工业互联网（Industrial Internet / IIoT）是把互联网、云计算、大数据与工业现场设备深度融合的产物。它让机器、产线、工厂乃至供应链彼此「对话」，实现远程监控、预测性维护和生产优化，是智能制造的核心基础设施。
一句话定位
工业互联网 = 工业设备 + 网络连接 + 云平台 + 数据分析，让工厂「会说话、能自省」。
知识体系
flowchart TD A[工业互联网] --> B[四层架构] A --> C[关键通信协议] A --> D[平台与云] A --> E[典型应用] B --> B1["设备层: 传感器 / PLC / MCU"] B --> B2["网络层: 有线 / 无线 / 5G"] B --> B3["平台层: 数据汇聚与建模"] B --> B4["应用层: 监控 / 分析 / 决策"] C --> C1["Modbus"] C --> C2["CAN / CANopen"] C --> C3["EtherCAT / PROFINET"] C --> C4["MQTT / OPC UA"] C --> C5["LoRa / NB-IoT"] D --> D1["工业 PaaS"] D --> D2["边缘计算 Edge"] D --> D3["数字孪生"] D --> D4["时序数据库"] E --> E1["设备远程监控"] E --> E2["预测性维护"] E --> E3["能耗管理"] E --> E4["柔性生产"]
核心要点
- 架构分层：设备层采集 → 网络层传输 → 平台层汇聚建模 → 应用层决策，与物联网（IoT）架构一脉相承。
- 工业协议多样：现场总线（Modbus、CAN、EtherCAT）负责实时控制；上层用 MQTT、OPC UA 打通 IT 与 OT。
- OT 与 IT 融合：运营技术（OT，现场控制）与信息技术（IT，数据分析）打通，是工业互联网的价值所在，也带来安全挑战。
- 边缘计算：在靠近设备处先做数据清洗与实时判断，降低云端压力与延迟。
- 数字孪生：用数据在云上复刻物理设备，实现仿真、预测与优化。
- 嵌入式角色：MCU、STM32 常作为设备层网关，负责协议转换与数据上云。