近几年，工业物联网发展的如火如荼，各种服务商、集成商如雨后春笋不断涌现，逐鹿市场。但工业物联网在工业制造中部署落地的情况却不容乐观，那么，发展工业物联网，难度究竟在哪里？或者说哪些能力才是工业物联网厂商们的核心竞争力？
我们把工业物联网的难度总结为一个倒三角。
工业物联网的技术难度
但实际市场中，工业物联网的竞争状态，呈现出的是一个正三角。
工业物联网市场竞争者分布
为什么会呈现出这样的分布，要从工业物联网的技术体系说起。
我们将工业物联网的技术应用分为以下七层：
层级L1、C1： 设备联网，数据采集
随着工业物联网的快速发展，很多传统的工业制造企业将目光转向了设备数据，要实现智慧管理、数据处理，第一步需要拿到设备数据。那么对于工业设备来说，数据采集很难么？设备生产厂家自己不能做？当然不是。
其实工业设备数据采集，就是做一个硬件终端，与设备交互，只要弄明白交互的物理接口、交互协议、数据类型等，这个事情就不难。但拥有协议的设备厂家，为何自身没做数据采集，而是通过第三方来获取数据，其中的难点不在数据采集本身，因为工业设备的数据具有海量且无序的特点。
例如，单个数控机床设备，每秒产生的数据可以达到400M，按照一条产线上有10个工位十台设备来计算，五条产线的话，一个简单的工厂，其数据生产量每秒钟能达到20G，而我们使用的普通手机流量也不过是每月10G左右。
除了数据采集，还要对数据进行存储、分类、处理等等，这些都是厂家需要面临和解决的问题。中国制造业现状决定数据采集将是非常大的市场需求，正催生了大量的硬件制造商、数据采集集成商等提供基础数据互通能力的服务企业。
层级L2、C2：数据接收，数据存储，云平台
云平台很难吗？设备生产厂家自己做不了，其他软件公司不能做吗？MQTT就是物联网了吗？
当然是否定的。
云平台的难度当然比做一个数据采集终端要难一些，但云平台归根到底，还是一个解决终端规模接入处理能力，如何解决大规模并发的数据存储问题，这也是一个纯粹的技术问题，即便设备厂家做不了，还是有很多物联网公司能去做这件事，例如阿里云、华为云、汇川等企业。看中的正是它们的云部署能力和雄厚的实力，对于云中部署的数据有比较高的保障，这是一般的企业想做也没有能力做好的。
不过话说回来，工业物联网数据是一个时序数据，绝大多数情况下，并不能使用一般软件公司通常熟悉的关系数据库，这对物联网企业来说是一个不小的门槛，但这门槛并非不可逾越。
