一、工业系统的复杂性超过了人类发现和解决问题的能力范围，传统方式无法实现进一步的效率提升，企业具有寻找新解决方案的内在动力。

二、网络核心技术和分析能力的发展和提高，使越来越多的企业有可能以可以接受的成本实现万物互联，并大规模监控工业机械设备和物品。

三、各行业工业领军企业对其前景的商业价值、对劳动力、产能和产品的影响有了一个比较清晰和统一的认知，涌现出一些企业在实现路径的案例，其阶段性实践成果和走过的“坑”对其它企业起到了一定的示范作用。

四、工业互联网加快了数字产业化和产业数字化的步伐，正在积极推动数字经济和实体经济走向深度融合。

五、国家层面的战略目标以及近年基础设施建设的不断投入和完善，加上地方政府和工业园区的不断努力和支持，在一定程度上，有力地促进了工业互联网向普及和规模化发展。

第一，伴随着外部基础设施建设的大规模展开，企业内部的信息化、数字化却相对滞后。

过去几年，工业互联网主要方向聚焦于“以建为主”，功能体系设施已逐步完善，外网建设基本实现全国地市覆盖，各类公共服务平台也在不断开发。面对外部各类高大上的基础设施，企业“不敢”、“不愿”、“不会”用的问题仍然层出不穷。

很多企业还处于工业2.0向工业3.0过渡的阶段，在投入5G技术改造前需完成企业内部网络、生产设备和生产线的改造。目前很多工业企业尚未达到5G应用的条件，改造需要大量且持续的资金投入，导致企业的意愿度不高。

大量企业信息化没有真正完成，比如企业内部数据都未完全打通，数据孤岛仍是普遍现象。数字化转型的不顺利也会让企业信心不足，发生摇摆。

面对并不完善的数据生态，不少企业畏惧“上云”，担心数据盗用，安全隐患，隐私泄露等问题。

还有企业认为数字化建设只需要投入硬件，不重视企业文化、领导力等软实力建设，认为只要由IT部门负责，转型的任务就应该可以顺利完成。这也是为什么有些企业做了很多努力，但仍然看不到明显效果。

第二，制造业极度缺乏专业人才，无论是在引进或是留用人才方面，都不具吸引力。

工业互联网是新一代信息技术和制造业深度融合的产物，运用工业互联网推动传统制造企业转型升级，需要大批既熟悉工业互联网技术，又熟悉工业制造知识与技能的复合型、多维度和多层次人才。

制造业传统的人才培养模式和评价体系与工业互联网的发展需求不相适应，专业人才短缺已经成为我国工业互联网创新发展的重要制约因素。不同于消费互联网，制造业本身利润低，薪资有限，也会让企业失去吸引和留住人才的机会。

第三，行业和企业都没有形成长期可持续的创新土壤。

同消费互联网一样，创新是关键。企业要获得可持续性成长，一定是靠创新和升级能力，而不只是简单地采用现有技术、流程、运营方式和商业模式。

不同于消费互联网，大型传统制造业源于长期“产品思维”的商业模式，重渠道，缺少同客户直接沟通，几乎没有对市场趋势和客户行为的系统研究，运营和管理体系大多基于计划性、标准化和规模化，缺乏市场和客户价值驱动的创新以及敏捷和柔性能力。此外，这些企业数字化转型目标不清晰、高管团队的前瞻性思维以及变革愿景和热情不足，都是导致缺乏鼓励创新和试错学习环境的因素。