無論是德國提出的工業 4.0參考架構（RAMI 4.0），還是美國提出的工業互聯網參考架構（IIRA），均強化了機器/設備與控制/信息系統之間的網絡連接的互操作性、高級數據分析與信息安全方面的功能，從而為智能制造提供信息感知、傳輸、分析、反饋、控制支撐。

從數據/信息/知識/智慧的DIKW金字塔模型而言，因為數據都來自于機器/設備層，沒有數據，則任何工業互聯網平臺或者人工智能算法都會成為無源之水。因此，對于機器人行業來說，技術趨勢之一是通過采用最新的ICT技術，強化機器人（OT）和信息系統（IT）之間的融合。

圖1 ：機器人+信息系統

目前，M2M通信一般采用IEC 61158標準的各種現場總線，但因為歷史以及商業方面的原因，IEC 61158標準化了19種現場總線，而這些現場總線的硬件接口以及物理層/應用層均不完全相同，除非采用同一廠家（協議標準）的產品，否則在現場無法做到互聯互通。

從這種現實困境來說，過多的標準等同于沒有標準。時間敏感網絡（TSN）是IEEE 802.1下面的一個工作組，通過在數據鏈路層引入新的時間同步方面的協議，解決標準的以太網因為非確定實時傳輸導致無法在工業現場使用的問題。

從另一個層面而言，為應對設備層之間（水平集成）和設備-云端之間（垂直集成）即插即用的挑戰，在通信層/信息層會使用獨立于平臺和供應商、集成式地址空間和信息模型、面向服務架構（SOA）的OPC UA規范。

機器人和信息系統的融合會給一些新商業模式提供條件，比如目前主流的機器人維護模式還是定期巡檢的方式，通過對機器人上傳到云端的數據進行存儲和分析，可以從網關供應商轉向預測性維護服務提供商；又比如通過對物流機器人運行數據的存儲和分析，可以從物流行業機器人供應商（提供機器人集成解決方案）轉向物流服務（按照搬運包裹的使用量計費）提供商。

圖2 ：制造業的服務化轉