“中國智造”升級，工業4.0如火如荼，工控行業涌現出眾多新興技術，為傳統工業制造提速，極大地提升了傳統制造的自動化程度。同時，新興的技術也為傳統企業升級轉型提供了新途徑。

原本用于軍事領域的紅外熱成像技術，隨著控制成本的降低慢慢得以發展普及，目前已經廣泛應用在工業檢測領域，包括產品流程設備、轉動機械設備、機電系統等。通過紅外熱成像技術的應用，企業能夠在設備安全、運行可靠性、絕熱檢測以及質量檢測等方面節約大量的時間成本和人力成本。當前，工業物聯網、未來工廠的發展十分迅速，紅外成像技術的應用能夠在工業生產安全、提升效率等領域產生巨大的推動作用。

眾所周知，工業4.0離不開智能制造，而智能制造則與機器視覺息息相關。由此可見，機器視覺對于現代工業的發展有多么重要。事實上，機器視覺是工業自動化和智能化的核心技術，具有高度自動化、高效率、高精度的特點，以及強大的環境適應能力。當前的機器視覺技術已經運用與識別、檢測和數據智能互聯方面，在提升企業生產效率和降低人力成本的同時，也能確保產品質量。不過，國內的機器視覺與國外先進技術相比，還有很大的差距，機器視覺在工控行業的成熟應用，還有很長的路。

作為目前工業自動化領域自動化系統最常見的設備基礎，PLC的應用，極大地提升了工業控制系統在操作、控制方面的效率和精度。當前，PLC技術不僅在數據處理、計數控制、運動控制、順序邏輯等功能發揮重要作用，也能在工業大數據領域為企業提供高效的數據傳輸支持。

5G技術在今年熱度快速提升，也取得了巨大發展。5G網絡技術具有高可靠、低延遲的特點，不僅能夠應用在手機等消費終端，也能夠在工業自動化產業中發揮巨大作用。基于5G技術，工業生產中的閉環控制應用得以實現，從而也極大地推進了工廠工業自動化控制的步伐。在閉環控制系統中，通信延遲必須在ms級別以內，才能確保生產過程中數據及時傳輸，達到精確控制的效果。

與互聯網大數據相比，工業大數據最大的特點是具有明顯的目的性。當前的工業大數據技術主要用于提升研發質量和效率，優化生產過程和供應鏈需求。從本質上講，工業大數據有助于促進企業自動化生產的發展，同時推動現代工業向智能化發展。

隨著工業物聯網、智能制造等技術的興起，各行業對于數據處理的要求也水漲船高。據統計，到2020年，每個人一年將產生1.5G數據量。然而，當前的云計算技術還無法很好地處理如此龐大的數據。邊緣計算的應用，應用程序、數據資料和服務運算都能夠通過分散式運算的機構轉移到網絡邏輯上的邊緣節點進行處理，并且切割成更小、更易管理的部分。此外，邊緣節點與用戶終端裝置更接近，更大程度地降低了延遲。通過邊緣計算技術，企業能夠確保生產快速響應并提供反饋，通過對數據進行實時分析，杜絕設備終端發生意外，提高生產安全性。

在工業生產中，通過協作機器人與傳統機器人互補，讓傳統工業變得更加智能化。通過多傳感器的融合，協作機器人在人機交互具有更強的靈活性和智能性。同時，對于小型生產企業來說，協作機器人的應用也有效減小了生產線建設上的資金壓力，能夠快速收回成本。

所謂的數字雙胞胎，是指利用數字化技術創造一個與現實世界對稱的鏡像世界。這個概念最初是美國空軍研究實驗室在2011年提出的，在企業生產過程的產品研發、生產管理、設備管理等領域，數字雙胞胎技術能夠幫助企業進行仿真測試、驗證，優化生產調度和調整，以及進行模擬機械和電器聯動模擬。因此，數字雙胞胎技術能夠幫助企業在低成本的鏡像世界中對產品進行協同以及模型優化，從而為現實的工業生產提供最佳的解決方案。

虛擬調試其實是數字雙胞胎的分支技術，目前已經成為工控行業關鍵基礎技術之一。在傳統的工業生產過程中，往往發現設計缺陷時，產品往往已經初步集成，這樣一來，企業的成本就很高。通過虛擬調試技術，企業能夠在真正生產產品之前模擬驗證產品集成后的所有問題，從而進行排查和修正。因此，虛擬調試能夠優化整個工業生產流程，提升產品質量和生產效率，實現高效的柔性生產。

工業物聯網是本年度工業領域中的大熱門，作為物聯網時代的新途徑，能夠為工業制造領域創造巨大的經濟價值。目前，工業物聯網技術在優化企業生產過程的管理體系方面已經扮演了重要的角色。借助分布式系統結構、傳感網絡技術、無線通信協議、視覺系統等基礎結構，工業互聯網使供應鏈管理、生產工藝優化、產品設備監控、安全生產等流程都得到了優化。可以預見，隨著工業物聯網技術的成熟，這種技術將會為未來的工業帶來更多變革。