了生產模式，也為未來工業(yè)4.0的全面實現奠定了堅實基礎。