探究工业4.0的本质核心，其实就是要实现物品之间的联网化、互联化以及智能化，这种理念正是引领着工业企业向工业4.0时代迈进的主要驱动力，由此可见，物联网作为此过程中的重要支撑道具，起着举足轻重的作用。

   就此，IBM中国研究院的院长沈晓卫博士做出了深入的解读，称物联网3.0的概念，实际上是建立在对于未来三种重大趋势的深刻洞察之上。其中首要的一点在于，大数据的深度挖掘，能够为我们带来更加丰富且具有商业价值的见解，用于优化各类管理流程；其次，云计算的角色已经从传统意义上的IT数据中心，逐渐转变为新型的服务应用模式，这无疑是其发展进程中的一次重大变革；最后，各种新兴的互联互通方式正在不断突破人、机器和物品之间的交流界限，重新定义其沟通过程。以上这三种趋势交互作用，衍生出了大数据的新颖来源，使之逐步从传统的记录系统（System of Record）过渡到全新的系统互动（System Engagement）阶段。在这个阶段，原有的结构化数据被注入了源自社交媒体、物联网等的非结构化数据元素，包括但不限于声音、图像、视频、文本等等，这就需要我们具备全新的技术处理能力。

  那么，物联网3.0的技术处理能力又是如何在数据驱动方面发挥作用的？对此，IBM中国研究院物联网及服务交付研究总监孙伟博士给出了如下三层观点：

  首先，从历史数据中提取可预测的模式是关键。我们需要明确问题的实质，是要通过大数据的分析，发现工业设备运作状态以及故障模式的规律，还是探究客户使用设备的行为特点。明确目标后，我们便可以整合多个数据来源，并进行数据清洗，筛选出有价值的数据特性，建立相应的数据模型。

  接着，通过人机交互的手段推动认知计算的深化应用。认知计算是一种模拟人类大脑处理外界信息的模式、逻辑和决策路径，以支持更加智能快捷的人机互动。基于大数据的认知计算能力可广泛应用于各个领域，如无人驾驶汽车在行径途中的最佳路线选择，通过分析实时交通路网情况、以及结合路面状况、天气预报等多重因素，我们可以得到比人类判断更为全面精准的行驶方案。

  实现物理建模和工作机理建模也是至关重要的一环。相较于金融和服务业，工业设备在不同工况环境下的工作原理需要借助物理模型来精确描述。例如，在风力发电过程中，我们不仅需要监测风机的各项运转参数、发电量，还需参考实时的风场周边气象监测信息以及卫星监测的大尺度气象数据，从而构建出风力发电地的物理和工作机理模型，将风力预测的空间精度提高到每台风机的级别，进而优化风机的运行效率以及电力能源储备及并网控制。

  作为物体间互联的后续，车联网通过充分利用云计算与大数据技术，助力“高度智能化”工业产品蓬勃发展。在自动驾驶领域，每辆车上部署的数以百计甚至更多的传感器将实时收集并处理车辆运行数据；而当数目庞大的车辆将这些实时处理后的各项数据反馈到云平台时，在车联网云服务的精密支持下，车与车之间、车与道路之间便能够实现空前高效的信息交互与共享。如此一来，位于道路后方的车辆得以通过对前方车辆的实时“观察”，获取前方道路状况的详细信息；身处异地的车主亦可了解另一地区的路况，从而支持他们适时调整行车路线以及对车辆进行精准操控。这些宝贵的数据不仅有望成为城市智能交通管理的重要参考依据，同时也将有力支持各类与汽车相关的金融保险创新以及车载信息服务的创新发展。

  物联网3.0所带来的变革远不止于此，它不仅成功实现了产品及服务的智能化升级，更进一步推动了企业业务流程及制造过程的智能化进程。在这里， through物联网以及互联网收集而来的关于消费者如何使用产品及服务的一系列丰富数据经过精细处理与深入分析后，我们可以源源不断地挖掘出新的客户需求洞见，进而推动产品研发环节的科技化、智能化。由物联网所收集的工业制造过程监控数据同样经过深入处理，结合对制造过程物理模型的精确建模分析，我们得以实时动态调整制造过程的规划、物料供应以及设备状态控制参数，从而全面支持制造过程的智能化升级。这一切都使得企业生产及服务过程的协同性从原先仅限于企业内部各部门之间，拓展到了涵盖整个供应链的协同合作，进而演变为以物联网、互联网大数据为强大支撑，实现企业全过程、全方位以及社会化的深度协作与优化。