物联网（IoT）作为智能制造（智造）的核心使能技术，其发展深度与广度直接决定了制造业的智能化水平。从经典的三层体系结构（感知层、网络层、应用层）视角出发，我们可以清晰地审视当前物联网技术在智能制造领域的发展层级，特别是网络技术开发所达到的阶段与面临的挑战。
一、 感知层：从数据采集到智能感知的演进
在智能制造场景中，感知层已超越简单的数据采集。传感器技术正朝着微型化、低功耗、高精度和智能化方向发展。例如，集成边缘计算能力的智能传感器，能在源头对振动、温度、图像等数据进行初步分析和过滤，减轻网络传输压力。RFID、二维码等标识技术实现了物料、在制品、成品的全生命周期追踪。挑战在于复杂工业环境下传感器的可靠性、耐久性以及海量异构设备的统一接入与管理。
二、 网络层：关键技术的融合与突破
网络层是连接物理世界与信息世界的桥梁，其发展水平是衡量物联网技术“Level”的核心标尺。当前发展呈现以下特征：
- 连接技术的多元化与协同： 制造现场形成了有线（工业以太网、TSN时间敏感网络）与无线（5G、Wi-Fi 6、LoRa、NB-IoT）技术共存的混合网络格局。特别是5G技术的uRLLC（超高可靠低时延通信）和mMTC（海量机器类通信）特性，为工业控制、AGV调度、AR远程辅助等场景提供了关键支撑，标志着网络从“连接”走向“可靠、确定性的连接”。
- 边缘计算的深度集成： 为应对实时性要求和数据隐私安全，网络架构从“云中心”向“云-边-端”协同演进。工业边缘网关和边缘服务器承担了大量数据聚合、协议转换、实时分析和本地闭环控制任务，实现了网络能力的下沉，有效降低了端到端时延和云端负载。
- 协议与标准的整合： OPC UA over TSN 成为工业通信的重要趋势，它结合了OPC UA的信息模型互操作性与TSN的时间确定性网络能力，旨在打通从现场层到云端的信息孤岛，构建统一的数据“普通话”。
- 网络安全体系的强化： 随着IT与OT网络的深度融合，安全从外挂附加项变为内生必备属性。零信任架构、设备身份认证、数据加密传输、网络分段隔离等技术正在被集成到工业网络设计中，构建主动防御体系。
三、 应用层：数据价值化与平台赋能
在网络层可靠连接和数据传输的基础上，应用层聚焦于数据的价值挖掘。工业互联网平台作为核心载体，通过大数据分析、人工智能算法、数字孪生等技术，实现了设备预测性维护、工艺参数优化、生产流程智能调度、供应链协同等高级应用。平台正从提供通用工具向提供行业Know-how的解决方案演进。
结论：当前发展层级与未来展望
物联网技术在智能制造中的发展，特别是在网络技术层面，已从早期的“简单连接和数据上传”阶段，迈入了“高质量、确定性、智能化连接与协同”的中高级阶段。网络层不再是单纯的传输管道，而是融合了计算、控制和安全能力的智能化基础设施。
要完全达到“自适应、自优化、自安全的全球性智能制造网络”这一理想层级，仍面临诸多挑战：异构网络的深度融合与管理、超高密度连接下的频谱资源与能耗问题、跨平台跨领域的数据语义互操作、以及应对高级持续性威胁（APT）的网络安全等。未来的发展将更注重网络内生智能、算网一体、以及数字孪生网络等前沿技术的探索与应用，最终推动智能制造向全要素、全价值链、全产业链智能协同的更高水平迈进。
